Мифы атрибуции. Причем здесь Post-View модель?

Разберем такое спорное понятие, как Post-View атрибуция.

Чтобы не быть голословными, обратимся к первоисточнику и определимся, что такое Post-View и с чем его едят. Переходим к Справке от Google, а именно к разделу, который описывает модели атрибуции, используемые в DCM для оценки как perfomance, так и медийных кампаний. Заголовок "О моделировании атрибуции" уже дает нам понять, что речь пойдет не о Post-View атрибуции, а о характеристиках разных ее моделей, в том числе и Post-View. То есть о конверсиях, которые произошли, по правилам Google, после показа пользователю рекламного креатива. 

Почему это проблема?

Когда вы используете такое понятие, как Post-View атрибуция, то будьте готовы, что вас либо не поймут, либо следом зададут уточняющие вопросы. Это оправданно тем фактом, что такой модели не существует на рынке. Хотя все не так однозначно. Вас могут понять, но только в случае, если предмет разговора - оценка медийной рекламы. Но даже при таком раскладе непонятно, какую именно модель вы подразумеваете, то есть какой набор правил применяется для аналитики собранных данных.

Что важно учитывать?

Когда вы работаете с другими Ad-tracking системами, такими как Adriver и Weborama, которые заменяют на отечественном рынке ушедший Google, необходимо уточнять, по какой модели они атрибутируют полученный результат. Если обратиться, к примеру, к Справке от Adriver, то увидим, что они оперируют такими понятиями, как Post-View и Post-Click отчеты по моделям Last touch и Last-Non-Direct Click соответственно.

• ◇ Floodlight
• ◇ Last Intereraction
• ◇ First Intereraction
• ◇ Time Decay
• ◇ Linear

Скрин из "Справки" по Google Campaign Manager

 

Скрин из "Справки" по Google Analytics

Резюмируем

Понятия Post-View атрибуции нет. Но если вы привыкли использовать именно его, то убедитесь, правильно ли понимаете, какая именно модель атрибуции скрывается за этим понятием по каждому из случаев и, что не менее важно, по каждому из поставщиков данных. Тогда вы точно будете понимать, по какой модели вы атрибутируете полученный результат.

А если остались вопросы, то можете посмотреть видео (обратите внимание на таймкоды). Мы на конкретном примере показываем, как распределяется конверсия по разным моделям атрибуции и почему их нельзя сравнивать.

Смотреть видео на YouTube-канале по ссылке