根据这些数据,专家得出有关如何优化广告活动和规模的结论。 但是如果结果不匹配怎么办? 我们在使用 Facebook 和 Google Analytics 时最常看到这种情况。 在文章中,我将告诉您问题的实际原因是什么。 首先,让我们弄清楚我们需要了解问题并理解它的主要概念。 归因模型是指转化价值在不同流量渠道之间的分布。 有型号:单通道,其中只分配一个通道的值; 多渠道,其中价值在多个渠道之间共享。 需要注意的是,不同地点的价值分配条件可能大不相同。 例如,当我们谈论 Facebook 时,将通过点击和查看广告进行归因,而对于 Google,则通过最后一次互动(点击)进行归因。

任何营销人员、新手或有经验的专家都曾以某种方式接触过 Google Analytics 和 Data Studio。 这个软件是收集活动、交易、投资回报率等数据的好帮手。首先,让我们看看谷歌分析中的分布条款。 如前所述,单渠道模型假设 100% 的价值仅分布在一个渠道上,这导致了转化。 让我们卢森堡电话号码表主要选项: 第一次互动 – 将用户带到您网站的渠道 (google / cpc) 将收到 100% 的价值。 上次互动 – 100% 的价值分配给用户转化过程中的最后一个渠道。 在我们的例子中,我们谈论的是直接/无。 最终点击 – 100% 的值分配给来自 google 广告的最后一次点击。 最后一次间接点击是忽略直接/无通道。

多通道型号

多渠道模型 现在让我们看一些关于如何在多渠道模型中分配转化的基本示例。 第一个选项是线性归因模型。 它假设转化价值在所有渠道中平均分配。 例如,有 1 个交易和 4 个渠道导致了一次转化。 每个通道将获得价值的 25%。 但它有一个缺点:几乎不可能对任何渠道的有效性得出结论。 还有一个“时间衰减”归因模型。 在这里,最后一个交互的通道将获得最大的值,并且按照逻辑顺序,第一个通道将具有最小的值。 基于位置的归因模型是上述两者的结合。 第一个和最后一个通道将获得 40% 的值,其余的值在其他通道中平均分配。

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在分析报告中,模型将默认设置。 缺点是中间渠道贬值。 以及最终的数据驱动模型。 所有以前的模型都按照一定的规则工作。 它最准确地估计通道的贡献,因为它基于接收到的数据。 Facebook 归因模型 如果我们比较 Facebook 和 Google 中的归因,我们可以看到它们的相似之处,但不同之处在于 Google Analytics 按会话分析价值,而第二个站点按会话和印象分析价值。 但会议将优先。 我们还注意到 Facebook 互动意味着点击、展示、访问。 我们可以在所有 Facebook 归因模型中选择价值分配条款。 数据驱动模型除外。 让我们按顺序考虑条件: 考虑所有访问。 该值将均匀分布。
不考虑直接访问(默认)。

如何选择合适的归因窗口

不要注意访问。 价值的分配仅发生在展示次数和点击次数之间。 在这些互动不参与转化的情况下,直接访问将获得价值。 所以,我们弄清楚了归因。 现在是展示结果之间差异的证据的时候了。 Facebook 和 Google 如何计算转化的关键因素。 Google Analytics(分析)计算导致用户进行销售的最后一次直接互动的转化次数。 另一方面,Bab Directory 考虑了它能够与看到广告的用户相关联的所有转化。 Google Analytics 不会跟踪 Facebook 展示转化。 您无法通过 Google Analytics 跟踪 Facebook 广告的显示。 默认的 Facebook 归因窗口为您点击链接后 7 天和看到广告后 1 天,但两者都是可自定义的。

如果他们不存在,则该值将分配给直接访问。 想象一种情况:用户观看了一个广告,但在指定的时间段内没有点击它,而是进行了购买。 这种情况下的所有转化都将归因于 Facebook 上的广告转化,而不是 Google Analytics。 与 Facebook 不同,谷歌分析不会跨设备转换。 但 Facebook 有优势。 您可以将社交媒体用户和导致转化的各种操作联系起来。 在实践中,这是在任何浏览器和 Facebook 登录的任何设备上跟踪用户的能力。谷歌分析只关注 cookie,也就是说,它只在浏览器中跟踪用户。 在获得的结果不匹配的时候,相关的转换会派上用场。 它是什么? 关联转化是指通过漏斗链带来转化的访问。

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