Картинка статьи
Кристина Устиноваредактор CyberBrain

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.

Тогда как Google Campaign Manager предлагает следующие модели:
  • ◇ Floodlight
  • ◇ Last Intereraction
  • ◇ First Intereraction
  • ◇ Time Decay
  • ◇ Linear
Скрин из "Справки" по Google Campaign Manager
Скрин из "Справки" по Google Campaign Manager
 
Но нужно иметь в виду, что если Campaign Manager использует понятие Interaction, или взаимодействие, то подразумевает либо клик, либо показ, тогда как Google Analytics пользуется однозначным понятием Click. Хотя по смысловой нагрузке они похожи, в Campaign Manager мы имеем дело с медийными кампаниями, отчего понятийный аппарат имеет несущественные различия. Опять же, всю информацию берем из Справки от Google.
 
 
Скрин из "Справки" по Google Analytics
Картинка

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

 

поделиться:
Популярные статьи
статья 10 min read Как и зачем внедрять data-driven атрибуцию в бизнес: 5 основных шагов Атрибуция на основе данных — мощное решение для контроля эффективности и оптимизации рекламы. Но как его интегрировать и можно ли это сделать самостоятельно? В этой статье мы вместе преодолеем пять основных препятствий на пути к внедрению атрибуции — и превратим их в пять конкретных шагов для реализации.
Ольга Карповаредактор CyberBrain
оптимизация 12 min read Больше лидов — меньше CPA: первый и единственный гайд по оптимизации медийной рекламы от CyberBrain Медийная реклама должна работать на продажи — и точка. В статье вас ждёт описание фреймворка, который служит именно этой цели.
Никита Лисицын CEO CyberBrain
проблемы и решения 3 min read Анализ расхождений трекера и кабинетов Системный подход к оптимизации медийной рекламы невозможен без чистых данных. Но что если данные трекера и рекламного кабинета не совпадают? Рассказываем, откуда берутся расхождения и что с этим делать.
Никита Лисицын CEO CyberBrain
сравнение 14 min Как атрибуция дополняет моделирование маркетингового микса Атрибуция и маркетинговый микс: как совместить анализ пути клиента и моделирование каналов, чтобы правильно распределять бюджеты и повышать продажи.
Ольга Карповаредактор CyberBrain
статья 9 min Как перестроить атрибуцию под новые правила конфиденциальности Серверный сбор событий, согласия, локальное хранение данных и показатели качества — практическое руководство по соответствию атрибуции требованиям 152-ФЗ.
Ольга Карповаредактор CyberBrain
обзор 14 min Дашборды и BI-системы: обзор популярных решений Что выбрать для маркетинговой аналитики и управления digital-кампаниями? Разбираем сильные и слабые стороны популярных инструментов, тарифы и ограничения, сценарии применения — от малого бизнеса до корпоративной аналитики больших данных. В конце статьи — краткое резюме, которое поможет определиться с выбором.
Ольга Карповаредактор CyberBrain
Подписывайтесь на канал Мониторим рынок из первоисточников и делимся краеугольными событиями IT и digital-рынков