Як працювати з безкоштовним інструментом аналітики Facebook Attribution | Бізнес Майстерня

Як працювати з безкоштовним інструментом аналітики Facebook Attribution

Як працювати з безкоштовним інструментом аналітики Facebook Attribution

атрибуція

Бізнес Майстерня розповідає про інструмент Facebook, який допоможе вам оцінити цінність каналів і кампаній, які вплинули на фінальний результат.

Навіщо це знати

Сьогодні, щоб схилити користувача до покупки як в онлайні, так і офлайні, доводиться прикладати все більше зусиль. Збільшується кількість рекламних дотиків, причому на різних пристроях (ноутбук, телефон, планшет). Разом з цим зростає і складність вимірювання ефекту від кожного такого дотику. Особливо це справедливо для товарів з тривалим циклом покупки, коли задіяно безліч маркетингових каналів або коли частина дій в рамках підсумкової конверсії користувачі здійснюють на форумі (ефект Research Online Purchase Offline).

Рішення від Facebook і Google

Рекламні майданчики і системи аналітики пропонують свої рішення, щоб виміряти вплив дотиків на шляху користувача до конверсії (атрибуцію). Найпопулярніше безкоштовне рішення - це Google Analytics. Однак якщо порівняти кількість конверсій в Google Analytics і Facebook Ads або навіть Google Ads, ви напевно помітите, що дані рідко збігаються. З чим це пов'язано?

  1. Майданчики не обмінюються достатньою кількістю даних один з одним (наприклад, Facebook не віддає інформацію про рекламні покази в Google).
  2. Ви бачите дані в системах відповідно до встановлених моделей і вікон атрибуції (періоду часу до конверсії, в який точкам, які беруть участь в ній, призначається цінність, визначена моделлю атрибуції). У майданчиків такі вікна і моделі можуть бути різними.
  3. Google складніше збирати і розуміти дані за мультиканальними конверсіями одного користувача. Facebook простіше, так як користувачі логіняться своїми даними як на ноутбуках, так і на мобільних пристроях.
Атрибуція Facebook
Атрибуція Facebook є people based і мультиканальною

У 2018 році Facebook представив своє безкоштовне рішення для оцінки ефективності реклами, яке враховує і кліки, і покази реклами (як на майданчиках сімейства Facebook, так і інших майданчиках) - Attribution.

Для того щоб почати працювати з ним, перейдіть за посиланням і дотримуйтесь вказівок Facebook. Важливо розуміти, що всі дані в сервісі починають збиратися після того, як ви створили проект по атрибуції (ретроспективних даних немає).

Facebook створює проект і обробляє дані, а далі ви потрапляєте в звіт «Результативність». Але перш ніж вивчити його, давайте розберемося з основними складовими, з якими нам належить працювати в рамках проекту по атрибуції.

Моделі атрибуції

Різні моделі атрибуції призначають різну частку цінності дотиків, які брали участь в конверсії. Вони бувають засновані на правилах або на статистиці (моделі ще називають алгоритмічними).

У моделях, заснованих на правилах, цінність участі в конверсії розподіляється між одним або декількома каналами відповідно до призначених правил, які можуть бути спочатку задані системою або вами.

Алгоритмічні, наприклад модель атрибуції Facebook на основі даних, враховують історичні дані, щоб визначити частку цінності дотиків в рамках конверсії.

Давайте розглянемо моделі, доступні в Facebook Analytics:

  • лінійна. Цінність розподіляється рівномірно між усіма дотиками (клік, відвідування або показ). Якщо часовий проміжок між кліком і відвідуванням становить не більше 60 секунд, цінність отримує тільки клік. Коли показ і клік пов'язані з одним і тим же оголошенням і відбулися в межах 24 годин, то при підтвердженні конверсії вони враховуються як одна точка взаємодії;
  • за першим кліком або відвідуванням. 100% цінності отримує перший клік або відвідування перед конверсією. Якщо часовий проміжок між кліком і відвідуванням становить не більше 60 секунд, зараховується тільки клік;
  • за першим дотиком. 100% цінності отримує перший клік або відвідування. При їх відсутності цінність призначається першому показу;
  • за останнім кліком або відвідуванням. 100% цінності отримує останній клік або відвідування перед конверсією. Якщо часовий проміжок між кліком і відвідуванням становить не більше 60 секунд, зараховується тільки клік;
  • за останнім дотиком. 100% цінності отримує останній клік або відвідування. При їх відсутності цінність призначається останньому показу;
  • з прив'язкою до позиції 30% (40%). Перший і останній дотик отримують по 30% (40%) цінності, залишок розподіляється між іншими дотиками рівномірно. Якщо часовий проміжок між кліком і відвідуванням становить не більше 60 секунд, цінність розподіляється тільки кліку. Коли показ і клік пов'язані з одним і тим же оголошенням і відбулися в межах 24 годин, то при підтвердженні конверсії вони враховуються як одна точка взаємодії;
  • з урахуванням давності взаємодії 1 день (7 днів). Модель покрокової атрибуції зменшує величину цінності вдвічі після заданого часу, велику цінність отримують останні за часом точки дотику. Наприклад, якщо обрана одноденна модель, то дотик за день до конверсії отримає 50% цінності, за два дні - 25%;
  • на основі даних. Призначає часткову цінність точкам дотику на підставі їх приблизного інкрементального (додаткового) впливу (можна застосовувати тільки для вимірювання кампаній на Facebook, в Instagram, Audience Network і Messenger).

Для всіх цих моделей, крім останньої, можна вибрати умови розподілу цінності:

  • враховувати всі відвідування. Цінність розподіляється рівномірно;
  • не враховувати прямі відвідування (за замовчуванням). Цінність розподіляється між платними і органічними дотиками, якщо такі дотики не брали участі в конверсії, цінність віддається прямим відвідуванням;
  • не враховувати відвідування. Цінність розподіляється тільки між показами і кліками, якщо такі дотики не брали участі в конверсії, цінність віддається прямим відвідуванням.
розподіл цінності
Вибираємо правило розподілу цінності

Для деяких моделей можна встановити пріоритет розподілу цінності на платні канали.

Вікна атрибуції

Це період часу до конверсії, в рамках нього точкам дотику призначається цінність виходячи з обраної моделі. Тут можна вибрати один з 17 варіантів. Модель за замовчуванням - 28 днів після кліка або переходу і 1 день після показу. Мінімальне значення - 1 день після кліка, переходу, показу. Максимальна - 90 днів після кліка, переходу, показу.

Який варіант вибрати, залежить від того, як швидко конвертується ваш користувач після першого дотику. Для більшості товарів/послуг з невисокою вартістю можна користуватися моделлю за замовчуванням або зробити вікно менше, наприклад 7 днів після кліка і 1 день після показу. Для продуктів/послуг з високою вартістю, відповідно, навпаки.

віко атрибуції
Кілька варіантів вікон атрибуції

Додавання рекламних майданчиків

Інструмент дозволяє додавати дані по видатках із зовнішніх майданчиків за допомогою вже частково готових інтеграцій або кастомних тегів, які потрібно додавати в кампанії з інших джерел. На відміну від Google Analytics, де всі дані по інших майданчиках збираються автоматично, тут це робити зовсім незручно.

Завантаження офлайн-конверсій

Facebook Attribution дозволяє завантажувати офлайн-конверсії як за допомогою API, так і вручну. Це допоможе ідентифікувати користувачів, які, наприклад, відвідали офлайн-точки продажів і зробили там конверсію, після кліка/показу реклами, тобто зрозуміти весь ланцюжок дотиків, яка передувала конверсії.

Звіт «Результативність»

Вся звітність в проекті по атрибуції розбита на три розділи. У розділі «Результативність» можна подивитися і порівняти, як поводяться прямий трафік, «органіка» і платні кампанії згідно з обраних дат і переходів.

Звіт Результативність
Звіт «Результативність»

Звідси можна подивитися більш детальні звіти по платних (сюди відносяться всі платні кліки та покази, а також відвідування, в URL яких були виявлені параметри UTM) і органічних (до них Facebook відносить ресурси, де в URL реклами не були виявлені параметри UTM, але був визначений реферальний домен) каналах і налаштувати розподіл цінності для моделей атрибуції.

Якщо ви додали сторонні платформи і налаштували теги для кліків і показів, то дані по них будуть відображатися тут же.

За платними каналами також можна порівняти результативність поточної обраної моделі атрибуції і моделі на основі даних.

модель атрибуції
Приклад, коли модель на основі даних не поміняла загальної картини (дані по ній відзначені синім)

Користувацькі звіти

Ці звіти дозволяють створювати власні розбивки в потрібному групуванні, щоб було легше аналізувати дані за параметрами, які вас цікавлять.

метрики
Список доступних метрик для відображення в звітах

Такі звіти можна завантажувати.

Шляхи конверсії

Тут зібрана інформація про те, якими шляхами користувачі дійшли конверсії, на яких пристроях вони взаємодіяли з рекламою, а на яких вчинили фактичну конверсію. Тут ви зможете побачити, якій кількості користувачів достатньо одного дотику, а кому потрібні кілька дотиків до конверсії.

конверсії
Кросплатформені шляхи конверсії

Яку модель вибрати

Все залежить від ваших цілей. Більшість рекламодавців використовують моделі за останнім кліко (Last Click) або за останнім непрямим кліком (Last Non-Direct Click) (модель за замовчуванням в Google Analytics). Відмінність другої в тому, що вона дозволяє стимулювати канали, які призводять до прямих відвідувань. Такі моделі не враховують весь шлях користувача.

Лінійна, позиційні моделі або моделі з урахуванням давності взаємодії хоч і враховують кілька дотиків в рамках конверсії, але не дають інформації про те, який дотик насправді був найціннішим. Тому і з'явилися більш складні алгоритмічні моделі, засновані на ML (machine learning). Такі моделі є як у Facebook, так і у Google. Однак у них є свої нюанси, в Facebook модель застосовується тільки до Paid-джерел сімейства Facebook. А в Google для того щоб почати користуватися цією моделлю, потрібно зібрати:

  • 400 конверсій кожного типу з довжиною шляху не менше двох взаємодій (тобто 400 конверсій для однієї мети або транзакції, а не сума конверсій всіх типів);
  • 10 000 шляхів взаємодії в обраному представленні (приблизно відповідає 10 000 користувачів, хоча одному користувачеві може відповідати кілька шляхів).

Інструменти атрибуції як Facebook, так і Google дозволяють порівнювати моделі. Якщо ви бачите, що при використанні якоїсь моделі дані істотно відрізняються, це означає, що потрібно детальніше вивчити шлях користувача і вплив каналів на конверсію. Можливо, використання іншої моделі атрибуції дозволить переоцінити вплив каналів і перерозподілити бюджет на ті, ефективність яких спочатку була неочевидна.

Отже

  • Сервіс абсолютно безкоштовний.
  • Дає більше інформації, ніж інші інструменти про те, що відбувається в Facebook, Instagram і Messenger. Якщо ви активно використовуєте ці канали, то Facebook Attribution може наштовхнути на корисні інсайти.
  • Показує, як платні, органічні і прямі канали впливають на конверсію.
  • Допомагає проаналізувати мультиканальні шляхи користувачів до конверсії.

Інкрементальність

Всі ці моделі і інструменти потрібні, щоб визначити вплив маркетингових каналів на конверсію. Порівняння і їх аналіз може допомогти, наприклад, в переоцінці каналу «прямі відвідування», які, очевидно, були викликані якимись платними активностями.

Можна піти далі і продовжити ставити питання, наприклад: яким інкрементальним ефектом володіють наші рекламні кампанії? Тобто, наприклад, чи відбулася б конверсія, якби користувач не побачив нашого ретаргетингу? Щоб відповісти на це питання, не обов'язково намагатися використовувати якусь складну модель атрибуції.

Test&Learn Facebook
Варіанти тестів в розділі Test&Learn Facebook

На багатьох рекламних платформах є можливість проводити тести на інкрементальність, наприклад розділ Test & Learn в Facebook. В рамках такого тесту користувачів ділять на дві групи. Тестовій групі показується реклама, контрольній - ні.

Потім підраховується, скільки людей зробили конверсії в обох групах, різниця між цією кількістю і є інкрементальним приростом. Тобто ви дізнаєтеся, як ваша рекламна кампанія вплинула на вибір користувача.

Фото: flickr.com
Обробка: Vinci
назад
далі