Model Atribusi Manakah yang Harus Anda Gunakan di Google AdWords?

Model atribusi adalah metode yang digunakan untuk mengukur efektivitas keuangan saluran komunikasi dan dampaknya terhadap tujuan bisnis. Pemodelan atribusi dapat diukur terhadap seluruh rentang metrik: konversi, penjualan, pendapatan, tayangan, rasio klik-tayang, dan lainnya.

Tujuan akhir dari model atribusi adalah untuk memahami saluran mana yang membantu Anda mencapai tujuan bisnis Anda. Atribusi memberi Anda batu loncatan menuju kesuksesan: dengan memahami jalur yang diambil pengguna, Anda dapat memanfaatkan kinerja untuk meningkatkan profitabilitas dan mengurangi pengeluaran yang sia-sia.

Pengguna mengambil sejumlah jalur dalam perjalanan untuk mengonversi, seringkali tidak sesederhana "kata kunci pencarian> iklan yang diklik> baca konten> dikonversi". Meskipun hal ini dapat terjadi, seringkali ada beberapa titik kontak yang terlibat dalam jalur konversi. Laporan jalur konversi di Google Analytics adalah tempat yang tepat untuk menganalisis titik kontak ini, cukup buka GA > Konversi > Corong Multisaluran > Jalur Konversi Teratas. Lihatlah ini, misalnya:

Ketika kita melihat industri yang berbeda dengan proses pengambilan keputusan yang jauh lebih lama, hasilnya sangat berbeda:

Kedua contoh menunjukkan jalur yang diambil oleh pengguna untuk mencapai konversi. Kita dapat melihat bahwa berbayar telah memainkan peran dalam sejumlah jalur ini – apakah itu satu-satunya jalur, atau salah satu dari banyak jalur. Ketika kami melacak kesuksesan di Google AdWords, kami perlu tahu di mana iklan cocok dengan jalur konversi, memungkinkan kami untuk mengoptimalkan dan memanfaatkan anggaran kami secara efektif.

Ketika kami memahami bagaimana kampanye dikaitkan dengan keberhasilan sasaran bisnis, kami dapat memperoleh gambaran akurat tentang kinerja akun. Menggunakan model atribusi yang salah dapat menimbulkan risiko pemborosan dan kehilangan peluang.

Jadi, Model Atribusi Apa yang Harus Anda Pilih?

Di Google AdWords, ada enam model atribusi:

Mari Mulai dengan Model Default: Klik Terakhir

Model default yang digunakan saat menyiapkan konversi di AdWords adalah Klik Terakhir. Model ini mengkreditkan 100% konversi ke klik terakhir di jalur konversi, seperti:

Model ini mendukung efisiensi karena Anda akan dapat melihat titik sentuh terakhir di mana pengguna melakukan konversi. Apakah model yang tepat untuk digunakan? Mungkin tidak. Model ini secara signifikan menilai terlalu tinggi persyaratan bermerek Anda dan mendukung daur ulang pelanggan, model ini memberikan cakupan kinerja yang sangat terbatas dan hanya memperhitungkan jalur terakhir. Ambil jalur konversi ini misalnya:

Dengan menerapkan model Klik Terakhir, 100% kredit akan diberikan ke Langsung. Ketika kita melihat di AdWords, kita akan melihat kata kunci memiliki klik tetapi tidak ada konversi – ketika pada kenyataannya pengguna mencari kata kunci, mengklik iklan, lalu langsung kembali ke situs dan berkonversi. Skenario ini akan menghasilkan 0% kredit yang diatribusikan ke kata kunci di AdWords, yang akan menunjukkan bahwa itu bukan kata kunci yang menguntungkan karena telah meningkatkan BPA.

Berdasarkan contoh di atas, kami akan melihat kinerja menurut saluran dan menganggap bahwa Direct telah mendorong konversi – yang tidak benar.

Putusan Klik Terakhir: Bukan pilihan yang disukai. Ini adalah opsi default, mudah digunakan, dan dapat membuat manajer PPC terlihat mengagumkan. Namun, Klik Terakhir sering kali tidak akurat dan tidak memungkinkan Anda mendapatkan nilai sebenarnya dari kampanye Anda.

Selanjutnya Adalah Sahabat Klik Terakhir: Klik Pertama

Model ini mengikuti premis yang sama dengan Last Click; namun, semua kredit dikaitkan dengan Klik Pertama, seperti:

Model ini menyukai titik kontak pertama dan akan menetapkan 100% kredit ke klik pertama dalam konversi, jadi jika pengguna baru menelusuri istilah > mengklik berbayar > kembali langsung > berkonversi melalui iklan sosial – kredit akan diatribusikan ke iklan berbayar awal.

Masalah mulai muncul ketika kita melihat kinerja di AdWords, karena berdasarkan skenario ini kita akan melihat konversi yang ditetapkan ke kata kunci di akun dan menganggapnya berkinerja baik, bukan? Kenyataannya adalah bahwa iklan tersebut tidak secara langsung mengarah pada konversi. Itu memang memainkan peran yang sangat penting dengan menjadi titik kontak pertama, tetapi itu bukan satu-satunya kontributor di jalur konversi.

Mengingat hal ini, kami akan melihat data konversi kami dan menganggap bahwa lalu lintas berbayar berkinerja baik, tetapi ini akan mengabaikan titik kontak langsung dan sosial, yang tidak akan berfungsi dengan baik untuk pelaporan yang akurat.

Putusan Klik Pertama: Bukan pilihan yang disukai. Model ini mirip dengan Klik Terakhir, kecuali kredit masuk ke klik pertama. Ini berarti data Anda akan tidak akurat, dan akan sulit untuk menemukan nilai sebenarnya dari kampanye berbayar Anda.

Mari Kita Lihat Level Playing Field: Atribusi Linier

Model ini mulai menarik, karena pemodelan linier mengaitkan kredit ke setiap titik kontak di jalur konversi. Seperti:

Model ini menyukai setiap titik kontak di jalur konversi, mari kita ambil #2 dalam contoh di atas: Penelusuran Berbayar > Langsung

Ini akan mengatribusikan 50% dari konversi ke iklan berbayar – ketika Anda merujuk ke akun AdWords Anda, Anda akan melihat 0,5 di kolom konversi. Model ini mengadopsi pendekatan 'tim' – jika saluran dibantu dalam proses konversi, itu akan dikreditkan.

Manfaat dari model ini adalah bahwa setiap titik kontak dipertimbangkan, sehingga menciptakan lapangan bermain yang setara di mana Anda akan dapat melihat di mana setiap kata kunci di akun AdWords Anda diatribusikan ke sebuah konversi.

Namun, model ini meremehkan titik sentuh utama dan melebih-lebihkan titik sentuh kecil. Dengan penerapan model ini, di mana Anda memfokuskan upaya pencarian berbayar Anda? Sangat sulit untuk memutuskan kata kunci mana yang berkinerja baik, mana yang tidak, dan di mana Anda harus mengatribusikan anggaran dengan baik. Seperti halnya Klik Pertama dan Terakhir, mendasarkan kinerja Anda dari model Atribusi Linier akan mengarahkan Anda untuk membuat asumsi untuk kampanye berbayar yang mungkin tidak benar, membatasi keluaran dari kampanye Anda dan berpotensi membuang-buang pembelanjaan.

Putusan Atribusi Linear: Jika mengejar level playing field, model ini akan melakukan triknya. Ini akan memungkinkan Anda untuk melihat di mana iklan Anda berperan dalam setiap jalur konversi tunggal, di samping % dari apa yang telah diatribusikan. Model ini meremehkan poin kontak utama, dan dapat mempersulit untuk mengatribusikan nilai ke kampanye Anda yang berkinerja terbaik, jadi lakukan pendekatan dengan hati-hati.

Sekarang Mari Kita Lihat Kemiringan Bertahap: Atribusi Peluruhan Waktu

Model ini didasarkan pada peluruhan eksponensial, menetapkan sebagian besar kredit ke titik kontak terakhir dan nilai yang dikurangi ke titik kontak sebelumnya. Seperti:

Model ini lebih kompleks karena menggunakan algoritme untuk mendelegasikan kredit ke titik kontak yang benar, melihat saluran yang paling dekat dengan konversi dan bekerja mundur. Model ini mengasumsikan bahwa saat pengguna semakin dekat untuk mengonversi, pentingnya saluran akan meningkat sejalan dengan tujuannya.

Manfaat dari model ini adalah kita sekarang dapat mulai mengoptimalkan berdasarkan interaksi: dengan menempatkan bobot terkuat pada titik sentuh akhir, kita dapat berasumsi bahwa tanpa ini pengguna tidak akan menemukan Anda pada saat yang manis ketika mereka memutuskan untuk berkonversi, Baik? Yah, tidak juga. Bagaimana dengan titik sentuh pertama? Jika itu tidak ada, maka pengguna tidak akan pernah menemukan Anda dan memasuki jalur konversi. Apa yang bisa dikatakan bahwa jika iklan Anda tidak ada di sana, mereka tidak akan langsung mengekliknya secara organik?

Kita harus mengakui bahwa model ini memang mengambil langkah lebih jauh dari model sebelumnya yang telah kita jalani. Namun, ia tidak memiliki kemampuan untuk mengenali interaksi yang awalnya terkait dengan pelanggan itu - yang bisa dibilang sama pentingnya dengan yang terakhir.

Putusan Peluruhan Waktu: Jika Anda ingin mengoptimalkan titik kontak yang lebih dekat dengan konversi, model ini adalah satu-satunya , karena titik kontak menggabungkan nilai yang meningkat hingga konversi yang akan memiliki kredit paling banyak. Apakah model ini sempurna? Tidak terlalu. Meskipun memberikan atribusi yang sangat baik untuk pengoptimalan konversi, itu tidak memiliki kredibilitas dan sangat meremehkan titik kontak pertama.

Yang Terbaik dari Kedua Dunia: Atribusi Berbasis Posisi

Model ini menggabungkan yang terbaik dari Linier dan Peluruhan Waktu, Atribusi Berbasis Posisi atribut 40% ke titik kontak pertama dan terakhir dan tambahan 20% di setiap titik kontak di antaranya. Seperti:

Seperti Linear, model ini memperhitungkan setiap titik sentuh, sambil tetap memungkinkan Anda untuk mengoptimalkan titik sentuh pertama dan terakhir. Menggunakan model ini akan memungkinkan Anda untuk mengoptimalkan kampanye dan kata kunci berdasarkan poin paling penting dalam proses konversi. Di luar kotak, model ini benar-benar mulai memahami nilai pengaitan secara akurat – untuk membawanya ke tingkat berikutnya, Anda dapat menyesuaikan persentase agar sesuai dengan tujuan Anda.

Namun ada kekurangannya: model ini mengasumsikan bahwa titik sentuh pertama dan terakhir layak mendapatkan bobot yang sama persis . Untuk menjelaskan dengan lebih baik, pikirkan skenario ini: pengguna mengklik cantuman organik terlebih dahulu untuk tiba di situs Anda, lalu enam interaksi kemudian berkonversi melalui iklan berbayar – apakah benar untuk mengasumsikan bahwa cantuman organik dan iklan berbayar keduanya menerima 40%? Mungkin tidak. Iklan ada di sana pada saat yang sangat penting dan mendorong pengguna untuk berkonversi, namun kami tetap akan menetapkan bobot berat yang sama untuk klik organik awal.

Putusan Berbasis Posisi: Model ini sangat bagus dan jika kami harus merekomendasikan satu untuk digunakan untuk AdWords di luar kotak, itu akan menjadi ini. Jika ya, pastikan untuk mempertimbangkan bobot Anda untuk memenuhi tujuan Anda. Dibandingkan dengan model atribusi yang telah kami jalankan sejauh ini, model ini sejauh ini adalah yang terbaik – namun, ini dapat memerlukan sedikit penyesuaian dari waktu ke waktu.

Skenario Sempurna: Atribusi Berdasarkan Data (DDA)

Model ini adalah cawan suci model atribusi untuk AdWords, karena memberikan kredit untuk konversi berdasarkan cara orang menelusuri bisnis Anda dan memutuskan untuk menjadi pelanggan Anda. Model ini berbeda dengan semua hal di atas karena model ini menggunakan data konversi Anda untuk menghitung kontribusi sebenarnya dari setiap kata kunci di seluruh jalur konversi, sehingga membuat model tersebut sangat berbeda untuk setiap pengiklan.

Pernah menginginkan model atribusi Anda sendiri? Sekarang saatnya. Tapi tunggu, itu tidak sesederhana itu – model ini memiliki persyaratan data yang cukup besar:

“Sebagai pedoman umum, agar model ini tersedia, akun harus memiliki setidaknya 15.000 klik dan tindakan konversi harus memiliki setidaknya 600 konversi dalam 30 hari”

Ya. ???? Selain itu, persyaratan konversi harus dicapai secara konsisten setiap bulan, yaitu 10.000 klik dan 400 konversi – jadi masih jumlah yang cukup besar. Anugrah dengan model ini adalah masih dalam versi beta , oleh karena itu persyaratan data yang kuat. Kita dapat berasumsi bahwa semakin banyak akun yang dialihkan ke Berbasis Data, semakin rendah ambang batas dan semakin besar kemungkinan akun yang lebih kecil dapat beralih ke model ini.

Menurut Google, “ DDA biasanya memberikan lebih banyak konversi dengan biaya per konversi yang serupa daripada atribusi klik terakhir .” Ini semua baik dan bagus: namun dalam banyak kasus itu di luar jangkauan – terutama untuk akun yang tidak mencatat tingkat konversi yang besar. Model ini cocok untuk e-niaga dan anggaran besar, yang agak mengganggu (untuk saat ini).

Putusan Berdasarkan Data: Jika Anda berada di bawah ambang batas, inilah yang harus dilakukan di Google AdWords. Kenyataannya adalah, sebagian besar akun AdWords tidak akan mendekati persyaratan data bulanan sehingga Anda harus menunggu sampai semua pelanggan AdWords dapat mencoba model baru ini.

Lakukan Sendiri: Model Atribusi Kustom

Jika diperlukan, Anda dapat menyesuaikan model atribusi di Google Analytics. Ini dapat dilakukan pada tingkat tampilan di Google Analytics – cukup buka admin dan klik “Model Atribusi”:

Setelah di sini, klik “+ Model Atribusi Baru”:

Sesampai di sini, Anda akan dapat memilih model dasar, yang akan menjadi salah satu di atas (tidak termasuk Data-Driven). Anda kemudian dapat bermain-main dengan fitur-fitur seperti % pembobotan, waktu paruh peluruhan, jendela lihat balik, dan menambahkan aturan kredit khusus.

Cara populer untuk menyesuaikan atribusi adalah dengan mengubah bobot pada model berbasis posisi; mengatakan Anda ingin lebih banyak kredit untuk pergi ke titik kontak terakhir yang pertama. Anda dapat melakukan hal berikut:

Ada kelemahan dengan menyesuaikan model Anda: itu tidak akan tersedia di antarmuka AdWords (untuk saat ini). Model ini harus diterapkan di Google Analytics, Anda dapat menambahkan segmen dan laporan khusus untuk memfilter lalu lintas berbayar tetapi Anda tidak akan dapat melihatnya di tarik-turun konversi AdWords:

Putusan Atribusi Kustom: Kendalikan atribusi Anda, tetapi atribusi tersebut tidak akan ditampilkan di antarmuka AdWords Anda . Ini bagus untuk pengguna yang memiliki fokus nyata di mana mereka ingin mengatribusikan nilai, dan mencadangkannya dengan laporan khusus dalam analitik dapat membantu Anda mendapatkan tampilan kinerja yang sebenarnya dan cara mengoptimalkan kampanye Anda.

Sebelum saya menutup posting ini di atribusi Google AdWords, saya ingin menjawab pertanyaan yang sering saya tanyakan:

Apa Yang Terjadi Saat Anda Mengubah Model Atribusi di Google Adwords?

Apakah konversi akan turun? Apakah mereka akan meningkat? Apakah mereka akan berubah? Apakah akun AdWords saya akan meledak?

Bersantai. Yang harus Anda lakukan adalah membuka AdWords, mengubah model untuk konversi yang benar, dan menyimpan setelan. Setelah Anda melakukan ini, model akan diperbarui dan Anda akan langsung melacak.

TL;DR

Klik Terakhir: Menetapkan semua kredit ke klik terakhir yang dilakukan pelanggan. Jika iklan berada di awal/pertengahan jalur, iklan tidak akan menerima kredit.

Klik Pertama: Menetapkan semua kredit ke klik pertama yang dilakukan pelanggan. Jika iklan berada di akhir/pertengahan jalur, iklan tidak akan menerima kredit.

Linear: Memberikan kredit secara merata di semua titik kontak. Jika ada empat interaksi dalam jalur konversi yang menyertakan iklan, itu akan menerima 0,25 konversi.

Peluruhan Waktu: Secara bertahap memberikan kredit semakin dekat pengguna dengan konversi. Titik kontak pertama mendapat kredit paling sedikit, dan yang terakhir mendapat paling banyak.

Berbasis Posisi: Menetapkan 40% kredit untuk yang pertama, 40% untuk yang terakhir, dan 20% tambahan di semua titik kontak di antaranya.

Berdasarkan Data: Membutuhkan minimal 15.000 klik dan 600 konversi dalam 30 hari. Model ini menggunakan algoritme untuk melihat data konversi Anda dan menetapkan kredit.

Kustom: Sesuaikan model di atas (bukan Berdasarkan Data) untuk memenuhi tujuan Anda. Namun, ini tidak akan tersedia di antarmuka AdWords.

Jadi, Model Atribusi Mana yang Harus Anda Pilih di Google Adwords?

Apakah Anda memiliki lebih dari 15.000 klik dan 600 konversi per bulan di akun Anda? Jika demikian, sebaiknya gunakan Model Berdasarkan Data.

Untuk semua akun lainnya, sebaiknya gunakan Model Berbasis Posisi sebagai titik awal. Sebagai agensi, kami hanya menggunakan Klik Terakhir atau Pertama di bawah pada kesempatan yang jarang terjadi, jadi gunakan Berbasis Posisi dan Anda akan memulai dengan atribusi Anda.

Jika Anda memerlukan bantuan dengan Pencarian Berbayar Anda, jangan ragu untuk menghubungi kami.