Модели атрибуции
С помощью Яндекс Метрики в отчетах можно настроить атрибуцию по клику (по переходу). Такая настройка помогает точно определить источник перехода, а также выяснить, какой из источников привел к конверсии — то есть наиболее эффективный.
Метрика может производить атрибуцию, учитывая все устройства, с которых посетитель пришел на сайт. Это помогает более точно определить источник, который принес конверсию. Учесть всю историю визитов и действий посетителя на разных устройствах позволяет технология Крипта.
Если вы продвигаете свой бизнес с помощью баннерной или видеорекламы, может быть полезно при анализе рекламной кампании использовать атрибуцию по показам. Это можно сделать с помощью Яндекс Метрики для медийной рекламы.
При формировании отчета для каждого посетителя может быть использована информация о нескольких источниках:
- последнем переходе;
- последнем значимом переходе;
- первом переходе кросс‑девайс;
- последнем значимом переходе кросс‑девайс.
Для моделей «Последний переход», «Последний значимый переход кросс‑девайс», «Первый переход кросс‑девайс» и «Автоматическая атрибуция» Метрика использует историю визитов посетителя.
Примечание
При расчетах учитывается окно атрибуции — атрибуция применяется ко всем визитам посетителя, исключая перерыв в 90 дней между визитами. Это означает, что если посетитель не заходил на сайт в течение 90 дней, история визитов завершается. Новая история визитов начинается с последующего визита посетителя. Источник этого визита будет отнесен к «Первому переходу кросс‑девайс». Пользователь не может изменить окно атрибуции.
Рассмотрим пример:
Посетитель перешел на сайт из результатов поиска, просмотрел несколько страниц сайта и ушел. Позже снова перешел на сайт, но по объявлениям Директа. А через некоторое время — по рекламе из социальной сети. Еще через некоторое время зашел на сайт, введя адрес в строке браузера, и сделал заказ (момент конверсии). Таким образом, посетитель совершил четыре визита на сайт.
Чтобы точно определить источник перехода, необходимо использовать модели атрибуции. Визиты по‑разному распределятся по источникам в зависимости от модели.
|
Визит / Модель |
||||
|
1 |
Поиск |
Поиск |
Поиск |
Поиск |
|
2 |
Директ |
Директ |
Поиск |
Директ |
|
3 |
Реклама |
Реклама |
Поиск |
Реклама |
|
4 |
Прямой заход |
Поиск |
Поиск |
Прямой заход |
- Последний переход
-
В этой модели для каждого визита Метрика определит источник перехода в данный момент, без учета истории визитов посетителя. В примере у посетителя четыре визита, каждый из них получил свой источник.
Модель можно использовать для технического анализа сайта. Например, чтобы найти страницы без кода счетчика с помощью анализа внутренних переходов.
Эта модель применяется для корректного сравнения данных в отчетах между Директом и Метрикой.
- Первый переход кросс‑девайс
-
Эта модель используется для сайта с отложенной конверсией: когда посетитель долго принимает решение о покупке (или другом целевом действии) и за время раздумий может несколько раз вернуться на сайт из других источников трафика. Также модель можно использовать, если необходимо понять, какой из источников привлекает больше новых посетителей на сайт.
В этой модели используется история посетителя со всех устройств: источник самого первого визита. Все последующие визиты посетителя будут отнесены именно к первому источнику. В примере первый визит у посетителя был из результатов поиска.
- Последний значимый переход кросс‑девайс
-
Эта модель объединяет преимущества кросс‑девайс атрибуции и модели последнего значимого перехода. Метрика учитывает все визиты посетителя с разных устройств и определяет наиболее значимый источник, который привел к конверсии.
В отличие от стандартной модели последнего значимого перехода, эта модель работает с полной историей взаимодействий посетителя на всех устройствах, что дает более точные результаты для анализа эффективности маркетинговых кампаний.
- Автоматическая атрибуция
-
Примечание
Данные рассчитываются начиная с 8 апреля 2023 года.
В основе автоматической атрибуции лежат как уже привычные алгоритмы, например, определение кросс‑девайс конверсий, так и новые технологии и принципы, например, учет домохозяйств на основе обезличенных данных.
Автоматическая атрибуция включает в себя все преимущества моделей «Первый переход кросс‑девайс» и «Последний значимый переход кросс‑девайс», а также использует дополнительные алгоритмы для более точного распределения конверсий между источниками.
Чтобы отобразить в отчетах Метрики статистику с учетом автоматической атрибуции, включите опцию Атрибуция → Автоматическая атрибуция. При этом будет включен режим Кросс‑девайс.
Атрибуция с учетом визитов со всех устройств посетителя (кросс‑девайс)
Примечание
Данные рассчитываются с учетом кросс‑девайс начиная с 14 октября 2021 года.
Метрика может производить атрибуцию, учитывая все устройства, с которых посетитель пришел на сайт. Это помогает более точно определить источник, который принес конверсию. Учесть всю историю визитов и действий посетителя на разных устройствах позволяет технология Крипта.
Чтобы отобразить в отчетах Метрики статистику с учетом кросс‑девайс, включите опцию Атрибуция → Кросс‑девайс. В этом случае при определении источника трафика Метрика учтет историю визитов и устройств посетителя.
Например, посетитель увидел рекламу и перешел по ней на мобильном устройстве, а заказ совершил позже, перейдя на сайт из закладки на компьютере. При включенной опции Кросс‑девайс и выборе модели атрибуции Последний значимый переход кросс‑девайс такая конверсия будет отнесена рекламному каналу, который привлек посетителя на мобильном.
Также вы можете включить опцию Метрика Посетители кросс‑девайс в отчетах — в отчеты добавится метрика «Посетители кросс‑девайс». Она показывает количество людей, которые посетили ваш сайт, с учетом визитов со всех устройств. Это позволит сравнить количество посетителей кросс‑девайс и посетителей, определенных по анонимным идентификаторам браузеров, которые сохраняются в cookies.
