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广告归因模型:如何选择、使用和改进它们

Gmail admin 2年前 (2023-03-31) 247次浏览

归因模型是衡量付费广告活动真正成功与否的关键,但它们也令人困惑。在这篇文章中,我将帮助你理解谷歌广告中的归因模型类型。用数据向你展示归因模型的重要性。Michael Lewis在他的书(电影《点球成金》)中向我们解释了归因模型的重要性,他向我们展示了在球场上根据得分、RBI和击球率来判断球员是太简单了。洋基队可能在90年代统治了MLB,但他们为人才付出的代价是那些预算更少的球队无法竞争的。2001年,奥克兰运动家队(Oakland A)的总经理比利·比恩(Billy Beane)不得不充分利用这支被掏空的球队、更少的预算和一个激进的想法。奥克兰办公室没有通过竞标战来争夺传统天赋的球员,而是通过一套不同的指标来评估球员,比如基础百分比,并专注于通常被大球队忽视的新球员,他们通常以很小的价格获得人才。2001年奥克兰运动家队的结局是,他们仍然保持着大联盟历史上第三长的连胜纪录,用三分之一的预算赢得了和纽约扬基队一样多的比赛。

很棒的故事,对吧?但这和付费搜索有什么关系呢?那么,你和你的竞争对手是如何评价你的关键词和活动的呢?大多数广告主(企业和中小型企业)都使用CPA或每动作成本作为主要KPI。但中小企业发现自己的处境和奥克兰运动家队一样。传统意义上有吸引力的关键词在SERP上可能很贵,而且中小企业没有足够的预算与亚马逊这样的广告巨头竞争。如果小型企业想要成功,他们需要一套不同的衡量标准来评估他们的成功,并胜过大型竞争对手。我通常会否认这一点,但我并不完美。不久前,我从同事那里接了一个新客户,这个客户只有几次活动。该客户销售百叶窗和窗帘,并开展了一系列强有力的活动——购物活动、品牌产品特定活动,以及一个通过“百叶窗”和“窗帘”等关键词带来大量“漏斗顶部”流量的活动,但转化率非常低。最后一个活动的CPA远远高于平均水平,所以我做了我经常做的事——我减少了竞标并从活动中削减了预算,希望能止血。没有什么不寻常的。但接下来几周的表现一点也不正常。当我减少了这一“表现不佳”的活动后,我的其他活动开始陷入困境。我花了几周的时间把这些信息整合在一起,但减少一个活动的预算不仅减少了该活动的点击量和转化率,还减少了接下来几周搜索他的品牌和产品的人数。今天搜索“百叶窗”的人,是那些会在两周后通过再营销或RLSA活动来搜索他的品牌的人。总而言之,将这一活动的预算削减一半将使该客户的整体搜索流量减少10%,CVR减少26%!这就是我如何认识到理解归因建模的重要性。在评估其表现时,我只考虑那次活动的直接转化率是错误的。就像赛场上的球员一样,你们的竞选活动相互配合,相互支持。教练在不考虑球队的情况下评估球员的表现是愚蠢的,而营销人员在不考虑其他营销活动的情况下评估一个活动的表现也是愚蠢的。AdRoll的数据显示,90%的营销人员认为理解付费活动的归因很重要8%的人依靠单点触控归因模型来评估他们的活动表现。

很明显,我们重视适当的属性,但实现它是困难的。但这不是必须的!这里有一些简单、免费的工具可以帮助你更好地理解如何正确地将付费搜索活动的成功归因于你的整体营销目标。这里有三种策略可以确保你不会像我一样过度简化你的归因建模。

1。你在棒球中学到的第一课是保持你的眼睛盯着球,你在归因建模中的第一课是遵循归因路径。知道用户使用的是哪个关键字当然很好,但在最终使用那个关键字之前,知道用户搜索的是哪些关键字或搜索词可能更有价值!

转换路径提供这些数据,可以在谷歌Analytics或谷歌Ads中轻松查看。在谷歌Ads(以前称为谷歌AdWords)中,选择顶部工具栏中的扳手图标,然后选择“测量”列下的“搜索归因”工具:

从此视图中,你会发现许多这些转换步骤有几个步骤,但在默认情况下谷歌广告只会奖励最后的点击与信用转换。但是那些引导最终转变的培养步骤——它们是你的活动的辅助转变!在你的活动中关注你的辅助转换。即使它们可能不是人们在转化之前所做的最后一件事,产生辅助转化的关键字和广告也会为新受众创造新的机会,激发他们对你的业务的兴趣。

2。目标的价值取决于你所玩的游戏。一次控球不太可能改变一场篮球比赛的结果,但一次进攻可能改变一场曲棍球或足球比赛的结果。因此,没有单一的方法来评估每个球员对团队的贡献。不同的模型用于不同的运动,以适应不同的价值目标。类似地,谷歌Ads为不同的广告目标提供不同的归因模型。“点击归因模型”“点击归因模型”将最终的转换完全归功于一次交互。它简单易懂,但并不能让你全面了解你的广告对用户转化路径的影响。这些模型包括:

最后一次点击归因模型

最后一次点击归因模型将完全归功于最后一次点击,这促使人们在转换之前访问你的网站。这是谷歌广告的默认属性模型及其最古老的属性模型。尽管可靠,但它往往会高估品牌营销和其他较低渠道营销的价值。第一次交互归因模型与最后一次点击归因模型相反,它将完全归功于第一次点击,即促使用户访问你的网站,之后他们才会进行转换,通常是通过不同的广告活动。这是品牌营销人员长期以来最喜欢的展示或视频活动,因为这些活动为他们带来了许多转化率。“多触点归因模型”“多触点归因模型将部分归功于导致转换的每个交互。”如何将每个转换的值分割成分数取决于您使用的模型。

线性归因模型

线性归因模型对用户在最终转换到你的网站之前点击的每个广告给予同等的评价,不管交互发生在转换路径的哪个位置。例如,如果一个用户在最终转换之前与你的四个活动进行了交互,那么每一个活动将被记入0.25转换。线性归因的好处是,它将用户转换路径中的每一个影响都计入其中,但它不能灵活地考虑某些交互比其他交互更有影响力。

时间衰减归因模型给予用户在转换之前与之互动的广告更多的信任,而较少关注那些在转换路径早期发生的广告。在用户的转换路径中,分配给每个接触点的积分随着7天的半衰期呈指数递减,这意味着在转换前7天发生的接触点将获得转换当天发生的接触点的1/2积分。类似地,14天前发生的接触点将获得转换日接触点的1/4积分。对于那些习惯了谷歌广告最后一次点击模式的人来说,时间衰减和线性归因模型是一种自然的转变,如果你的大多数广告都是针对相同的受众,同时评估他们的潜在购买行为,那么这种模式是理想的。这三家广告商(Soccer.com、Zappos.com和DicksSportingGoods.com)都同时为搜索同一产品的用户提供搜索和购物广告。因此,每一个广告商都需要了解他们的搜索广告如何影响他们的购物活动结果,反之亦然。

基于位置的归因模型在转换路径的第一次和最后一次点击之间划分了大部分信用,并奖励给每一次交互最终转换值的40%。剩下的20%被平均分配给剩下的交互。这个模型适用于那些习惯于首次点击归因模型的广告商,或者那些为品牌宣传或向客户展示他们甚至可能还不知道存在的产品而开展活动的广告商。例如,drscholls.com可以从了解那些搜索与产品无关的查询(如“跑步者的膝盖症状”)的用户最终通过更直接的查询返回的频率中受益。

谷歌最新的归因模型也是最复杂的。数据驱动的建模着眼于触点在用户路径中该位置出现的频率,并比较其与没有该触点的类似路径的相对影响。例如,在下面的例子中,显示活动似乎并没有驱动许多直接转换,而且许多转换发生时没有它在转换路径中。然而,那些接触过展示活动的用户后来通过电子邮件转换的可能性要高出50%。由于转化率的相对跳跃,数据驱动的归因将使这一展示活动获得一半的转化率。

2021更新:数据驱动的属性模型正在成为谷歌广告中所有新转换动作的默认值。在这里了解你需要知道的一切。数据驱动的归因对用户转换路径中的任何位置都是公正的,对于那些通过各种不同的活动驱动大量点击和转换的广告商来说,这是非常强大的。然而,较小的广告商可能不会认为这是有益的,因为它需要更多的数据来提供一个典型的用户可能会或不可能由于特定活动的存在而转换的准确表现。

3。没有单独的玩家会获得胜利——团队合作会让他们变得更好。同样,即使是最好的谷歌广告活动也不能单独发挥作用。搜索不能在真空中工作;它对你在SERP和离线之外的所有其他活动都有反应。因此,了解你的电子邮件、社交、视频和线下广告活动的影响是很重要的。甚至像创建一个Bing活动这样简单的事情也会影响人们与你的谷歌活动的互动。超过1亿的搜索者依赖必应和谷歌提供他们的搜索结果因此,他们在必应上的发现可能会影响他们在谷歌上搜索的内容或对象。事实证明,在必应上做广告的客户不仅会接触到在必应上搜索的新用户,还会看到他们的品牌在谷歌上的搜索量平均增加26% !同样,通过在展示或Facebook上投放广告,广告商的品牌搜索量也会显著增加。与之交互的人越多,这些跨网络效果就越可扩展。想想人们如何使用社交媒体——他们互动,他们分享,他们经常从他们的网络中接触到新事物。因此,人们经常会在social上发现,然后在谷歌上搜索了解更多。因此,社交上的趋势往往会在接下来的几个小时里成为谷歌上的热门搜索。甚至你的离线广告也会直接影响你的搜索活动。你的团队可能会使用截然不同的kpi来衡量你的电视广告的成功,但不要忽视它们将如何影响你的搜索范围。最近,我们的一个客户投放了两个电视广告,在每一个广告之后的几分钟内,他们发现访问他们网站的用户激增,比平时多六倍多!虽然流量的激增令人兴奋,但大部分都是暂时的。但在这些令人兴奋的流量高峰结束后,在第一个广告投放后很长一段时间内,流量仍比平常增加了10%,在第二个广告投放后增加了20%。但并不是所有的广告都吸引同样的流量。该客户的搜索活动过去几乎只吸引桌面流量,但在这些电视广告之后,他们的大部分流量都来自移动设备。事实证明,许多在电视上看到广告的人更有可能同时使用多个设备。这些多屏幕用户在手机上搜索广告的可能性是在台式机上搜索的三倍多!我们很容易将所有的转换都归因于最后的点击,但在现实中,情况通常要复杂得多。用这些策略提升你的归因建模的复杂性,更深入地了解你的客户真正来自哪里。Mark Irvine

Mark负责WordStream的战略合作关系。他被PPC Hero评为2019年最具影响力的PPC专家。查看Mark Irvine的其他帖子

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