Google Ads wprowadza modele atrybucji oparte na uczeniu maszynowym w nowym środowisku prywatności

„Odchodząc od ostatniego kliknięcia, atrybucja oparta na danych wkrótce stanie się domyślnym modelem atrybucji dla wszystkich nowych działań powodujących konwersję w Google Ads” – napisała na Twitterze Ginny Marvin, współpracowniczka ds. reklam w poniedziałek rano. Ponieważ Google pracuje nad zmianą sposobu wyszukiwania dla użytkowników zorientowanych na prywatność, dostosowuje również dostępne modele atrybucji dla reklamodawców.

„[Atrybucja oparta na danych] wykorzystuje zaawansowane uczenie maszynowe, aby dokładniej zrozumieć, w jaki sposób każdy punkt styczności z marketingiem przyczynił się do konwersji, przy jednoczesnym poszanowaniu prywatności użytkownika”, zgodnie z ogłoszeniem Vidhya Srinivasan, wiceprezesa/GM ds. zakupów, analityki i pomiarów, Google Ads .

Jak to działa. „Atrybucja oparta na danych analizuje wszystkie interakcje – w tym kliknięcia i interakcje wideo – w Twojej wyszukiwarce (w tym produktowej), YouTube i reklamach displayowych w Google Ads. Porównując ścieżki klientów, którzy dokonują konwersji, ze ścieżkami klientów, którzy tego nie robią, model identyfikuje wzorce w tych interakcjach z reklamami, które prowadzą do konwersji” — czytamy na stronie.

Korzyści według Google. Na stronie „Informacje o atrybucji opartej na danych” Google wymienia potencjalne korzyści dla reklamodawców:

• Dowiedz się, które słowa kluczowe, reklamy, grupy reklam i kampanie odgrywają największą rolę w osiąganiu celów biznesowych.
• Zoptymalizuj stawki na podstawie danych o skuteczności Twojego konta.
• Wybierz odpowiedni model atrybucji dla swojej firmy bez zgadywania.

Domyślny model ostatniego kliknięcia uwzględnia tylko ostateczną interakcję w atrybucji, więc reklamodawcy mogą stracić udział w mikrokonwersjach na ścieżce użytkownika. „Atrybucja oparta na danych zapewnia reklamodawcom i firmom raporty, które lepiej odzwierciedlają pełną podróż marketingową i skuteczniejsze stawki, które dostosowują się do rzeczywistych podróży klientów do konwersji” – powiedział Search Engine Land rzecznik Google.

Dostępność reklam. Model atrybucji oparty na danych jest teraz dostępny dla reklam w sieci wyszukiwania, produktowych, displayowych i YouTube. W ogłoszeniu dodano również, że Google „doda obsługę większej liczby typów konwersji, w tym konwersji w aplikacji i offline. Usuwamy też wymagania dotyczące danych w kampaniach, dzięki czemu możesz używać atrybucji opartej na danych w przypadku każdego działania powodującego konwersję”.

Rezygnacja. W przypadku reklamodawców, którzy nie chcą korzystać z opcji atrybucji opartej na danych z Google Ads, nadal będzie dostępnych pięć modeli atrybucji opartych na regułach:

1. Ostatnie kliknięcie: przypisuje cały udział w konwersji reklamie, która została kliknięta jako ostatnia i odpowiadającemu jej słowu kluczowemu.
2. Pierwsze kliknięcie: przypisuje cały udział w konwersji reklamie klikniętej jako pierwsze i odpowiadającemu jej słowu kluczowemu.
3. Liniowy: rozdziela udział w konwersji równo między wszystkie interakcje z reklamami na ścieżce.
4. Rozkład czasowy: przypisuje większy udział interakcjom z reklamą, które miały miejsce bliżej czasu do konwersji. Kredyt jest rozdzielany z wykorzystaniem 7-dniowego okresu półtrwania. Innymi słowy, interakcja z reklamą na 8 dni przed konwersją ma o połowę mniejszy udział niż interakcja z reklamą na 1 dzień przed konwersją.
5. Oparte na pozycji: przypisuje 40% udziału zarówno pierwszej, jak i ostatniej interakcji z reklamą oraz odpowiadającym jej słowom kluczowym, a pozostałe 20% dzieli na inne interakcje z reklamami na ścieżce.

Wydaje się jednak, że będzie to zmiana ręczna, ponieważ „W nadchodzących miesiącach będziemy migrować istniejące działania konwersji do DDA dla wielu reklamodawców” – dodał Marvin. Funkcja DDA będzie również dostępna w Google Analytics 4.

Inne funkcje i aktualizacje. Wraz z przejściem na DDA, Google Ads ogłosiło „wiele funkcji pomiarowych ukierunkowanych na prywatność i aktualizacje produktów – z których wiele będzie miało bezpośredni wpływ na reklamodawców” – powiedział rzecznik. Te funkcje i aktualizacje obejmują:

• Konwersje rozszerzone: w związku z naszym ogłoszeniem na początku tego roku konwersje rozszerzone są teraz dostępne dla wszystkich kwalifikujących się reklamodawców.
• Konwersje po wyświetleniu angażującym w sieci reklamowej: dokładniejszy pomiar konwersji bez kliknięcia. Konwersje po wyświetleniu angażującym pozwalają mierzyć konwersje, które następują po obejrzeniu przez użytkownika co najmniej 10 sekund Twojej reklamy, ale bez jej kliknięcia, a następnie konwersji w ciągu określonej liczby dni.

Dlaczego nam zależy. Atrybucja od dawna stanowi wyzwanie dla marketerów i stanie się szczególnie istotne, ponieważ FLoC grozi odebraniem reklamodawcom jeszcze większej ilości danych — pozostawiając ich do samodzielnego łączenia danych. Model atrybucji systemów uczących się Google Ad wydaje się być rozwiązaniem Google na ten brak danych. „Zorientowana na prywatność, DDA szkoli się na prawdziwych ścieżkach konwersji i wykorzystuje uczenie maszynowe do mierzenia i modelowania udziału w konwersji w różnych punktach styku, nawet gdy brakuje plików cookie” – dodał Marvin.

To „dość duża zmiana”, napisał na Twitterze Kirk Williams, założyciel ZATO Marketing i ekspert PPC. „Przypisywanie udziału w konwersji oparte na danych (DDA) było wcześniej dostępne tylko dla kont, które w niedawnej historii miały wystarczającą liczbę konwersji, aby zbudować modele umożliwiające dokładne działanie DDA”. Dla Williamsa oznacza to dwie duże zmiany dla Google:

1. Na wszystkich kontach można teraz natychmiast uruchomić DDA (zakładam, że oznacza to, że Google ma teraz wystarczające zaufanie do swoich algorytmów i próbkowania, nawet w przypadku mniejszych kont).
2. Wygląda na to, że domyślna atrybucja na kontach zmieniła się z ostatniego kliknięcia na DDA.

Wielu reklamodawców twierdziło, że brak danych i poleganie na uczeniu maszynowym utrudnia im pracę (jak możemy zoptymalizować, gdy nie wiemy dokładnie, co powoduje sukces lub porażkę?). To kolejna troska, w której będą musieli po prostu zaufać informacjom, które przekazuje im Google Ads, bez zaglądania do środka procesu. Jeśli jednak zostanie to zrobione dobrze, wielu reklamodawców może lepiej zrozumieć, które kampanie i reklamy przyczyniają się do ogólnego sukcesu na całej ścieżce.

Ten artykuł pojawił się po raz pierwszy w Search Engine Land.

Opinie wyrażone w tym artykule są opiniami gościa i niekoniecznie MarTech. Lista autorów personelu znajduje się tutaj.