Модели атрибуции в Яндекс Метрике и Google Analytics: в чём различия и какую выбрать

Применительно к веб-аналитике и маркетингу, атрибуция — это присвоение конверсии (покупки или другого целевого действия) какому-либо каналу, когда пользователь переходил на сайт разными способами. Существует несколько схем — например, можно придать значение первому или последнему источнику или посчитать их вклад равноценным. Эту тему мы рассмотрим ниже.

Анализируя атрибуцию, вы найдёте ответы на следующие вопросы:

• какой источник трафика приносит больше всего новых посетителей;
• какой источник трафика обеспечивает лучшие показатели конверсии;
• каковы особенности пользователей, перешедших из разных каналов.

В итоге вам будет проще спланировать стратегию и распределить бюджет на маркетинг, вложив максимум в самые перспективные каналы.

Яндекс Метрикой пользуются многие аналитики, поэтому начнём рассматривать модели атрибуции с этого сервиса.

В отчёте «Источники» модель атрибуции указывается в шапке. Всего их пять:

• автоматическая атрибуция;
• последний значимый переход;
• последний переход из Директа;
• первый переход;
• последний переход.

В других отчётах кликните знак «+» рядом с «Визиты, в которых…», выберите тип атрибуции, а затем источник.

Например, на скриншоте ниже выбраны настройки, позволяющие посмотреть трафик, автоматически атрибутированный любым рекламным системам. Если нужна статистика, например, только по Яндекс Директу или ВКонтакте, кликните «Рекламная система» и выберите то, что вас интересует. Аналогично можно посмотреть все переходы из поиска или конкретной поисковой системы, с определённого сайта и т. д.

Далее рассмотрим варианты подробнее и покажем, какую модель атрибуции можно выбрать в каждом конкретном случае.

В этой модели конверсия (то есть целевое действие, например покупка, заполнение формы или регистрация) «приписывается» первому переходу на сайт. Все последующие визиты пользователя воспринимаются как следствие.

Считается, что такая модель атрибуции подходит для оценки конверсии в сферах, где решение о сделке принимается долго. Например, редкий человек сразу готов купить квартиру в конкретном ЖК и даже отправить заявку менеджеру. Попав по рекламе на сайт застройщика, пользователь, скорее всего, почитает описания, уйдёт, узнает, что ещё доступно в его городе, а позже, захотев вернуться, введёт запомнившееся название в поиск. Решение принимается заранее, а не в момент, когда посетитель в последний раз зашёл на сайт и оставил заявку. Поэтому здесь важен первый переход — именно благодаря ему человек узнал о предложении.

Также эту модель можно выбрать, если вы хотите узнать, какой источник привлекает больше всего именно новых посетителей.

Модель атрибуции «Последний переход» — обратная: здесь конверсия присваивается финальному источнику, а все предыдущие этапы воспринимаются как незначительные.

Эта схема подходит для отслеживания спонтанных и недорогих покупок. Кроме того, в отличие от «Последнего значимого перехода», она покажет людей, которые зашли на сайт напрямую, например сохранив ссылку в закладках.

Модель «Последний значимый переход» похожа, но здесь отсекаются прямые заходы и переходы с других страниц сайта. Визиты из этих «незначимых» источников приписываются последнему значимому. Например, если пользователь попал на сайт сначала из поиска, потом через рекламу в Директе, а на следующий день пришёл напрямую из закладок и оформил покупку, конверсия засчитается именно рекламной системе.

Предположим, пользователь заходил на сайт и из органической выдачи, и из рекламы, и напрямую. Каким бы ни был маршрут, если хотя бы один переход связан с Яндекс Директом, конверсия приписывается именно этой системе. Модель подойдёт, если важно отследить эффективность рекламы.

Все предыдущие модели атрибуции относительно просты — предполагается выбрать первый или последний визит с небольшими нюансами. При этом вы не можете прочитать мысли пользователя и узнать, какой переход больше всего повлиял на его решение на самом деле. Именно эту задачу стремятся решить алгоритмы автоматической модели атрибуции. Они учитывают активность пользователя, время до и после конверсии и даже поведение людей, с которыми живёт юзер (данные собираются в обезличенном виде). Так, если ребёнок нашёл ваш сайт в поиске, отправил ссылку родителям в мессенджере, и они оформили покупку, алгоритмы, возможно, отследят всю эту цепочку.

Кросс-девайс — не модель атрибуции, а дополнительная опция, которая поможет сложить в единую цепочку переходы одного пользователя с разных устройств.

Предположим, будущий клиент увидел вашу рекламу на смартфоне, кликнул по ней, но ничего не купил. Но он запомнил адрес сайта и позже зашёл туда напрямую с ПК, оформив заказ. Если вы выбрали модель атрибуции «Последний значимый переход» без опции кросс-девайс, «предыстория» потеряется. А с включённой опцией вы будете точно знать, откуда пришла конверсия.

Аналогично получится отследить первый переход, если пользователь заходил к вам из органической выдачи, из соцсети и напрямую со смартфона, ПК и планшета.

В Яндекс Директе модели атрибуции аналогичны схемам из Метрики:

• первый переход и первый переход кросс-девайс — учитывается первое посещение за последние 180 дней;
• последний переход и последний значимый переход — соответственно, конверсия приписывается финальному источнику;
• последний переход из Директа — из всех источников за последние 90 дней учитывается только Яндекс Директ.

Для медийной рекламы учитываются также показы:

• первый показ из Директа кросс-девайс — одним из источников конверсии считается первый показ объявления за последние 30 дней;
• последний показ из Директа кросс-девайс — одним из источников конверсии считается последний показ объявления за 30 дней.

Особенно важно определить модель атрибуции в Яндекс Директе, если вы запускаете рекламную кампанию в режиме эксперта с платой за конверсии. Здесь вы решаете, за какие переходы пользователей, оформивших покупку (или оставивших контакты), будут списываться деньги.

Рассмотрим варианты.

• Первый переход — вы платите за каждый визит пользователя, впервые попавшего на сайт через Яндекс Директ, если он совершил конверсию на каком-либо этапе.

• Последний переход — оплачиваются только посещения, в которых конверсия произошла именно при переходе по рекламе из Директа.

• Последний значимый переход — оплачиваются визиты, в которых конверсия совершена после перехода по рекламе из Директа и до следующего значимого события. Например, если пользователь попал на сайт по рекламе Директа, сохранил ссылку в закладки, а затем перешёл по ней, конверсия присвоится Яндекс Директу, потому что прямой заход не считается значимым. А если после клика по рекламе пользователь переходил, например, из поиска. и оформил заказ позже, конверсия засчитается последнему источнику.

• Последний переход из Директа, Автоматическая модель атрибуции — вы платите за все визиты, если конверсия произошла на любом этапе после взаимодействия с Яндекс Директом.

Часть моделей атрибуции в Google Analytics — те же, что в Яндекс Метрике, но есть и уникальные решения.

Рассмотрим аналоги уже изученных моделей подробнее.

• По последнему клику — то же самое, что «Последний значимый переход»
• По первому клику — соответственно, «Первый переход».
• Атрибуция на основе данных — то же самое, что и автоматическая атрибуция: алгоритмы учитывают множество дополнительных факторов, чтобы понять, какой же переход максимально повлиял на решение пользователя.

Теперь перечислим модели атрибуции Google Analytics, отсутствующие в Яндекс Метрике.

• Линейная модель — ценность конверсии распределяется между всеми кликами. Например, если человек сделал четыре перехода на сайт из разных каналов, получается, что каждый из них принёс 0,25 конверсии.

• С учётом давности взаимодействия — максимальная ценность приписывается кликам, совершённым незадолго до конверсии. Но в отличие от модели «По последнему клику», здесь определённые «очки» получают все источники, с которыми взаимодействует пользователь.

• С привязкой к позиции — максимальная ценность (по 40%) приписывается первому и последнему переходу, а остальное равномерно распределяется между остальными источниками. Например, если было 4 перехода, первому и последнему присваивается по 0,4 конверсии, а остальным — по 0,1.

Эти модели не выделяют единственный источник конверсии, игнорируя остальные, а присваивают определённую ценность каждому переходу. В итоге вы видите, какие источники чаще всего встречаются на пути пользователей, становящихся вашими клиентами. Это даёт более полную картину и помогает избежать ошибки — недооценки каких-то промежуточных этапов.

Как видите, универсальной правильной модели нет, многое зависит от того, как ваши пользователи принимают решения.

Подведём короткий итог.

• Если вы продаёте дорогие товары и клиенты долго принимают решения, следите за первым переходом.
• Если покупатели выбирают быстро и импульсивно, анализируйте последний значимый источник.
• Хотите узнать, какой источник приводит на сайт больше всего новых посетителей — следите за первым переходом.
• Хотите оценить эффективность Яндекс Директа — последний переход из Директа.
• Нужно отследить все каналы, которых касаются пользователи, совершившие конверсии — линейная, с учётом давности взаимодействия или с привязкой к позиции в Google Analytics.
• Хотите, чтобы алгоритмы определили, какой переход больше всего повлиял на решение пользователя — используйте автоматическую модель/атрибуцию на основе данных.

Подбирая модели атрибуции, вы можете оценить, какой источник в итоге приносит больше всего трафика и продаж. Провести подробный аудит сайта перед продвижением в Яндекс Директе поможет Точка Реклама.