Atrybucja co to i jak wpływa na pozycjonowanie stron w Google?

Modele atrybucji w Google Ads: Czym są i jak działają?

Modele atrybucji w Google Ads odgrywają fundamentalną rolę w przypadku konwersji, co wiąże się bezpośrednio ze skutecznością kampanii. Atrybucja umożliwia określenie, które punkty kontaktu z klientem są kluczowe w procesie konwersji. W poniższym artykule przedstawię różne modele atrybucji, które były dostępne i są aktualnie do wyboru w Google Ads.

Czym są modele atrybucji w Google Ads?

Modele atrybucji w Google Ads to narzędzia, które przypisują wartość różnym punktom kontaktu na ścieżce zakupowej użytkownika. Model atrybucji pomaga zrozumieć, które etapy miały decydujący wpływ na konwersję. Istnieje wiele różnych modeli, z których każdy ma swoje zasady działania i sposób przypisywania wartości poszczególnym interakcjom. Wybór odpowiedniego modelu zależy od celów reklamodawcy oraz charakterystyki ścieżki zakupowej jego klientów.

Okno konwersji

Warto przy okazji atrybucji zwrócić również uwagę na okno konwersji, które jest istotnym czynnikiem wpływającym na wybrany model. Określa ono czasowy zakres, w jakim interakcje użytkownika są uznawane za skuteczne w generowaniu konwersji. Krótkie okno konwersji skupia się na ostatnich punktach kontaktu, podczas gdy długie okno uwzględnia interakcje na przestrzeni czasu.

Rodzaje modeli atrybucji w Google Ads

W lipcu 2023 roku Google ograniczył możliwość wyboru modelu przez wycofanie większości z sześciu dostępnych atrybucji. Jednak dla porządku przedstawię atrybucje, które były jeszcze niedawno dostępne.

Google wycofał poniższe modele:
Atrybucja oparta o model liniowy – w tym modelu każdy punkt kontaktu w ścieżce zakupowej otrzymuje równą część zasług za konwersję.
Atrybucja oparta o pierwsze kliknięcie – działanie tego modelu jest stosunkowo proste. Jeśli użytkownik po pierwszym kliknięciu na reklamę powróci i dokona zakupu, to cała wartość konwersji zostanie przypisana temu pierwszemu kontaktowi.
Atrybucja oparta o spadek udziału z upływem czasu – w takim modelu punkty kontaktu, które miały miejsce bliżej momentu zakupu, otrzymywały większą wagę lub udział w przypisywaniu wartości konwersji.
Atrybucja oparta o uwzględnienie pozycji – to model, który zdaje się na równomierne rozdzielenie zasług konwersji między pierwszym i ostatnim punktem kontaktu w ścieżce zakupowej.

Model atrybucji oparty o ostatnie kliknięcie i oparty na danych

Google pozostawił ostatecznie jedynie dwa modele, z których reklamodawca może wybrać na koncie reklamowym. Tymi modelami są atrybucja oparta o ostatnie kliknięcie i atrybucja oparta o dane.

Ostatnie kliknięcie

Atrybucja oparta o ostatnie kliknięcie (Last Click Attribution) to model, w którym cała wartość konwersji przypisywana jest ostatniemu punktowi kontaktu w ścieżce zakupowej użytkownika przed dokonaniem konwersji. W tym podejściu zakłada się, że to ostatnie kliknięcie było decydujące i miało największy wpływ na podjęcie decyzji zakupowej.

Na przykład: jeśli użytkownik najpierw wejdzie na stronę poprzez reklamę display, a później dokona zakupu po kliknięciu w reklamę tekstową, to cała wartość konwersji zostanie przypisana temu ostatniemu kliknięciu w reklamę.

Oparte na danych

Atrybucja oparta na danych w Google Ads odnosi się do wykorzystywania danych i analizy, aby przypisywać wartość różnym interakcjom w ścieżce zakupowej użytkownika. Google Ads korzysta z algorytmów, aby analizować dane i automatycznie przypisywać wartości różnym punktom kontaktu. Algorytmy te biorą pod uwagę różne czynniki, takie jak:

• czas między interakcjami,
• rodzaj interakcji
• i rodzaj urządzenia.

Wszystko po to, aby określić, które momenty i inne aspekty miały największy wpływ na konwersję. Google Ads wykorzystuje przy tym machine learning, aby analizować duże ilości danych i zidentyfikować wzorce w zachowaniach użytkowników. Warto jednak pamiętać, że skuteczność atrybucji opartej na danych zależy od jakości i ilości dostępnych danych.

Jaki model atrybucji wybrać?

Wybór między modelem opartym na danych a modelem ostatniego kliknięcia zależy od kilku czynników, takich jak:

• charakter produktu lub usługi,
• długość cyklu zakupowego,
• oraz stopień złożoności ścieżki zakupowej klienta.

Kiedy lepiej sprawdzi się atrybucja oparta o ostatnie kliknięcie?

Atrybucja oparta o ostatnie kliknięcie jest stosunkowo prosta ponieważ skupia się tylko na ostatnim punkcie kontaktu przed konwersją. Może się przydać jeśli Twoja kampania jest prosta, a ścieżka zakupowa składa się z niewielu etapów oraz gdy istnieje jedno jasne źródło konwersji, na przykład specyficzna strona docelowa, forma lub produkt, które generuje większość transakcji.

Kiedy lepiej wybrać atrybucję opartą na danych?

W przypadku bardziej złożonych ścieżek zakupowych, gdzie użytkownicy mają różne punkty kontaktu z reklamą, atrybucja oparta na danych może dostarczyć bardziej kompleksowe informacje. W sytuacjach, gdy decyzje zakupowe wymagają czasu i obejmują różne etapy, model oparty na danych może lepiej odzwierciedlać wpływ poszczególnych interakcji w długim procesie konwersji. Ważne jest posiadanie dużej ilości danych, aby zapewnić informację do uczenia się algorytmom.

Modele atrybucji w Google Ads stają się kluczowym narzędziem dla skutecznej optymalizacji kampanii reklamowych. To m.in. zrozumienie modeli atrybucji w Google Ads i ich działania zbliża Cię do osiągnięcia sukcesu. Dzięki tej wiedzy możesz korzystniej optymalizować kampanie i lepiej interpretować, jak różne punkty kontaktu przyczyniają się do osiągania celów konwersji.

Różnice między modelami atrybucji w Google Ads dostępne przed lipcem 2023

Modele atrybucji w Google Ads odgrywają kluczową rolę w zrozumieniu, jak różne punkty kontaktu na ścieżce zakupowej wpływają na konwersje. Do lipca 2023 r. reklamodawcy mieli do wyboru różne modele atrybucji, które pomagały im lepiej rozumieć i zarządzać efektami swoich kampanii. Przy wyborze modelu atrybucji, istotne jest zrozumienie, atrybucja co to pozycjonowanie stron w Google i jakie są różnice między dostępnymi modelami.

Poniżej znajdują się opisy modeli atrybucji dostępnych przed lipcem 2023:

• Atrybucja oparta na ostatnim kliknięciu – Cała wartość konwersji przypisywana była ostatniemu punkowi kontaktu przed konwersją. To znaczy, jeżeli użytkownik kliknął na reklamę A, a następnie na reklamę B i dokonał zakupu, cała wartość konwersji szła na reklamę B. Model ten jest prosty, ale często zaniedbuje wcześniejsze etapy ścieżki zakupowej.
• Atrybucja liniowa – Ten model równomiernie dzielił wartość konwersji między wszystkimi punktami kontaktu. Każdy kliknięcie, które miało miejsce na ścieżce zakupowej, otrzymywało taką samą część odpowiedzialności za konwersję. Dzięki temu można było lepiej zrozumieć wszystkie etapy, które przyczyniły się do decyzji zakupowej.
• Atrybucja oparta na pierwszym kliknięciu – Cała wartość konwersji przypisywana była pierwszemu punktowi kontaktu. Jeśli użytkownik kliknął na reklamę A, B i C, a następnie dokonał zakupu, cała wartość konwersji szła na reklamę A. Model ten sprawdzał się w sytuacjach, gdy początkowy kontakt miał kluczowe znaczenie.
• Atrybucja oparta na rozkładzie czasowym – W tym modelu większą wagę przypisywało się najnowszym interakcjom. Interakcje zbliżone do momentu zakupu były bardziej wartościowe. Pomagało to zidentyfikować, które działania miały najwięcej do powiedzenia tuż przed konwersją.
• Atrybucja na podstawie pozycji – Wartość konwersji była podzielona pomiędzy pierwsze i ostatnie kliknięcie, przy czym pozostałe interakcje pomiędzy nimi otrzymywały mniejszą część. Model ten uznawał wagę zarówno pierwszej, jak i ostatniej interakcji.
• Atrybucja oparta na danych – Google Ads wykorzystuje algorytmy machine learning do analizowania danych o interakcjach użytkowników. Model ten przypisuje wartości na podstawie rzeczywistych danych, które uznają wpływ wielu różnych punktów kontaktu. Skuteczność tego modelu zależy od ilości i jakości danych historycznych.

Od lipca 2023 r. Google Ads zdecydował się skupić na uproszczeniu dostępnych opcji. Teraz, reklamodawcy mają do dyspozycji głównie model oparty na danych oraz model ostatniego kliknięcia. Wybór odpowiedniego modelu atrybucji zależy od specyfiki kampanii, branży oraz strategii marketingowej. Skuteczne pozycjonowanie stron w Google wymaga głębokiej analizy danych, dlatego znajomość dostępnych narzędzi i metodyk atrybucji jest niezbędna dla osiągnięcia sukcesu.

Jak wybrać odpowiedni model atrybucji dla swojej kampanii reklamowej?

Wybór odpowiedniego modelu atrybucji dla kampanii reklamowej jest kluczowy dla skutecznego zarządzania budżetem i optymalizacji działań marketingowych. Atrybucja to proces przypisywania wartości konwersji różnym punktom kontaktu, przez które użytkownik przeszedł przed dokonaniem zakupu. Jeśli zastanawiasz się nad modelem atrybucji, ważne jest, by zrozumieć „atrybucja co to pozycjonowanie stron w google” i jak może to wpłynąć na twoje kampanie w Google Ads.

• Model last-click – przypisuje całą wartość konwersji ostatniemu punktowi kontaktu. Jest prosty i często używany, ale może nie oddać pełnego obrazu ścieżki zakupowej użytkownika.
• Model first-click – przypisuje całą wartość pierwszemu punktowi kontaktu. Sprawdza się w sytuacjach, gdzie pierwszy kontakt ma decydujące znaczenie, np. w przypadku kampanii brandingowych.
• Model liniowy – rozdziela równo wartość konwersji na wszystkie punkty kontaktu. Jest użyteczny, jeśli chcesz uznać równy udział wszystkich interakcji w procesie zakupu.
• Model time-decay – większą wagę przypisuje punktom kontaktu bliżej momentu zakupu. Doskonale sprawdza się w kampaniach, gdzie liczy się ciągłość i intensywność kontaktów na przestrzeni czasu.
• Model o wartości pozycji – przypisuje 40% wartości pierwszemu i ostatniemu punktowi kontaktu, a pozostałe punkty dzielą resztę. Idealny dla kampanii, w których kluczowe są pierwsze i ostatnie kliknięcia.
• Model oparty o dane – wykorzystuje algorytmy i machine learning do przypisania wartości na podstawie rzeczywistych danych. Jest najbardziej zaawansowany, ale wymaga dużego zbioru danych do analizy.

Podczas wyboru modelu atrybucji, zwróć uwagę na okno konwersji, czyli okres, w którym interakcje użytkownika są rozważane przy przypisywaniu wartości. Pomyśl także o złożoności ścieżki zakupowej w twojej branży oraz o charakterystyce kampanii, np. e-commerce wymaga innego podejścia niż kampanie wizerunkowe. Optymalizacja modeli atrybucji może znacząco wpłynąć na dokładność analizy danych oraz efektywność alokacji budżetu reklamowego, zwiększając w ten sposób skuteczność twojej kampanii.

Według badania przeprowadzonego przez Google, firmy korzystające z bardziej zaawansowanych modeli atrybucji zwiększyły swoje przychody o średnio 30% w ciągu roku, co dowodzi, jak istotny jest wybór właściwego modelu. Dlatego pamiętaj, by regularnie analizować i testować różne modele, dostosowując je do specyfiki swoich kampanii i dynamicznych zmian na rynku.

Przykłady zastosowań modeli atrybucji w optymalizacji kampanii

Modele atrybucji odgrywają kluczową rolę w analizie skuteczności kampanii reklamowych, pomagając lepiej zrozumieć, które punkty kontaktu z użytkownikiem są najważniejsze dla osiągnięcia konwersji. Atrybucja co to pozycjonowanie stron w Google? To pytanie, które warto głębiej zrozumieć, ponieważ atrybucja pomaga precyzyjnie przypisać wartość różnym źródłom ruchu na stronie.

Przykłady zastosowań modeli atrybucji w optymalizacji kampanii:

• Atrybucja liniowa: Przypisuje równą wagę każdemu punktowi kontaktu na ścieżce konwersji. Ten model jest użyteczny dla kampanii z długim cyklem zakupowym. Na przykład, w e-commerce średnia ścieżka konwersji może obejmować pięć interakcji – każda z nich miałaby przypisaną wartość 20%.
• Atrybucja ostatniego kliknięcia: Przypisuje 100% wartości konwersji ostatniemu punktowi kontaktu. To podejście jest idealne dla firm, które chcą szybko ocenić, które kanały przynoszą bezpośrednie konwersje. Przykładowo, kampania Google Ads o wartości budżetu 10,000 PLN mogłaby pokazać, że większość konwersji pochodzi z kliknięć w reklamy wyszukiwania, co wówczas uzasadniałoby zwiększenie budżetu na ten kanał.
• Atrybucja pierwszego kliknięcia: Przypisuje 100% wartości konwersji pierwszemu punktowi kontaktu. Jest szczególnie przydatna w strategiach, których celem jest pozyskiwanie nowych klientów. Dla przykładu, firma SaaS może odkryć, że pierwsze kliknięcie w reklamę banerową na blogu technologicznym generuje najwięcej nowych rejestracji.
• Model oparty na danych (Data-driven): Wykorzystuje algorytmy machine learning do analizy wpływu różnych punktów kontaktu na konwersje. W dużych kampaniach o złożonym cyklu zakupowym, takich jak B2B z budżetem 100,000 PLN miesięcznie, model ten może znacznie zwiększyć efektywność poprzez przypisanie wartości interakcjom, które rzeczywiście przyczyniają się do osiągnięcia celu.

Przykłady zastosowań modeli atrybucji pokazują, jak różne interakcje użytkowników wpływają na ostateczne decyzje zakupowe. Analiza danych z modeli atrybucji jest niezbędnym krokiem w procesie optymalizacji kampanii reklamowych. Dzięki niej reklamodawcy mogą zwiększyć wydajność swoich kampanii i osiągać lepsze wyniki w pozycjonowaniu stron w Google.

Google Trends w pozycjonowaniu: Jak wykorzystać dane dla SEO?

Google Trends to jedno z najskuteczniejszych narzędzi wspierających strategię SEO. Dzięki niemu można nie tylko śledzić popularność różnych fraz kluczowych, ale i analizować zmiany w ich zainteresowaniu na przestrzeni czasu. W pozycjonowaniu stron w Google, dobór odpowiednich słów kluczowych jest kluczowy dla zwiększenia widoczności witryny w wynikach wyszukiwania. Przyjrzyjmy się, jak efektywnie korzystać z Google Trends, aby poprawić swoją strategię SEO.

Analiza sezonowości

Google Trends pozwala zidentyfikować sezonowe wzorce w interesujących nas frazach. Przykładowo, fraza „buty zimowe” może cieszyć się większym zainteresowaniem w październiku i listopadzie, co pozwala dostosować treści na stronie do okresów, kiedy użytkownicy najczęściej ich poszukują. W ten sposób możemy optymalizować treści w odpowiednich miesiącach, co zwiększa szanse na wyższą pozycję w wynikach wyszukiwania.

Porównanie fraz kluczowych

Za pomocą Google Trends można porównywać kilka fraz kluczowych, aby sprawdzić, która z nich ma większy potencjał. Na przykład, jeśli prowadzisz sklep internetowy z elektroniką, możesz porównać frazy „smartfon” i „telefon komórkowy” aby zobaczyć, która z nich jest bardziej popularna w danym okresie. Tego typu analiza może pomóc w lepszym dostosowaniu treści na stronie, co wpływa na efektywność pozycjonowania.

Lokalizacja i geografia

Google Trends dostarcza również danych na temat zainteresowania poszczególnymi frazami w różnych regionach. Może się okazać, że fraza „rower miejski” jest bardziej popularna w dużych miastach niż na obszarach wiejskich. Takie informacje pozwalają na geograficzne dostosowanie kampanii reklamowych oraz treści na stronie, co zwiększa ich trafność i skuteczność.

Wyszukiwanie nowych trendów

Korzystając z funkcji „related queries” w Google Trends, można odkryć nowe, zyskujące na popularności frazy, które mogą być wartościowym dodatkiem do strategii SEO. Tego typu insighty mogą pomóc w szybkim reagowaniu na zmieniające się zainteresowania użytkowników, co umożliwia utrzymanie witryny na wysokiej pozycji w wynikach wyszukiwania.

Praktyczny przykład

Podejmując działania pozycjonujące dla sklepu e-commerce oferującego odzież sportową, narzędzie Google Trends może wskazać, że w lecie zauważalny jest wzrost zainteresowania frazą „stroje kąpielowe”. W związku z tym, można na stronie głównej wyróżnić ofertę dotyczącą strojów kąpielowych, co może przełożyć się na większy ruch i konwersje.

Podsumowując, wykorzystanie Google Trends w pozycjonowaniu stron w Google dostarcza cennych danych, które mogą znacząco zwiększyć efektywność działań SEO. Analiza sezonowości, porównanie fraz kluczowych, lokalizacja i wyszukiwanie nowych trendów to tylko niektóre z funkcjonalności, które mogą przyczynić się do lepszych wyników pozycjonowania. Ważne jest, aby regularnie monitorować te dane i adaptować strategię SEO zgodnie z aktualnymi trendami, aby osiągnąć optymalne rezultaty.

---

O autorze | Specjalista SEO: Mateusz Kozłowski

Mateusz Kozłowski, SEO Freelancer / Specjalista SEO z pasją związany z marketingiem internetowym (w tym z pozycjonowaniem strony) od 2005 roku. Zdobywał doświadczenie, pracując z różnej wielkości klientami, od startupów po duże korporacje. Pozycjonował i pozycjonuje projekty polskie jak i zagraniczne. W 2011 roku założył własną firmę, pomagając firmom zwiększać widoczność w internecie. Pasjonat sztucznej inteligencji (AI), tworzy oprogramowanie wykorzystujące API OpenAI. Na blogu dzieli się wiedzą i praktycznymi poradami z zakresu SEO oraz AI.