Modelowanie atrybucji posługuje się szeregiem terminów, które nie zawsze są oczywiste. Warto je więc usystematyzować.
Poprzedni artykuł (cz. 2): Grupy kanałów
Konwersja
Konwersją w analityce marketingu cyfrowego zwykło się nazywać pożądaną akcję na stronie www lub aplikacji, którą wykonał użytkownik. Może to być transakcja, wypełnienie formularza (lead), kliknięcie linku, dotarcie do określonej treści itp.
W roku 2024 w Google Analytics wprowadzono zmianę terminologii i dotychczasowe konwersje w Analytics zostały nazwane kluczowymi zdarzeniami, a pojęcie konwersji zarezerwowano dla zdarzeń wyeksportowanych i współdzielonych z Google Ads. Niektóre, stworzone wcześniej ilustracje w tym artykule mogą wskazywać na kluczowe zdarzenia w Analytics jako na konwersje. W tym artykule użycie słowa „konwersja” (w ogólnym znaczeniu) nie zawsze będzie zgodne z terminologią Analytics.
Interakcja, kliknięcie, wizyta
Interakcja jest najszerszym pojęciem, obejmującym wszystkie kontakty użytkownika z działaniami marketingowymi, które mogą być zaraportowane na ścieżce prowadzącej do konwersji.
Powyżej: Na ścieżce prowadzącej użytkownika do konwersji może wystąpić wiele różnych interakcji.
Nie ma zamkniętego katalogu interakcji, ale najczęściej będziemy spotykali się z następującymi interakcjami:
Wyświetlenie
Wyświetlenie ma miejsce, gdy użytkownik odwiedził stronę, na której znajdowała się reklama. Nie znaczy to, że ją zobaczył. Jeśli nie nastąpi żadna inna interakcja z reklamą, nie jesteśmy w stanie tego stwierdzić, gdyż urządzenia nie raportują, na jakiej części ekranu skupiony jest wzrok użytkownika (pytanie też, jak szerokie miałoby być to widzenie).
Niektórych wyświetlonych reklam użytkownik na pewno nie widział, bo znajdowały się one poza wyświetloną przez niego częścią strony. Dlatego niektóre systemy raportują oddzielnie widoczne wyświetlenia, czyli takie, które pojawiły się w ekranie.
Są różne standardy klasyfikacji wyświetlenia jako widocznego – zdarza się, że wystarczy, by na ekranie pojawił się jeden piksel reklamy. Zazwyczaj przyjmuje się, że dla uznania wyświetlenia za widoczne, na ekranie powinna to być widoczna przynajmniej połowa reklamy przez 1 sekundę dla reklam display i 2 sekundy dla reklam video.
Powyżej: Cztery przypadki wyświetlenia reklamy, z których tylko część będzie raportowana jako widoczne wyświetlenie. Grafika na podstawie materiałów Think with Google.
Obejrzenie
Obejrzenie jest miarą stosowaną dla reklam wideo i oznacza, że użytkownikowi odtwarzał się film przez określony okres czasu.
Poszczególne systemy raportowania różnie definiują ten okres. Mogą to być wartości z przedziału od 1 do 30 sekund i mogą się one różnić dla różnych typów reklam.
Warto upewnić się, jak dany system raportuje obejrzenia i widoczne wyświetlenia.
Zaangażowanie
Zaangażowanie to wyróżniona kategoria interakcji, które są czymś więcej niż tylko wyświetleniem reklamy i wskazują, że użytkownik prawdopodobnie zauważył reklamę. Zaangażowaniem może być
- obejrzenie filmu (przez pewien minimalny czas)
- dodanie reakcji (np. „like”) do reklamowanej treści
- kliknięcie innych przycisków, np. „subskrybuj”
- dodanie komentarza do reklamy
- użycie funkcji reklamy interaktywnej (np. najechanie myszką na określony obszar reklamy)
Szczególnym rodzajem zaangażowania jest też kliknięcie reklamy prowadzące do wejścia na stronę.
Trzeba pamiętać, że niektóre systemy raportujące konwersje po zaangażowaniu w reklamę (np. po obejrzeniu filmu) do konwersji po zaangażowaniu mogą uwzględniać tylko zaangażowania nie będące kliknięciami.
Bez takiej deduplikacji konwersje po kliknięciu byłyby raportowane również w konwersjach po zaangażowaniu, czyli byłyby raportowane podwójnie (analogiczna sytuacja będzie miała miejsce w przypadku konwersji po wyświetleniu).
Jest to jeden z powodów, dla których czasem kliknięcie traktowane jest jako odrębny rodzaj interakcji i nie jest ujmowane jako zaangażowanie.
Kliknięcia
Parafrazując klasyka, chciałoby się powiedzieć, że kliknięcie jakie jest, każdy widzi. Niektóre systemy do kliknięć zaliczają również dodanie reakcji (np. „like” Facebooka) lub komentarza. W nieistniejącym już systemie Facebook Attribution przez kliknięcie rozumiano wyłącznie kliknięcia związane z reklamą (nie zaliczano do nich wizyt na stronie po kliknięciu linku w organicznych treściach na Facebooku).
Wizyta
Wizyta odnosi się do wejścia na stronę. W systemach reklamowych nazywana jest czasem wyświetleniem strony docelowej.
Nie każde kliknięcie reklamy, nawet w link prowadzący do strony reklamodawcy, musi spowodować odwiedzenie tej strony. Może nastąpić przeciążenie serwera, spowolnienie lub awaria połączenia z Internetem, błąd w linku, nieprawidłowe przekierowanie lub użytkownik po prostu zamknie okno przeglądarki zanim załaduje się strona, do której prowadzi omyłkowo kliknięty link.
Trzeba też podkreślić, że nie każda wizyta jest kliknięciem. W terminologii Google Analytics, kliknięciem nie jest wizyta bezpośrednia. Czasem stosowano termin „kliknięcie niebezpośrednie” dla podkreślenia, że wizyty bezpośrednie (direct) się do kliknięć nie zaliczają, choć stanowią interakcję.
Kwestia definicji
Jak widać, zaliczenie danej interakcji do do kliknięcia, wyświetlenia, zaangażowania itd. jest kwestią definicji, a spieranie się, która z tych definicji jest bardziej poprawna jest raczej dyskusją akademicką.
Warto zawsze sprawdzić, jaka jest definicja danego pojęcia w systemie, którego dane analizujemy. Będzie to miało szczególne znaczenie przy porównywaniu danych z różnych systemów, by porównywać „jabłka z jabłkami”.
Dane ścieżki
Dane ścieżki wskazują, ile upłynęło czasu i ile interakcji wystąpiło na ścieżce konwersji. Są one raportowane w ramach okna konwersji, czyli okresu w którym interakcje mogą być brane pod uwagę przy atrybucji konwersji (zob. też artykuł na temat okien konwersji).
Upływ czasu
Upływ czasu (time lag) mówi o tym, ile czasu potrzebuje użytkownik, by skonwertować. W mierze tej ważny jest punkt odniesienia – czy liczymy go od ostatniej interakcji, czy od pierwszej interakcji.
- czas od pierwszej interakcji będzie zazwyczaj bardziej miarodajnym określeniem rozciągłości ścieżki w czasie i będzie jedną ze wskazówek, jak długie powinno być okno konwersji;
- czas od ostatniej interakcji można wykorzystać do oceny, kiedy ostatecznie można podsumować wyniki kampanii – gdy jest on dłuższy, raporty wykonywane bezpośrednio po zakończeniu kampanii mogą zaniżać wyniki.
Powyżej: Raport upływu czasu w Google Ads. Pomiar możliwy jest od pierwszej lub ostatniej interakcji oraz według dni lub godzin.
Długość ścieżki
Ta sekcja (zaktualizowana w styczniu 2024 r.) odwołuje się do rozwiązań stosowanych w Universal Analytics (poprzednia wersja Google Analytics). Obecnie w analogiczny sposób wciąż działa atrybucja w Campaign Managerze (narzędzie śledzenia reklam Google Marketing Platform).
Długość ścieżki wskazuje na liczbę interakcji prowadzących do konwersji.
Długość ścieżki konwersji jest istotną wskazówką, na ile modelowanie atrybucji z wykorzystaniem różnych modeli może dostarczyć dodatkowych danych do analizy i optymalizacji. Jeśli większość konwersji następuje po jednej interakcji z reklamą, wyniki dla różnych modeli mogą być bardzo podobne. Nie znaczy to, że analiza ścieżek nie będzie tu miała sensu – ale wtedy trzeba będzie skupić analizy na tym segmencie konwersji, które mają ścieżkę dłuższą niż 1.
Czas raportowania
Czas raportowania mówi, w jakim okresie raportujemy konwersje (nie należy go mylić z pojęciem okna konwersji). Możemy je raportować w czasie konwersji, czyli w czasie w którym faktycznie zaszły lub w czasie interakcji, czyli przypisywać je do momentu w którym miała miejsce interakcja (lub interakcje, jeśli stosujemy model multi-touch).
W zależności od wyboru sposobu raportowania w czasie, wyniki raportów mogą być różne. Obydwie metody mają wady i zalety i są preferowanymi sposobami raportowania w zależności od przeznaczenia raportów.
| Raportowanie w czasie zajścia konwersji | Raportowanie w czasie interakcji |
|---|---|
| Kluczowe zdarzenie raportowane jest w dniu, w którym faktycznie zaszła konwersja lub zdarzenie. | Konwersja przypisana jest do dat, w których miały miejsce interakcje, do których przypisana została konwersja. |
| Typowa dla systemów analitycznych. | Typowa dla systemów reklamowych, umożliwia powiązanie przychodu (konwersji) z kosztem poniesionym na kampanie reklamowe. |
| Konwersje zaraportowane w danym okresie nie zmienią się, ale możemy obserwować konwersje z kampanii, które były prowadzone w okresach wcześniejszych – aż do zamknięcia okna konwersji. Przykładowo, gdy okno konwersji wynosi 90 dni, konwersje z kampanii prowadzonej w czerwcu mogą pojawić się w raportach lipca, sierpnia i września. W efekcie, w raportach mogą pojawić się konwersje bez wizyt, jeśli kampania jest zakończona, ale wciąż konwertują użytkownicy, którzy weszli z nią w interakcję wcześniej. | Konwersji zaraportowanych w danym okresie będzie z czasem przybywać, aż do zakończenia okna konwersji. Przykładowo, gdy okno konwersji wynosi 90 dni, konwersje z kampanii prowadzonych w czerwcu będą dopisywane do raportów czerwcowych jeszcze na przestrzeni lipca, sierpnia i września, jeśli nastąpiły po kliknięciu reklamy w czerwcu. W efekcie, raporty będą pokazywać inne wyniki w zależności od dnia sporządzenia i dopiero po upływie czasu okna konwersji raporty pozostaną niezmienne. |
| Jest to domyślne raportowanie w Google Analytics, ale porównanie modeli Analytics umożliwia wybranie również opcji raportowania w czasie interakcji. | Jest to domyślne raportowanie w Google Ads i reklamach Meta (Facebook, Instagram). W Google Ads istnieje opcjonalne raportowanie w czasie konwersji (dodatkowe kolumny raportu). |
| Niezależnie od wyboru modelu atrybucji, łączna liczba konwersji w danym raporcie jest taka sama. Przykład: konwersja nastąpiła w lutym po dwóch kliknięciach, pierwsze w styczniu, drugie w lutym. Niezależnie od modelu atrybucji, w lutym będzie zaraportowana 1 konwersja, w styczniu – 0 konwersji. Zob. też ilustracje poniżej. | W zależności od modelu atrybucji, łączna liczba konwersji w danym raporcie będzie różna, bo niektóre interakcje znajdą się poza okresem raportowania. Przykład: konwersja nastąpiła w lutym po dwóch kliknięciach, pierwsze w styczniu, drugie w lutym. Model data-driven przypisał do każdej z nich 50% udziału w konwersji. W raporcie za luty w modelu data driven zobaczymy 0,5 konwersji (pozostałe 0,5 konwersji będzie raportowane w styczniu). W modelu last click w lutym będzie 1 konwersja, a styczniu – 0 konwersji. |
| Ułatwia bieżące raportowanie operacyjne, bo raporty nie zmieniają się w czasie, a model atrybucji nie wpływa na raportowany łączny wynik. | Ułatwia ocenę efektywności działań marketingowych, bo zapewnia współmierność przychodu i wydatków. |
Czas raportowania może też wpłynąć na łączną liczbę wszystkich konwersji. Przy raportowaniu w czasie konwersji będzie ona niezmienna:
Inaczej będzie, gdy będziemy raportować w czasie kliknięcia. Tu model atrybucji może wpłynąć na łączną liczbę i wartość konwersji.
Powyżej: Łączna liczba konwersji i przychody raportowane w czasie interakcji będą się między sobą różnić. W przypadku raportów za okresy niedawne, prawdopodobnie będą to wartości niższe, niż raportowaniu w czasie konwersji, bo efekty bieżących kampanii reklamowych dopiero pojawią się w przyszłości i wtedy pojawią się w tych raportach.
Następny artykuł (cz. 4): Okno konwersji (okres ważności)
Warto przeczytać: Przewodnik po atrybucji w Google Analytics
