SzukajSzukaj
dołącz do nas Facebook Google Linkedin Twitter

Odczarujmy klika - o modelowaniu atrybucyjnym w e-reklamie

W ciągu ostatnich kilku lat wiele firm mozolnie budowało swoją pozycję na rynku reklamy online w oparciu o efektywnościowy model rozliczeń. Konsumenci klikali, generowali leady, a klienci za nie płacili. Mało kto jednak zastanawiał się, co dzieje się z tymi konsumentami zanim kliknęli w reklamę. A dzieje się całkiem sporo i warto to analizować - uważa Maja Biniewicz z K2.

Analizę zachowań internauty w sieci jeszcze przed kliknięciem danej reklamy umożliwia modelowanie atrybucyjne.

Polega ono na analizowaniu z jakimi reklamami miał kontakt konsument zanim dokonał zakupu na stronie. Jest to bardzo przydatne dla marketerów, którzy inwestują w kilka rodzajów aktywności. Załóżmy że kupiliśmy kampanię bannerową, video i w wyszukiwarce. Analizując za pomocą tradycyjnych narzędzi jej wpływ na sprzedaż dojdziemy do wniosku że najefektywniej wyniki sprzedaży budowała kampania w wyszukiwarce. Dzieje się tak dlatego, ponieważ konwersję analizuje się na podstawie ostatniego kliknięcia jakiego dokonał internauta w nasze reklamy. Od tego wniosku do decyzji o wycięciu z kolejnych budżetów pozycji „display” i „video” dzieli nas już zaledwie krok. Tymczasem może się okazać, że przed dokonaniem zakupu za pośrednictwem wyszukiwarki, konsument miał kontakt zarówno z bannerem, jak i z video, i to właśnie one zbudowały w nim potrzebę kupna. Nadawanie poszczególnym kanałom odpowiedniej wagi w procesie doprowadzania do sprzedaży nazywamy właśnie modelowaniem atrybucyjnym.

Modelowanie atrybucyjne w Google Analytics

Nadawanie atrybutów możemy praktykować na kilku poziomach. Obecnie w Polsce najbardziej znaną metodą jest modelowanie atrybucyjne w Google Analytics. Od niedawna jest ono dostępne również w darmowej wersji narzędzia. Jest to relatywnie najprostsza metoda analizowania tego, co doprowadziło do konwersji. Dzięki temu rozwiązaniu dowiemy się z jakiego źródła (display, SEM, performance etc.) i ile razy użytkownik odwiedził naszą stronę zanim dokonał zakupu.  Używanie tego narzędzia bez wątpienia stanowi krok w kierunku odejścia od dyktatu ostatniego kliknięcia jako ostatecznego wyznacznika skuteczności kampanii.

Problemem modelowania w Google Analytics jest to, że aby dojść do jakichkolwiek wniosków musimy mieć do czynienia z zarejestrowaniem wejścia internauty na naszą stronę. Nie wiemy nic o tym, co widział zanim wszedł na stronę. A przecież  sam fakt obcowania z reklamą wpływa na skłonność do wejścia na stronę. Wie o tym każdy, kto inwestuje w inne niż internetowe kampanie. W reklamę w telewizji nikt przecież nie klika, a jednak większość marketerów odczuwa wzrost ruchu na stronie spowodowany właśnie kontaktem widza z emitowaną w telewizji reklamą. Jak więc zbadać, czy fakt że ktoś widział reklamę, ale w nią nie kliknął od razu, w ostatecznym rozrachunku wpłynął na wygenerowanie sprzedaży? W tym miejscu z pomocą przychodzą bardziej zaawansowane formy modelowania.

Modele atrybucji na poziomie „post-view” i „post-engagement”

Jednym z najaktywniejszych promotorów modelowania atrybucyjnego jest Google. Dla tych którym nie wystarcza wspomniana funkcjonalność Google Analytics, przygotowano DoubleClick Campaign Manager. Narzędzie to pozwala budować modele atrybucji na poziomie „post-view” i „post-engagement”. Innymi słowy, daje możliwość sprawdzenia, jak fakt, że dany internauta widział reklamę lub w przypadku rich media, wszedł z nią w interakcję, wpłynął na późniejsze zachowanie zakupowe online.

Narzędzie to integruje szereg kanałów komunikacji: display, rich media, wyszukiwarkę i RTB. Dodatkowo jest połączone z Google Analytics i adserwerem, aby wnioski o konwersji można było od razu twórczo wprowadzić w życie, zmieniając ustawienia emisji kampanii. DoubleClick Campaign Manager pozwala na analizowanie zarówno wpływu poszczególnych klas mediów na siebie (np. jak często musieliśmy emitować reklamę display, aby internauta zdecydował się zacząć szukać marki w wyszukiwarce z której dokonał zakupu), jak również na zejście na poziom konkretnego wydawcy czy kreacji. Narzędzie Google jest jedynym, które pozwala dokonywać analiz „post-view” dla linków sponsorowanych w wyszukiwarce. W innych tego typu rozwiązaniach kody mierzące można, co najwyżej, zaszyć w linku docelowym, czyli analizować zachowanie „post-click”.

Prace Google nad narzędziem do modelowania atrybucyjnego nie zostały niezauważone. W marcu 2012 roku MediaMind ogłosił nawiązanie partnerstwa z Encore Media Metrics. Od tego czasu oferuje w swoich narzędziach do pomiaru kampanii kilka rodzajów modelowania, z których najciekawsze wydają się modele: statystyczny, oparty na testach A/B oraz operacyjny. Model statystyczny jest najogólniejszy i pozwala na badanie dużych i długich kampanii, pozostałe dwa są daleko bardziej szczegółowe i dają insighty w czasie rzeczywistym.

Narzędzia do modelowania atrybucyjnego oferuje również, szerzej nieobecny na polskim rynku, Omniture.

Zakrojone na  szeroką skalę prace nad integracją analityki internetowej pokazują, że rynek wchodzi w nową, dojrzalszą fazę planowania kampanii. Przy mnogości rozwiązań jakie ma do dyspozycji współczesny digital manager i wysokich budżetach alokowanych w internecie szczególnie żywotną kwestią jest nadanie właściwej wagi każdej z aktywności. Umiejętność rozróżniania tych wpływów sprawi że digital, jako kanał dotarcia do konsumentów pozyska jeszcze więcej budżetów kosztem słabiej mierzalnych tradycyjnych mediów


Maja Biniewicz, dyrektor strategii w K2 Media

Od lipca br. odpowiada w K2 Media za budowanie i wdrażanie strategii kluczowych klientów, optymalizację procesów biznesowych, a także wspomaganie kompetencji RTB. Z branżą interaktywną jest związana od 8 lat. Wcześniej pracowała w Starcom MediaVest Group.

Dołącz do dyskusji: Odczarujmy klika - o modelowaniu atrybucyjnym w e-reklamie

5 komentarze
Publikowane komentarze są prywatnymi opiniami użytkowników portalu. Wirtualnemedia.pl nie ponosi odpowiedzialności za treść opinii. Jeżeli którykolwiek z postów na forum łamie dobre obyczaje, zawiadom nas o tym redakcja@wirtualnemedia.pl
User
anonimous
lyzka na to...
0 0
odpowiedź
User
Adam
Atrybucja, czyli efekt inżyniera Mamonia.
"Lubię piosenki, które kiedyś słyszałem - szukam w necie i kupuję te produkty, których reklamy gdzieś już widziałem".
a oprogramowanie sprawdzi już gdzie to widziałem, ile razy, i ile to kosztowało.
Renesans dobrego display już wkrótce.
Niech "Above The Fold" będzie z Wami.
0 0
odpowiedź
User
Antoni
Dobry tekst o modelowaniu atrybucyjnym. Dobrze, że wirtualnemedia publikują też wartościowe treści i marketingu w wyszukiwarkach.
0 0
odpowiedź