Будьте готовы больше полагаться на машины для таргетинга рекламы.
Сегодня Google объявил, что делает Атрибуция на основе данных – модель атрибуции по умолчанию для всех новых действий-конверсий в Google Рекламе, поскольку она отходит от атрибуции по последнему клику и других измерений.
Как пояснил Google:
«В отличие от других моделей, атрибуция на основе данных дает более точные результаты за счет анализа всех релевантных данных о маркетинговых моментах, которые привели к конверсии. Атрибуция на основе данных в Google Рекламе учитывает несколько сигналов, включая формат рекламы и время между взаимодействием с рекламой и конверсией. Мы также используем результаты экспериментов по удержанию, чтобы сделать наши модели более точными и откалибровать их, чтобы лучше отразить истинную дополнительную ценность ваших объявлений. «
По сути, Google утверждает, что атрибуция по последнему клику неточна и в значительной степени устарела с точки зрения отслеживания истинного отклика на рекламу.
Атрибуция по последнему клику присваивает ценность конверсии последнему элементу, на который пользователь нажал или щелкнул, что обычно является лишь частью более широкой картины. Например, если вы увидели рекламу в Facebook, затем зашли на веб-сайт, а затем забыли об этом, позже вам напомнили другое объявление, скажем, в Instagram, которое затем побудило вас выполнить поиск отзывов в Google, который затем вернет вас на сайт для совершения покупки. В этом сценарии конверсия будет отнесена только к этому последнему элементу, но на пути к покупке нужно учитывать гораздо больше, что атрибуция по последнему клику просто не учитывает.
Конечно, сложно измерить весь этот процесс, но процесс атрибуции, основанный на данных, направлен на обеспечение более всеобъемлющего и ориентировочного измерения успеха рекламы.
Опять же, он не может учитывать каждый элемент в процессе обнаружения, но он позволяет лучше понять эффективность вашей рекламы в Google Поиск, YouTube и контекстно-медийная сеть – система может лучше определять закономерности среди ваших взаимодействий с рекламой, которые приводят к конверсии.
«На этом пути могут быть определенные шаги, которые с большей вероятностью приведут клиента к совершению конверсии. Затем модель уделяет больше внимания этим ценным рекламным взаимодействиям на пути клиента.”
Этот вариант обеспечивает другой способ улучшения отклика на рекламу, основанный на машинном обучении, и по мере того, как все больше платформ стремятся ограничить доступ к данным, на фоне более широких сдвигов в области конфиденциальности данных рекламодатели все чаще стремятся к подобным улучшенным системным измерениям, чтобы максимизировать эффективность рекламы.
Что в некотором смысле упрощает работу, но также снижает контроль и ограничивает ваш потенциал для ручной оптимизации. Для некоторых это, вероятно, хорошо – слишком раннее нажатие на спусковой крючок при изменении или неспособность учесть более широкую картину разрушит потенциал вашей кампании и ограничит результаты вашей эффективности. Но это не будет универсальным, и всегда будут те, кто сможет оптимизировать, основываясь на собственном понимании, чтобы улучшить свои результаты.
Google отмечает, что у рекламодателей по-прежнему будет возможность вручную переключиться на одну из пять основанных на правилах моделей атрибуции, поэтому он не лишает вас контроля полностью. Но поскольку все больше платформ поощряют больше полагаться на модели, основанные на данных, потребуется некоторое время и эксперименты, чтобы оценить лучшие способы максимизировать результаты вашей рекламы.
В любом случае, это происходит – хотя Google также отмечает, что добавляет поддержку большего количества типов конверсии, включая конверсии в приложениях и офлайн. Это также устраняет требования к данным для кампаний, чтобы вы могли использовать атрибуцию на основе данных для каждого действия-конверсии.
Google заявляет, что с октября он будет внедрять атрибуцию на основе данных в качестве модели по умолчанию, чтобы сделать ее активной во всех аккаунтах Google Рекламы к началу следующего года.
