Тема 5. Особливості веб-аналітики за умов використанням інтернет-реклами. Робота з Google Ads та Youtube

Точне відстеження конверсій формує основу ефективної рекламної аналітики, що вимагає комплексного впровадження, що фіксує всі цінні дії користувачів, від макроконверсій, таких як покупки, до мікроконверсій, таких як реєстрації, завантаження контенту чи підписки на електронну пошту. Визначення дій конверсії включає в себе визначення того, які події кваліфікуються як конверсії, призначення значень, що представляють цінність бізнесу, встановлення вікон конверсій, що визначають часові рамки атрибуції, та налаштування параметрів підрахунку між «кожною» конверсією чи «однією» за клік. Відстеження конверсій веб-сайту впроваджує тег конверсії Google Ads на сторінках підтвердження після конверсії, тоді як інтеграція з Google Analytics імпортує події конверсії GA4, забезпечуючи єдину інфраструктуру вимірювання. Конверсії телефонних дзвінків відстежують дзвінки з оголошень, веб-сайтів чи номерів телефонів, особливо цінні для компаній, що надають послуги, де дзвінки є основним механізмом конверсії. Конверсії додатків вимірюють встановлення чи дії в додатках, інтегруючись з Firebase чи сторонніми платформами атрибуції.

Моделювання атрибуції вирішує проблему розподілу цінності, коли користувачі взаємодіють з кількома оголошеннями перед конверсією, з фундаментальною суперечністю між простотою моделей першого та останнього кліків та комплексністю підходів з кількома дотиками. Атрибуція за останнім кліком присвоює повну цінність кінцевій взаємодії з оголошенням, ставлячи під загрозу точки дотику на початку воронки продажів, що підвищує обізнаність та розгляд. Атрибуція за першим кліком присвоює цінність початковій взаємодії, визнаючи роль залучення клієнтів, але ігноруючи точки дотику, що сприяють розвитку. Лінійна атрибуція розподіляє цінність порівну між точками дотику, визнаючи кілька впливів, хоча потенційно переоцінюючи маргінальні точки дотику. Атрибуція з часом надає більшу вагу нещодавнім взаємодіям, що відображає більшу близькість впливу до конверсії. Атрибуція на основі позиції присвоює 40% першій та останній точкам дотику та розподіляє решту 20% між середніми взаємодіями, балансуючи внески залучення та завершення.

Атрибуція на основі даних використовує машинне навчання, аналізуючи шляхи конверсії, визначаючи фактичний внесок кожної точки контакту, що є найскладнішим підходом, але вимагає значного обсягу конверсій для статистичної достовірності. Порівняння моделей атрибуції виявляє різну ефективність каналів між моделями, причому деякі канали, такі як медійна реклама, постійно недооцінюються в моделях останнього кліку, але демонструють значний внесок у моделях з кількома дотиками. Розпізнавання конверсій на різних пристроях усуває прогалини у вимірюваннях, коли користувачі взаємодіють на одному пристрої, але конверсії здійснюють на іншому, що особливо важливо, оскільки багатопристроєві шляхи стають нормою. Імпорт офлайн-конверсій пов'язує онлайн-рекламу з офлайн-результатами, такими як покупки в магазині або конверсії замовлень по телефону, замикаючи цикл для компаній з компонентами офлайн-конверсії. Вікна конверсій за переглядом фіксують конверсії після показу медійної реклами без кліку, визнаючи вплив на розвиток бренду поза межами негайної прямої реакції, хоча й вимагають ретельної інтерпретації, враховуючи слабші причинно-наслідкові докази порівняно з конверсіями на основі кліків.