Google Ads: атрибуция на основе данных станет по умолчанию

0 0

Google Ads: атрибуция на основе данных станет по умолчанию

Преимущества данной модели

Атрибуция на основе данных оценивает все действия пользователя до покупки, принцип ее работы основан на машинном обучении. Алгоритмы определяют, какие объявления, ключевые слова, кампании были более эффективными. Google назвал возможные преимущества для рекламодателей касательно атрибуции на основе данных:

  • Сведения о том, какие ключевые слова, объявления, группы объявлений и кампании играют основополагающую роль в достижении рекламных целей.
  • Возможность оптимизации ставок на основе данных об эффективности аккаунта.
  • Можно выбрать правильную модель атрибуции, не строя предположений.

Модель по последнему клику учитывает только финальное взаимодействие, вследствие чего рекламодатели могут упустить определенный процент конверсий. Атрибуция на основе данных предоставляет компаниям информацию, которая точнее описывает процессы маркетинговой воронки.

Данная модель теперь доступна для рекламы в поисковой, торговой, контекстно-медийной сети и на YouTube. В объявлении также говорится, что Google добавит поддержку большего количества типов конверсий, включая конверсии в приложении и офлайн-конверсии. 

Рекламодателям, которые не хотят работать с атрибуцией на основе данных, по-прежнему будут доступны следующие модели атрибуции:

  1. По последнему клику. Вся ценность конверсии присваивается объявлению, на которое кликнули последним.

  2. По первому клику. Вся ценность конверсии присваивается объявлению, на которое нажали первым.

  3. Линейная. Ценность конверсии распределяется одинаково между всеми рекламными взаимодействиями.

  4. С учетом давности взаимодействия. Максимум внимания уделяется взаимодействиям с рекламой, которые произошли ближе по времени к конверсии.

  5. На основе позиции. Распределяет ценность конверсии между первым и последним взаимодействием в соотношении 40% на 40%, оставшиеся 20% распределяются между оставшиемися взаимодействиями
Источник: gdetraffic.com
Оставить комментарий

Мы используем файлы cookie. Продолжив использование сайта, вы соглашаетесь с Политикой использования файлов cookie и Политикой конфиденциальности Принимаю

Privacy & Cookies Policy