Schimbarea modelului de atribuire Google: 3 soluții pentru agenții de publicitate

Probabil ați auzit vestea: Google Ads și Google Analytics 4 se vor retrage complet modelele de atribuire bazate pe primul clic, liniar, declin în timp și pe poziție în septembrie.

Modelele de atribuire bazată pe ultimul clic și bazate pe date vor rămâne disponibile, împreună cu atribuirea externă.

Ceea ce unii marketeri PPC nu realizează este că Google nu va întrerupe doar aceste modele de atribuire din punct de vedere al licitației. Ele vor fi, de asemenea, eliminate din funcțiile de raportare și comparare.

Aceasta înseamnă că nu vă mai puteți analiza călătoriile clienților în Google Ads și Google Analytics folosind modele de atribuire. Ai nevoie de alternative.

O privire asupra modelelor de atribuire

Modelele de atribuire ajută la conectarea unei conversii (adică o vânzare sau un client potențial) la un clic sau o afișare pe anunț. Este o modalitate de a determina care reclame, segmente de public sau rețele au cele mai bune rezultate.

Din punct de vedere istoric, am folosit mai multe modele de atribuire cu reguli diferite pentru a face acea conexiune.

Folosind analogia fotbalului, iată ce reprezintă fiecare model:

• Ultimul clic : marcatorul merită tot meritul.
• Primul clic : primul jucător care a atins mingea în timpul acțiunii care a condus la un gol merită tot meritul.
• Liniar : Toți jucătorii care au atins mingea în timpul acțiunii care a condus la un gol merită o parte egală din credit.
• Decăderea timpului : ultimii jucători care au atins mingea în timpul acțiunii care a condus la un gol merită mai mult credit decât primii jucători.
• În funcție de poziție : marcatorul și primul jucător care a atins mingea în timpul acțiunii care a condus la un gol merită fiecare 40% din credit. Ceilalți jucători vor primi în mod egal restul de 20%.

Problema cu modelul de atribuire preferat de la Google

Această schimbare lasă atribuirea bazată pe date (DDA) ca model de atribuire prestabilit în Google Ads.

Google nu împărtășește regulile care decid ce anunțuri să trimită la o conversie. Personal presupun că DDA utilizează o combinație a modelelor de atribuire menționate mai sus.

Totuși, există o parte foarte interesantă: DDA este adaptat contului dvs.

• „Atribuirea bazată pe date este diferită de celelalte modele de atribuire, deoarece utilizează datele dvs. de conversie pentru a calcula contribuția reală a fiecărei interacțiuni publicitare pe calea de conversie. Fiecare model bazat pe date este specific fiecărui agent de publicitate”, potrivit Google.

Teoretic, acest lucru este perfect.

Un model de atribuire personalizat doar pentru tine. Și nici nu trebuia să te deranjezi să te gândești la acele reguli!

Cu toate acestea, sună prea frumos pentru a fi adevărat.

DDA este adaptat contului dvs. Dar pe ce criterii? Nu știm.

Acest lucru nu ar trebui să conteze atâta timp cât funcționează.

Și ne-am putea asigura că o face comparând-o cu alte modele.

Dar ce se întâmplă acum că Google va întrerupe modelele „vechi” de atribuire din secțiunea de raportare?

Mai puține modele de atribuire înseamnă neapărat performanțe mai slabe?

Acum asta este adevărata întrebare.

Deși probabil cu toții urâm să pierdem mai mult controlul cu fiecare an care trece, asta nu ar trebui să fie o problemă atâta timp cât performanța continuă să crească.

Și după cum am văzut mai devreme, impactul este minor în ceea ce privește gestionarea sumelor licitate (3% din toate conversiile).

Adevărata problemă se află în altă parte – la nivel strategic.

După cum afirmă Google:

„În calea către conversie, clienții pot interacționa cu mai multe anunțuri de la același agent de publicitate… Modelele de atribuire vă pot oferi o mai bună înțelegere a modului în care performanța anunțurilor dvs. și vă pot ajuta să optimizați călătoriile de conversie.”

Așadar, cum putem optimiza călătoriile de conversie dacă ne lipsește vizibilitatea? Să parcurgem mai întâi un exemplu:

Analizând călătoriile clienților în acțiune

Unul dintre clienții noștri are un mix media relativ simplu, așa că îl voi folosi ca exemplu pentru a ilustra punctul meu de vedere.

Ca și în fotbal, acel client are tactici diferite: fundași, mijlocași și atacanți. Este nevoie de întreaga echipă pentru a înscrie un gol.

Observați că căutarea plătită „obține scoruri” destul de bine atunci când utilizați modelul de atribuire a primului clic. Cu toate acestea, nu atât de mult când utilizați ultimul clic. Căutarea organică și marketingul prin e-mail fură spectacolul atunci când utilizați acel model de atribuire.

Acest lucru este așa cum era de așteptat, totuși, deoarece:

• Călătoria de conversie începe cu căutarea plătită fără marcă. Ele generează clienți potențiali.
• Creșterea lead-ului este necesară pentru a se maturiza potențialele. Acest lucru se realizează în principal prin e-mail marketing.
• Clienții potențiali calificați cumpără în cele din urmă prin căutare de marcă organică și plătită.

Sau, pentru a spune în termeni fotbalistici:

• Căutare plătită fără marcă = Defenders
• E-mail = Mijlocași
• Căutare de marcă organică și plătită = Strikers

Este suficient DDA?

Ați fi înțeles acest canal de conversie fără acele modele de atribuire?

Probabil. Acest exemplu este destul de simplu.

Dar dacă începem să lucrăm la un proiect B2B în care vânzările durează luni sau la un proiect B2C în care achizițiile repetate sunt importante?

Acum asta e altă poveste. Am văzut o mulțime de exemple în care DDA nu a funcționat bine.

Cred că validarea concluziilor DDA cu modele de atribuire vechi și rigide mai are valoare. Fără astfel de repere, te expui la un potențial rău.

La urma urmei, învățarea automată este la fel de inteligentă ca și datele pe care le furnizăm.

Iată trei soluții pentru agenții de publicitate care doresc să se adapteze la schimbări.

Soluția 1: plan de etichetare de nivel următor

Dezvoltarea unui program solid de date este primul pas pentru identificarea interacțiunilor cu clienții.

Prin urmărirea completă, puteți utiliza cu încredere modelele DDA sau de atribuire a ultimului clic... dar cu toți acești pași în călătoria clienților pentru a înlocui primul clic și așa mai departe.

Știu că nu este ideal, dar acesta este un prim pas. Dacă folosim exemplul meu de mai sus, ați atribui clienților potențiali ultimului clic căutării fără marcă și vânzările ultimului clic căutării de marcă. Nu este ideal, dar funcționează.

Desigur, acest lucru necesită urmărirea întregii călătorii a clienților. Nu vă puteți baza pe vechiul dvs. plan simplist de etichetare. Ai nevoie de micro-conversii.

Soluția 2: Integrarea datelor CRM

Când urmăriți conversiile, vă opriți la vânzări?

Acum trebuie să urmăriți și să transmiteți întreaga călătorie a clienților (da, inclusiv post-vânzare) înapoi în platformele de anunțuri prin atribuire externă.

Apoi puteți utiliza acel instrument pentru o vizibilitate sporită, cum ar fi scorul de clienți potențiali, dar de data aceasta cu scorul clienților.

Dacă observați discrepanțe de performanță, acest lucru ar trebui să vă permită să vă influențați sumele licitate în mod diferit față de modelul „bazat pe date”.

Pe scurt, CRM-ul trebuie să devină (dacă nu este deja) un instrument central pentru ca agenții de publicitate să înțeleagă și să informeze mai bine călătoria clientului – și, în consecință, mixul media adecvat.

Soluția 3: Alte metode de atribuire

Mă aventurez aici pe terenuri mai sofisticate, care nu se aplică tuturor proiectelor.

Practic, incrementalitatea înseamnă expunerea unui public la anunțul dvs. și ascunderea intenționată a aceluiași anunț de un public similar și apoi compararea nivelurilor de performanță ale ambelor audiențe.

După cum vă puteți imagina, această metodă este foarte cool, dar predispusă la erori. (Ca să nu mai vorbim că este disponibil numai dacă aveți bugete mari în primul rând în scopul fiabilității datelor.)

Următorul tău cel mai bun pariu este cu sondajele clienților.

De exemplu, puteți utiliza o fereastră pop-up cu intenția de ieșire (întrebând vizitatorii care părăsesc de unde provin, ce nu le-a plăcut etc.) sau câmpuri suplimentare în călătoria dvs. de achiziție/lead pentru a capta informații suplimentare.

Desigur, aveți grijă cu astfel de date declarative, deoarece acestea sunt adesea denaturate într-o anumită măsură.

Nu există un model de atribuire perfect

Pe parcursul acestui articol, am căutat modalitatea perfectă de a măsura performanța.

Dar nu te pierde în groapa iepurelui. Nu există așa ceva ca atribuirea perfectă.

Ceea ce vrei este o intrare de încredere, dar direcțională, la strategia ta.

Trecerea de această etapă este pentru cei care fac publicitate ca mine, dar nu este utilă pentru luarea deciziilor de afaceri. Prioritizează în consecință.