Атрибуция продаж представляет собой инструмент, позволяющий отслеживать взнос каждого задействованного рекламного канала по произведенным целевым действиям определенного пользователя.

Целевые действия могут быть представлены следующими операциями:

• online-регистрация;
• покупка товара/услуги;
• получение контактных данных.

Детальное определение атрибуции, раскрывает процесс, при котором маркетологи определяют, какие из инструментов приносят соответствующей фирме больше прибыли. Как вывод, идет вложение финансов в наиболее перспективные варианты, позволяющие повысить показатель ROI.

Модель атрибуции - это по-настоящему идеальное решение для построения рекламного плана, благодаря которому можно использовать наиболее результативную стратегию. Ее работа основывается на проверенных инструментах, позволяющих вливать инвестиции не опасаясь непредвиденных ситуаций. С помощью правильно-настроенной модели атрибуции можно фиксировать вклад каждого маркетингового канала, при этом рационально распределять бюджет.

Атрибуция в Яндекс Метрике

При задействовании различных средств атрибуции можно настроить отчет используя при этом источники трафика. При создании отчета для каждого пользователя может быть предоставлена информация о трех источниках:

• первый;
• последний;
• последний значимый.

Метрика для моделей «Последний значимый» и «Первый переход» применяет историю посещения пользователей.

Проанализируем такой пример:

Пользователь посетил веб-ресурс по ссылке контекстной рекламы , сделал несколько переходов по страницам сайта и вышел. Спустя некоторое время вошел на сайт снова, однако, уже при помощи результатов поиска. А позже появился снова, предварительно введя адрес в строку обозревателя, и произвел заказ. Как видим, пользователь посетил сайт трижды.

Для распознания точного источника перехода, следует применять различные модели атрибуции:

Назначение данной модели подходит для ресурсов с отложенной конверсией , то есть когда пользователь раздумывает о целевом действии (например: регистрация online), и во время своих размышлений может возвращаться на сайт, задействуя иные источники трафика. Помимо этого, модель может применяться, если необходимо узнать какой из источников больше привлекает посетителей.

В данной модели используется история пользователя, то есть берется источник трафика изначального посещения. Все дальнейшие посещения будут адресоваться к первоисточнику. В примере указан визит пользователя, сделавший переход по рекламе.

При задействовании данной модели, каждое посещение Метрика выявит источник перехода в настоящий период времени, не учитывая при этом истории посещения пользователя. На примере видим три посещения, каждое из которых имеет персональный источник:

Помимо этого, модель может быть использована при техническом анализе веб-ресурса. Примером может послужить выявления страниц, неимеющих счетчика при помощи анализа внутренних переходов.

Последний значимый переход

Данная модель дает возможность наиболее корректно высчитать конверсию. Источники в данном случае можно разделить на две группы: значимые и вторичные (незначимые).

Посещаемость с задействованием незначимых источников осуществляется путем переходов на веб-ресурс с сохраненных страниц с использованием адреса и внутренних переходов, которые, в свою очередь, подпадают под более значимый предыдущий источник, предоставляя возможность детальней проверить его эффективность.

Пример источников первого и второго посещения представлен значимыми вариантами - реклама и поиск. Помимо этого, источник первого посещения не может быть изменен. Источник третьего посещения является незначимым (прямой заход). В связи с этим посещения пользователя подпадают под второй значимый источник - поиск:

Данная модель атрибуции также отлично подходит для веб-сайтов с быстрой конверсией, происходящей в рамках одного и того же посещения.

При использовании Инструмента сравнения моделей допускается анализ влияние всевозможных моделей атрибуции относительно ценности маркетинговых каналов. Количество и ценность конверсий для каждого определенного канала будет зависеть от применяемой модели атрибуции. Канал, который фигурировал в самом начале продвижения конверсии, с задействованием модели «Первое взаимодействие ценность» будет превышать уровень модели «Последние взаимодействие».

При улучшенной атрибуции ссылок появляется ряд преимуществ:

1. 1 Получение индивидуальной статистики для разных ссылок (линков) на одной странице, которые ведут на один и тот же сайт. К примеру, если на странице приведено два линка ведущих на раздел «Связаться с нами» - вам будет приведена информация по каждому из них.
2. 2 Отслеживание кнопок, действий и меню, для функционирования которых применяется JavaScript.
3. 3 Распознание элементов, отсылающих на несколько разных веб-ресурсов. Пример такого элемента: кнопка «Поиск».

Как выполнить улучшенную атрибуцию линков на странице

Следует добавить в код отслеживания соответствующий тег, который ниже приведен в качестве примера и выделен красным. Его расположения должно быть после команды создающей объект отслеживания.

ga("create", "UA-XXXX-X");

ga("require", "linkid");

ga("send", "pageview");

Для получения предельно точной статистики, необходимо присвоить каждому линку на веб-странице индивидуальный идентификатор элемента.

Включение улучшенной атрибуции линков (ссылок) в отчетах

Как только код обновился, следует активировать улучшенную атрибуцию линков в настройках веб-ресурса:

Рис.4. Google Analytics. Улучшенная атрибуция ссылок

Улучшенная атрибуция линков, позволяет вносить в отчеты наиболее расширенную статистику, при этом допускается мониторинг данных отдельно по каждому клику, адресованному на целевую страницу.

С каждым годом конкуренция на рынке усиливается, что заставляет предпринимателей буквально сражаться за каждого посетителя сайта. Именно поэтому в потребительском маркетинге на первый план выходит стратегия, основанная на поведении пользователя. Это в конечном итоге позволяет повысить выручку и увеличить число клиентов. Однако, к сожалению, многие маркетологи и владельцы сайтов просто игнорируют эту по-настоящему ценную информацию о поведении пользователей.

Начало конверсионного пути посетителя сайта сейчас может лежать в платных медиа, онлайн-рекламе и офлайн точках контакта (флаеры, сувенирная продукция, сарафанное радио). Единственным способом узнать, какие каналы действительно способствуют повышению конверсии, является использование смарт-метрик.

Введение атрибуции

Атрибуция – это определение источника трафика, благодаря которому была совершена конверсия (целевое действие или продажа).

К примеру, предположим, что клиент видит ваше объявление на своем любимом новостном сайте, однако не предпринимает никаких действий. Позже он видит его в одной из социальных сетей, нажимает на объявление, но роста конверсии не происходит. В конечном итоге, он видит ваш призыв к действию на другом сайте, переходит на страницу и совершает целевое действие. Атрибуция позволяет вам отслеживать этот процесс, выявлять наиболее эффективные каналы и, в соответствии с полученной информацией, выстраивать маркетинговую стратегию.

Существует три основных действия, позволяющих включить атрибуцию в вашу маркетинговую кампанию.

1. Выберите модель атрибуции.

Существует множество вариантов, однако наиболее используемыми из них являются следующие:

• Последний клик . Согласно недавнему опросу, 80% рекламодателей используют эту модель атрибуции, несмотря на то, что считают ее недостаточно эффективной. На конверсию влияют самые различные факторы, однако эта модель охватывает все каналы, «затянувшие» клиента в воронку продаж. Пользователь видел одно и то же объявление на четырех разных сайтах – его интерес продолжал расти после каждого просмотра, однако лишь на последнем сайте клиент решился на целевое действие.
• Первый клик. Эта модель является обратной проекцией предыдущей. В этом случае «главной» считается именно первое объявление из всех, на которые нажал потенциальный клиент, даже если его действие не привело к моментальному увеличению конверсии.
• Первый и последний клик. Суть этой модель сводится к тому, что первое объявление пробуждает в пользователе интерес, а последнее побуждает его совершить действие.
• Равные права. Согласно этой концепции, всем размещенным и просмотренным клиентом объявлениям приписывается одинаковое значение.
• «Полная» воронка продаж. В этом случае значение имеет каждый элемент конверсионного пути пользователя. Можно даже определить в процентном соотношении, насколько важно первое объявление, какова роль email-маркетинга и, наконец, призыва к действию, благодаря которому в итоге и было совершено целевое действие. Это позволяет ранжировать значение каждого элемента маркетинговой кампании.

Вам следует протестировать различные модели, чтобы определить, какая из них эффективнее всего работает именно для вашего бизнеса.

1. Найдите платформу для осуществления атрибуции.

В зависимости от типа кампании, которую вы запускаете, атрибуция может быть встроена в используемую вами систему. Если это не так, у вас всегда есть возможность использовать различные сервисы, к примеру, в инструментах ретаргетинга AdRoll и Perfect Audience эта функция встроена в систему, как и в Facebook и Google’s Double Click Campaign Manager.

Для того чтобы добиться максимальной функциональности атрибуции, вы сможете использовать аналитические платформы, такие как Google Analytics, IBM Digital Analytics и Adobe Site Catalyst. В качестве альтернативного варианта вы можете нанять специалиста по атрибуции, который поможет разобраться в этом процессе.

Также понять эффективность канала можно, используя витжеты. Например, благодаря тому, что клиент провзаимодействует с витжетами: кликнет на «крестик», перейдет на рекомендуемую во всплывающем окне или оставит контакты.

Система Google Analytics посчитает целевое действие (которое нужно Вам) и найдет его источник. Так вы сможете понять, что Яндекс Директ, например, принес Вам 1 e-mail от клиента через .

Подробнее о том, как витжеты помогают строить воронки продаж и измерять эффективность каналов .

1. A / B тестирование с использованием атрибуции поможет лучше понять клиента.

Атрибуция в сочетании с A/B тестированием позволяет обратить внимание на те каналы, которые демонстрируют лучшие показатели, а также протестировать различные маркетинговые элементы, такие как призыв к действию, дизайн, использование выгодных предложений и т.д. По сути, это позволяет понять, как ваши действия влияют на весь цикл продаж.

Для того чтобы выявить, какой элемент кампании является более эффективным, рекомендуется встроить атрибуцию в каждый из них. Список включает в себя социальные сети, ретаргетинг объявлений, email-маркетинг, прямую рекламу и т.д. В итоге вы будете точно знать, что «этот баннер на этом сайте или вот эта цепочка писем в сумме дают X дохода».

Атрибуция позволяет лучше понять конверсионный путь ваших клиентов, а это, в свою очередь, поможет вам грамотно рассчитать расходы и оптимизировать маркетинговую стратегию.

Атрибуции помогают определить главный источник перехода на сайт по целевым действиям аудитории - покупка, заявка, подписка и т.д.

В этой статье вы узнаете, какие модели атрибуций предлагает Яндекс.Метрика и как оценить рекламные каналы с её помощью.

Что нового в Яндекс.Метрике

Пользователи заходят на сайт, как правило, не один раз: по контекстному объявлению, по результатам поиска, по адресу в строке браузера, через соцсети и т.д. Прежде чем совершить целевое действие, они изучают предложение, характеристики продукта, отзывы клиентов.

Ваша задача - выявить, какой путь проделывает посетитель и какие визиты ценные.

В декабре 2014 года Яндекс ввел модель по последнему значимому клику. Она анализирует поведение аудитории в режиме реального времени и помогает точнее рассчитывать конверсию.

Атрибуции доступны не только в отчетах по источникам для группировок «Источник трафика (детально)» и «Источник трафика». Можно применять их и к расширенным отчетам по Директу и к трафику с метками From, UTM и Openstat:

Это возможность без труда определить площадку, объявление и рекламную кампанию, по которым посетители приходили в первый раз.

Обзор моделей

Последний переход

Для каждого визита Метрика определяет источник:

В примере пользователи заходили на сайт 3 раза с разных каналов:

Полезно применять этот алгоритм для выявления страниц без кода счетчика.

Минус - он не учитывает историю посещений, а поэтому не показывает весь конверсионный путь. При этом количество касаний с брендом положительно влияет на готовность к покупке или заказу.

В оставшихся двух моделях команда Яндекса это учла.

Первый переход

Типичная ситуация: посетитель долго принимает решение о покупке (отложенная конверсия) и за это время возвращается несколько раз с других источников трафика.

Алгоритм первого взаимодействия использует историю посещений. Основной переход - первый визит. Все последующие суммируются к нему:

Например, пользователь захотел купить продукт после того, как открыл объявление, но после этого еще искал информацию о нем в Google и аккаунт компании в соцсетях:

Последний значимый переход

Клики из вторичных источников плюсуем к значимому предыдущему. Это помогает детально оценивать его эффективность.

Пример: источники первых двух посещений - реклама и поиск - значимые:

Третий визит по прямому заходу - незначимый. Поэтому все посещения приписываются второму - последнему значимому в этой цепочке:

Модель работает также для сайтов с быстрой конверсией (совершение целевого действия за одно посещение).

Как применить модели атрибуций в Яндекс.Метрике

Открываем стандартный отчет «Источники, сводка» (по Директу и меткам аналогичные по структуре).

Список стандартных отчетов сервиса вы найдете в меню «Отчеты»:

Как настроить отчет под свои задачи?

Настройте временные параметры

Период

Установите календарный период. По умолчанию стоит месяц:

Либо задайте интервал дат:

Детализация по времени

По умолчанию диаграммы показывают данные за интервал с учетом выбранного периода. При необходимости детализируйте временной период:

Определите содержание отчета

Сегментация

Допустим, нужен список визитов по Пермскому краю. Отфильтровываем пользователей по местоположению:

Создаем сегменты по нужным признакам. Кнопка «Сегмент» - и выбираем условия из списка:

Ограничение по количеству сегментов для одного счетчика - 500.

Примечание: Яндекс.Метрика соблюдает конфиденциальность пользователей и раскрывает некоторые данные с ограничениями, если выборка посетителей не превышает 10. Например, сайт посетили 6 человек. Это меньше 10, поэтому информация о доле мужчин или женщин недоступна.

Выберите из списка цель, по которой будете рассчитывать конверсию:

Модели атрибуций

Настройте отчет по переходам - первый, последний или последний значимый. В соответствии с атрибуциями, которые мы описывали ранее.

Для первого и последнего значимого источника Яндекс использует историю посещений.

Выберите параметры одним из способов:

В «Группировках» выберите из списка нужные группы показателей:

При выборе группы рядом появляется значок, как около блока «Источники» на скриншоте. Это значит, что хотя бы одну группировку из этого блока вы отметили для отчета.

Чтобы выбрать отдельные показатели, нажмите «Метрики». Вот их список:

Максимум группировок и метрик в отчете - 10.

Задайте фильтр - основу для других статистических величин. Например:

Таблица покажет информацию (здесь - по отказам) только со значением выше 50%.

Обеспечьте точность и достоверность данных

Точность

Если для отчета нужно много информации, это займет кучу времени. Чтоб ускорить их сбор, сервис использует часть данных (например, 10%). Нажмите «Точность», чтобы изменить эту величину и выберите баланс между «Быстрее» и «Точнее»:

При открытии другого отчета настройка сохраняется.

Достоверность

Метрика дает много показателей, но они не всегда достоверные с точки зрения работы сайта. Если на сайт заходил один пользователь и читал контент 10 минут, это не значит, что среднее время посещения равно 10 минутам.

Этот вывод правильный по расчету, но не по здравому смыслу.

Нажмите галочку, чтобы скрыть строки с недостоверной информацией:

Сделайте отчет наглядным

Виды диаграмм

Чтобы получить наглядную динамику показателей, выберите тип диаграммы:

• Круговая - распределение величин по группам:

• Линии (по умолчанию) - абсолютные значения во времени:

• Области - динамика величин. График в каждый момент показывает сумму посещений для указанных величин:

• Колонки - изменение соотношений величин во времени:

• Карта - суммарные данные (итого и средние) на карте мира и на картах России, Украины, Беларуси и Турции.

Отображение в таблице

Варианта два - все подряд или группировка по признакам. Как это выглядит?

Сортировка

По умолчанию сортировка по визитам. Чтобы изменить показатель, кликните по названию столбца.

По умолчанию диаграмма показывает значения по визитам, по которым вы сортировали данные:

Об этом также говорит активный значок диаграммы. На скриншоте он в красной рамке.

Можно поменять показатель. Аналогично - жмите на имя столбца.

Для переименования и удаления жмите ту же стрелку и выберите нужное действие. Удаленный отчет нельзя восстановить.

Для экспорта в PDF, XLSX или CSV нажмите кнопку:

Выгруженный файл включает первые 100 000 строк таблицы.

Примечание. Все операции доступны только владельцам счетчика, либо если есть представительский доступ или доступ на редактирование!

Сохраненные отчеты вы найдете здесь:

Теперь вы знаете, как построить отчет по источникам трафика и выявить, какие клики пользователей более ценные. Однако можно ли сделать достаточно полные выводы по Метрике? Или она уступает Google Analytics в достоверности и точности?

Яндекс.Метрика vs Google Analytics

Рассмотрим на примере.

На скриншоте - количество достижений по цели «Открытие корзины» в Метрике:

По атрибуции последнего клика лидируют внутренние переходы. По другим моделям это количество гораздо ниже.

Первое взаимодействие:

Последнее значимое взаимодействие:

Видно, что пользователи до целевого действия взаимодействовали с брендом через другие источники - соцсети, поисковую рекламу или ретаргетинг. Это значит, что реклама в соцмедиа, SEO-оптимизация и ретаргетинговая кампания не прошли даром.

Инструмент Google Analytics «пути многоканальных последовательностей» предлагает наглядно отследить цепочки трафика.

Выберем те же даты:

И правда: достижения цели произошли в основном по внутренним переходам. Здесь вес этого канала может достигать 20 - 40%, так как:

• Он не приносит прямых конверсий по последнему взаимодействию;
• Он активно участвует в цепочках;
• Подобные цепочки повторяются несколько раз.

В Google Analytics больше возможностей по анализу источников трафика.

1) Наглядный путь пользователя, как вы уже убедились.

2) Больше моделей атрибуций:

• Первый переход;
• Последний переход;
• Последний непрямой клик (игнорируются прямые посещения, 100% ценности конверсии присваивается последнему каналу в цепочке взаимодействий);
• Последний клик в AdWords (100% ценности присваивается последнему клику по объявлению в AdWords);
• Линейная (все каналы одинаково значимые);
• Позиционная (ценные только первый и последний в одинаковой степени);
• Давность взаимодействия (для краткосрочных или разовых рекламных акций).

Яндекс.Метрика предлагает только две первые атрибуции, а значит - не учитывает все нюансы путей, например, быстрые и отложенные конверсии наряду с обычными.

3) Отчет «Время до конверсии» показывает, как долго отдельный посетитель обдумывает решение о покупке. Похожей аналитики нет в Метрике - столбец «Время на сайте» общий для всех посещений для конкретного источника.

4) Возможность сравнить входящий трафик по критериям: мобайл vs десктоп, новые пользователи vs вернувшиеся клиенты.

5) GA дает четыре полезных отчета. В Яндексе всего один - «Источники».

Подробнее про атрибуции в Google Analytics - в статье:

Обе платформы показывают количество достижений и позволяют провести аудит рекламного бюджета и выявить, какие источники стоят вложений, а какие нет.

Заключение

Пути пользователей уникальные. Сложно предсказать, какой рекламный канал принесет больше конверсий. При правильном распределении веса между источниками трафика вы инвестируете в перспективные варианты и повышаете ROI.

На сегодня нет и единственно верного алгоритма для этого. Яндекс.Метрике есть куда расти и развиваться. И хотя она пока уступает Google Analytics по инструментам анализа и отчетам, команда регулярно работает над улучшениями.

При анализе продвижения сайта и полученной прибыли от проведения рекламных кампаний очень важно проследить весь путь пользователя целиком – от момента захода на сайт до совершения им покупки. Это даст нам возможность понять, как в дальнейшем распределить бюджет между рекламными каналами, как эти каналы взаимодействуют между собой, какой из них самый эффективный и многое другое.

На практике такой путь может состоять из цепочки различных источников трафика. Например, посетитель сначала перешел на наш сайт по контекстной рекламе (Paid Search), просмотрел несколько страниц сайта и ушел. Позже перешел снова, но уже из органического поиска (Organic Search). А через несколько дней зашел на сайт через прямой источник (Direct), введя адрес в строке браузера, и сделал заказ.

Пример пути пользователя при покупке

Таким образом, до совершения транзакции (конверсии) пользователь взаимодействовал с сайтом через три разных источника трафика:

1. Контекстная реклама;
2. Органический поиск;
3. Прямой заход;

К какому же из них Google Analytics в своих отчетах припишет достигнутую цель? Для ответа на этот вопрос необходимо разобраться в таких понятиях как атрибуция и модель атрибуции . Атрибуция в веб-аналитике – это правило распределения ценности конверсии среди всех этапов взаимодействия в пути конверсии и присвоение определенного количества баллов (в %) для расчета ее эффективности.

Модель атрибуции — это набор правил, по которому вы решили определять ценность конверсии. В Google Analytics существует 7 различных моделей атрибуции:

1. Последнее взаимодействие;
2. По последнему непрямому клику;
3. Последний клик в AdWords;
4. Первое взаимодействие;
5. Линейная;
6. Временной спад;
7. На основе позиции.

Последнее взаимодействие (последний клик)

Все 100% ценности конверсии присваивается последнему каналу в цепочке взаимодействий. В нашем примере это прямой канал .

Модель атрибуции — Последнее взаимодействие

«Последний переход» .

Плюс этой модели заключается в том, что можно со 100% уверенностью сказать какое посещение завершилось конверсией. Однако в этом есть и ее минус – она не учитывает предшествующие взаимодействия пользователя сайтом. Таким образом, по нашему примеру в отчетах Analytics мы не сможем понять, что пользователь осуществил свое первое касание через рекламу (а именно на нее мы потратили деньги и через нее пользователь познакомился с нашим предложением впервые), и также не сможем увидеть, что затем он осуществлял схожий поиск и снова наткнулся на нас, но только уже через органику. Всю ценность забрал последний источник!

Эту модель рекомендуется применять к тем проектам, аудитория которых готова купить сразу же и без дополнительного времени на размышления. Как правило, это товары или услуги с быстрым откликом – доставка еды, вызов такси, эвакуация авто, ремонт техники и т.д.

По последнему непрямому клику

Эта модель используется по умолчанию для всех отчетов Google Analytics, кроме отчетов по многоканальным последовательностям. Отличие от первой модели состоит в том, что в атрибуции игнорируются прямые посещения, а 100% ценности присваивается последнему каналу в цепочке взаимодействий. В нашем примере – это органический поиск .

Модель атрибуции — По последнему непрямому клику

В Яндекс.Метрика есть аналогичная модель атрибуции, которая называется «Последний значимый переход» , в которой все источники условно разделены на значимые и вторичные (незначимые). К незначимым как раз и относятся прямые заходы, внутренние переходы и переходы с сохраненных страниц.

Поскольку она является базовой в Analytics, ее следует применять при сравнении с другими моделями. Инструмент сравнения моделей доступен в разделе «Конверсии – Атрибуция» . Подробнее об этом будет разобрано в следующих главах.

В этой модели минус заключается в том, что целенаправленно занижается ценность прямых взаимодействий.

Последний клик в AdWords

Все 100% ценности конверсии присваивается последнему по объявлению AdWords в цепочке взаимодействий. В нашем примере это вовсе не значит, что 100% пойдут на контекстную рекламу (канал Paid Search), поскольку параллельно Google AdWords вы можете вести кампании и других рекламных системах.

Такая модель используется, если у вас есть рекламная кампания в AdWords, и пользователи с ваших объявлений приходят на сайт для совершения транзакций. И Google, вводя такую модель в список стандартных моделей атрибуции Analytics, не думал о других рекламных сервисах, кроме своего.

Гуру веб-аналитики и евангелист Google Авинаш Кошик (Avinash Kaushik) в одной из своих статей назвал эту модель бесполезной. Поэтому придержемся его совета и перейдем к разбору следующей.

Первое взаимодействие

Все 100% ценности конверсии присваивается первому каналу в цепочке взаимодействий. В нашем примере – это контекстная реклама .

Модель атрибуции — Первое взаимодействие

В Яндекс.Метрика есть аналогичная модель атрибуции, которая называется «Первый переход» .

Линейная модель атрибуции

Всем каналам в последовательности конверсий присваивается одинаковая ценность. В нашем примере по 33%.

Модель атрибуции — Линейная

Такая модель применяется, когда пользователь подвергается воздействию с различных каналов на протяжении всего цикла совершения конверсии и при подсчете эффективности важны все точки взаимодействия с потенциальным клиентом. Например, при анализе публикаций в блоге.

Временной спад (с учетом давности взаимодействий)

В основе этой модели лежит такое понятие, как экспоненциальный распад , а ценность цели нарастает ближе к последнему каналу. Термин пришел в Google Analytics из ядерной физики и дает исчерпывающее представление о сущности модели временного распада: чем ближе к конверсии находится точка взаимодействия, тем более ценной она считается. Остальные точки теряют ценность с увеличением временного интервала.

В рамках данной модели период полураспада по умолчанию составляет семь дней. Это значит, что взаимодействие, произошедшее за семь дней до конверсии, в два раза менее ценно, чем зарегистрированное в один день с ней, а за две недели – в четыре. Экспоненциальный распад происходит в течение всего периода ретроспективного анализа (по умолчанию он составляет 30 дней).

В нашем примере наиболее близкий к конверсии канал – это прямой заход . Он получает наибольшую ценность, затем органический поиск и самый маленький % с учетом давности взаимодействий имеет контекстная реклама .

Модель атрибуции — Временной спад

Модель применима для анализа покупок, произошедших в результате рекламных акций, чтобы присваивать больше ценности взаимодействиям в дни их проведения. А те, что были выполнены неделей раньше, будут оценены гораздо ниже.

Однако некоторые маркетологи используют ее в своей работе чаще, чем классическую «По последнему непрямому клику» , поскольку она применима практически во всех тематиках. Можно долго спорить о ценности одних переходов по сравнению с другими. Но здесь все довольно логично — чем дальше от момента конверсии стоит тот или иной канал, тем меньше ценности он должен получить. Ведь если предыдущие переходы на сайт были не менее эффективными, то почему они не привели к конверсии?

Один из плюсов модели «Временной спад» - это возможность указать продолжительность периода полураспада и сравнивать ее с другими базовыми моделями.

Возможность задать период полураспада

На основе позиции

На основе позиции по 40% ценности присваивается первому и последнему взаимодействиям, а оставшиеся 20% поровну распределяются между остальными. Модель атрибуции «На основе позиции» является гибридом моделей «Первое взаимодействие» и «Последнее взаимодействие».

Модель атрибуции — На основе позиции

Эта модель является наиболее близкой к реальной жизни и ее рекомендуется использовать, когда необходимо отследить все точки взаимодействия: как от знакомства и проявления первого интереса к вашему бренду, так и до последнего взаимодействия, которое привело к конверсии.

Все перечисленные модели – это стандартные модели Google Analytics. Однако пользователи имеют возможность создавать свои собственные модели атрибуции. Сделать это можно с помощью настройки «Модели атрибуции» , которая находится на уровне представления в пользовательских инструментах и объектах.

Модели атрибуции на уровне представления

На начальных этапах работы с Google Analytics я рекомендую досконально разобраться с 7 основными моделями атрибуций и отчетами по многоканальным последовательностям (рассмотрим в отдельной главе), и лишь затем переходить к созданию собственных.

• Vk.com -

Откуда трафик? Пошаговый анализ источников трафика на сайте

Типы источников трафика в Яндекс.Метрике

Отчеты по источникам содержат подробную информацию о том, откуда посетители приходят на сайт.

В Метрике 2.0 есть следующие типы источников трафика:

• Переходы из поисковых систем;
• Переходы по рекламе (больше всего Метрика знает про кампании в Директе, так как для них она и была создана. Для других рекламных систем часто нужно настраивать метки);
• Переходы по ссылкам на сайтах;
• Переходы из социальных сетей;
• Прямые заходы;
• Внутренние переходы;
• Переходы с сохраненных страниц (страница сохранена не в закладки, а локально, как файл);
• Переходы из почтовых рассылок (для настройки отображения переходов как отдельного источника трафика нужно использовать в ссылках из писем метки).

Подробно каждый источник рассматривать не будем, перейдем сразу к отчетам.

Отчеты по Источникам наиболее интересны для оптимизаторов, так как позволяют следить за продвижением сайта. Каждому, кто продвигает сайт, отчеты по источникам помогут делать это эффективнее, экономить бюджет и принимать правильные решения по выбору каналов продвижения.

В статье рассмотрим основные моменты анализа эффективности источников трафика. Особое внимание поиску и рекламе, так как сюда обычно тратятся самые большие бюджеты.

Путь до отчетов Источники в Метрике 2.0:

В Метрике 2.0 богатые возможности по анализу трафика. С помощью настройки отчетов можно дополнительно:

• Выбрать цель и построить отчет по источникам трафика для конкретной цели. Для оценки эффективности трафика нужно обязательно настроить цели.
• Сегментировать данные и сравнить сегменты . Например, для разных источников сравнить: число вернувшихся и новых посетителей, отказы, объемы мобильного трафика и т.п.
• Выбирать модель атрибуций и находить основные и вспомогательные источники трафика.

Яндекс.Метрика: Сводка

Для примеров возьмем интернет-магазин систем обогрева.

Отчет, с которого нужно начинать анализ источников трафика — это «Источники, сводка». Он содержит общую (сводную) информацию по всем источникам трафика. В Сводке все источники объединены в группы по типам (8 типов, см. выше). Другие отчеты содержат более подробную информацию по источникам отдельных типов.

Отчет «Источники, сводка» дает общую картину: какие типы источников приносят трафик и в каком объеме . Так отчет Сводка выглядит по умолчанию:

Чтобы понять, сколько процентов трафика приносит источник каждого типа , переключим отображение графика на круговую диаграмму:

Теперь видно, кто герой: переходы по рекламе составляют 67 % трафика. На втором месте со значительным отставанием переходы из поиска – 14 %. На третьем – прямые заходы, 9 % трафика. Теперь есть представление о том, какие типы источников приносят трафик в интернет-магазин систем обогрева.

В таблице под графиком посмотрим подробнее поведенческие факторы для источников каждого типа:

Важно: если в Сводке нет какого-либо типа источников, то он либо совсем не приносит трафика (например, не используется реклама ), либо не настроен (для случая с отделением трафика с рассылок – нужны специальные метки в ссылках из писем ).

Еще пригодится переключатель «модель атрибуции»:

Для анализа конверсии лучше использовать атрибуцию «последний значимый», чтобы выявить источник, с которого была конверсия.

В случае анализа конверсии с рекламы, можно включить атрибуцию «первый переход». Реклама обычно является первым источником, по которому новые посетители приходят на сайт (знакомятся с сайтом, а потом уже могу вернутся на сайт, например, с прямым заходом).

Атрибуция «первый переход» нужна для сайтов, на которых покупки совершаются не в первом посещении. Обычно, это сайты, предлагающие дорогие товары, или комплексные услуги. На принятие решения о покупке клиентам нужно время, чтобы всё обдумать.

Для интернет-магазина сравнительного недорогого оборудования подойдет атрибуция – «последний значимый». Получаем такую картину эффективности источников:

Конверсия с рекламы ниже, чем из поиска. Напрашивается вывод, что возможно рекламная кампания некорректно настроена и показывает сайт по нерелевантным объявлениям. Чтобы реклама приносила не только трафик, но и конверсии, разработку рекламной кампании стоит заказывать у профессионалов.

Так как конверсия у трафика из поиска выше, интернет-магазину следует задуматься об оптимизации сайта и о продвижении в органическом поиске. А в каком поисковике лучше продвигаться? За ответом идем в следующий отчет: «Источники > Поисковые системы».

Источники > Поисковые системы

Итак, нужно узнать, какой из поисковиков приносит на сайт больше всего трафика и насколько эти посетители лояльны к сайту. По умолчанию отчет «Источники > Поисковые системы» выглядит так:

Сразу видим, что 87 % трафика приносит Яндекс. Далее смотрим поведенческие факторы по поисковым системам:

Видно, что с Яндекса приходит достаточно лояльный трафик, интересующийся сайтом.

Проверим, посетители с какой поисковый системы совершали конверсии по цели «Купить 1 клик». Снова выбираем цель в выпадающем списке и смотрим конверсию:

Конверсия из Яндекса больше, целевых визитов также преобладающее большинство. Следовательно, в первую очередь следует озаботиться продвижением сайта в органическом поиске Яндекса, так как там точно есть целевая аудитория, которая готова покупать товар в интернет-магазине систем отопления.

А по каким запросам продвигать ? За ответом в отчет по поисковым фразам.

Источники > Поисковые фразы

Отчет содержит поисковые фразы, по которым переходили на сайт. Для удобства можно выбрать только те запросы, по которым переходили из Яндекса. Применяем сегментацию «Источники > Последний значимый источник > Поиск > Поисковая система > Яндекс»:

Получаем таблицу запросов, по которым приходят из Яндекса:

Но не торопитесь копировать запросы в семантическое ядро. Из запросов можно дополнительно выделить конверсионные. Снова выбираем цель «Купить в 1 клик» из списка целей и получаем график по конверсии:

Таким образом, «продают» запросы, содержащие конкретные модели оборудования. С поисковыми системами разобрались, теперь переходим к рекламе.

Поведенческие факторы хорошие и примерно одинаковые. Какая же рекламная система работает лучше? Снова выбираем цель «Купить в 1 клик» из выпадающего списка. Получим конверсию по рекламным системам:

Всё же побеждает Яндекс.Директ, по нему конверсия выше и больше целевых визитов. Теперь нужно переходить к анализу рекламных кампаний.

Подробно анализировать кампании Adwords нужно в Google Analytics, Метрика для этого не приспособлена, даже не пытайтесь. В Метрике можно и нужно подробно анализировать кампании в Директе (она была создана специально для этого).

Источники > Директ-Сводка

В отчете «Директ-Сводка» видим, какой объем трафика приносит каждая кампания :

Теперь выбираем цель «Купить в 1 клик» и смотрим, какие кампании приносят именно целевой трафик . При выборе цели картинка меняется:

Кампания по России, которая приносит больше всего трафика, на 4-м месте по числу целевых визитов.

Важно: , это не та, которая приносит больше всего трафика, а та, которая приносит больше всего целевых визитов . Почему не конверсий? Потому что конверсия – величина относительная и ею можно легко обмануться.

Теперь посмотрим, как те же кампании отработали в ноябре и декабре. Применим сравнение «с сегментом, заданным вручную»:

Настроим нужный период во втором сегменте и включим отображение в колонках (для наглядного сравнения):

График сравнения показывает, как изменилась конверсия по кампаниям. По мере необходимости, сравнение можно делать в любом из отчетов по Источникам.

Источники трафика в Яндекс.Метрике: резюме

Анализ источников трафика нужно начинать с отчета «Источники, сводка». Там есть общая картина по источникам трафика. Картина хоть и обобщенная, но показательная для понимания вклада каждого источника в продвижение сайта. Если настроены цели, то прямо в Сводке можно посмотреть, какие типы источников работают лучше всего.

После Сводки переходим в отдельные отчеты. В отчете «Поисковые системы» выясняем подробнее, какая поисковая система приносит больше всего целевого трафика и в каком поисковике стоит продвигаться. В отчете «Поисковые фразы» смотрим запросы, по которым пришли посетители на сайт.

Это самое основное, что можно посмотреть по источникам трафика в Метрике 2.0.