ייחוס מבוסס-נתונים (DDA) מספק תוצאות טובות יותר מאשר ייחוס לקליק אחרון
לעסקים יש יותר ויותר רגעים במהלך היום שבהם ניתן ליצור קשר או ליזום אינטראקציות עם צרכנים, וכדי להצליח צריך לדעת לזהות אילו רגעים חשובים ואילו לא.
תהליך החיפוש לא מתחיל ומסתיים בכך שהלקוח קונה בדיוק את המוצר שהוא כבר יודע שהוא רוצה. בדרך כלל אנשים יקליקו על כמה מודעות לפני שיבצעו המרה. התהליך הזה מקשה על ייחוס הקרדיט המתאים לגורם הנכון. אפשרות ברירת המחדל ב-AdWords היא ייחוס לקליק האחרון, אבל האפשרות הזו מתעלמת מכל גורם אחר פרט לקליק הסופי על המודעה, שמשמעו שהמשתמש קנה בדיוק את המוצר שהוא כבר ידע שהוא רוצה.
כמשווקים, חשוב שתזהו את הקליקים הכי משפיעים, בין אם מדובר בקליק האחרון לפני ההמרה ובין אם לא.
ייחוס מבוסס-נתונים (Data-driven attribution - DDA) משתמש בטכנולוגיית הלמידה החישובית של Google כדי לקבוע כמה קרדיט צריך לייחס לכל קליק במסלול שעובר המשתמש. בעזרת DDA אפשר להבין כמה קרדיט יש לייחס לקליק על מודעה שמפרסמת תכונות של מוצר שהמשתמש חושב שהוא רוצה. אולי קליק כזה לא מניב המרה מיד, אבל אולי תגלו שיש סיכוי גבוה יותר שאנשים שמקליקים על המודעה הזו יהפכו ללקוחות בשלב מאוחר יותר.
ה-DDA התווסף ל-AdWords במאי 2016, ומאז אנחנו בוחנים את השפעתו על הביצועים. לאחרונה ביצענו ניתוח של נתונים ממאות מפרסמים שמשתמשים ב-DDA, וגילינו שהביצועים שלהם השתפרו בהשוואה לביצועים שהיו להם כשהשתמשו בייחוס לקליק אחרון.
בהשוואה לייחוס לקליק אחרון, ה-DDA מניב בדרך כלל
יותר המרות במחיר דומה להמרה
ביחס לקמפיינים ברשת החיפוש, ייחוס מבוסס-נתונים הוא כעת המודל המומלץ לכל המפרסמים שיכולים להשתמש בו. בעזרתו אפשר למדוד ולשפר את הביצועים ביעילות רבה יותר.
איך ייחוס מבוסס-נתונים עובד?
DDA שונה ממודלים של ייחוס מבוסס-כללים. הוא משתמש בנתוני ההמרות של החשבון כדי לחשב את התרומה הממשית של כל קליק על מודעת חיפוש לאורך מסלול ההמרה. באמצעות השוואה בין המסלולים של לקוחות שביצעו המרה לבין מסלולים של לקוחות שלא ביצעו המרה, קובע מודל DDA מה באמת חשוב בכל מסלול המרה.
אם יש בחשבון שלכם מספיק קליקים והמרות, אתם יכולים להשתמש ב-DDA. אנחנו מגדירים באופן אוטומטי מודל ייחודי לכל אחד מסוגי ההמרות שלכם. המודל בודק מה הלקוחות שלכם עושים לפני שהם מבצעים המרה, ומה הם עושים כשהם לא מבצעים המרה, וכך הוא מודד מה חשוב יותר ומה פחות. הודות ללמידה החישובית של Google, המודלים ממשיכים להשתפר במשך הזמן. למידע נוסף על DDA
למה חשוב לדעת מהם הקליקים המשמעותיים ביותר?
יש חברות שכבר מפיקות תועלת רבה מ-DDA. הנה כמה דוגמאות:
Select Home Warranty, שמציעה לבעלי בתים בארצות הברית ביטוח על פרויקטים של תיקונים ושיפוצים, הגדילה את מספר הלידים שלה ב-36% והורידה את המחיר להמרה ב-20% לאחר שעברה להשתמש ב-DDA.
"המעבר למודל ייחוס מבוסס-נתונים הוביל את העסק שלנו לצמיחה, מפני שהוא אפשר לנו לייחס את הקרדיט הנכון למכשירים ניידים ולמילות מפתח שאינן קשורות למותג. התוצאה הייתה עלייה משמעותית במספר ההמרות הכולל". - ג'וזף שרם, מייסד, Select Home Warranty
Medpex הוא אחד מבתי המרקחת המקוונים הגדולים בגרמניה. באמצעות אסטרטגיות חכמות להצעת מחיר וייחוס מבוסס-נתונים, הצליחו ב-Medpex להגדיל את מספר ההמרות ב-29% ולהפחית את המחיר להמרה ב-28%.
"שינויים דינמיים, כגון שינויי מחירים של מתחרים או צווארי בקבוק במשלוחים, מחייבים תגובה מהירה, ואופטימיזציה ידנית לא יכולה להשתוות ליכולות של אלגוריתם." - פרנק מולר, מנהל שיווק ראשי, Medpex
H.I.S., סוכנות נסיעות עם נוכחות גלובלית ביותר ממאה ערים ברחבי העולם, שילבה את DDA עם אסטרטגיות חכמות להצעות מחיר ועם מודעות חיפוש דינמיות, והגדילה את ההמרות ב-62% באותו מחיר להמרה.
"ייחוס מבוסס-נתונים עזר לנו להשיג משתמשים חדשים, מפני שיכולנו לגשת בצורה נכונה יותר אל המשתמשים בשלב כוונת הרכישה." - ריוקו קומה, תקשורת לקוחות, WEB Promotion, H.I.S. Head Office WEB Division
עדכון המודל שלכם
לאחר שתשנו את ההגדרה הזו, העמודה 'המרות' ב-AdWords תדווח על ההמרות שלכם על סמך מודל DDA החדש. האסטרטגיות החכמות להצעות מחיר ישתנו באופן אוטומטי בהתאם לדרך החדשה של מדידת המרות. אם אתם משתמשים בהצעות מחיר ידניות, תוכלו להיעזר בעמודות 'המודל הנוכחי' כדי לבצע את ההתאמות הראשוניות. העמודות האלה מופיעות מתחת לקבוצה של עמודות הייחוס.
איך להפיק את המקסימום מ-DDA?
עדכון העמודה 'המרות' הוא שלב חשוב, אבל יש כמה שלבים נוספים שצריך לבצע כדי להבטיח שיפור מקסימלי של ביצועי החשבון:
● להתאים את הצעות המחיר על סמך ההמרות החדשות המבוססות על DDA. לאחר שתעדכנו את מודל הייחוס, העמודה 'המרות' תציג נתונים סטטיסטיים שישקפו את בחירתכם. מכאן קל להמשיך: עליכם לבצע אופטימיזציה של הצעות המחיר בהתאם לנתונים שמופיעים בעמודות האלה. הגישה המומלצת היא ליישם אסטרטגיה חכמה להצעות מחיר ב-AdWords, כגון מחיר יעד להמרה (Target CPA) או יעד החזר על הוצאות פרסום (Target ROAS). ביצועים היסטוריים של מודל זה מופיעים בעמודות 'המודל הנוכחי', שבהן עליכם להשתמש כשאתם מבצעים שינויים ראשוניים בהצעות המחיר.
● לתת ל-DDA קצת זמן. לוקח קצת זמן עד שנצברים כמה קליקים במסלול ההמרה של המשתמש. תנו למשתמשים הזדמנות לבצע המרה או רכישה לפני שתעריכו את התוצאות. לאחר שתגדירו את השיטה החדשה בחשבון שלכם, המתינו לפחות שבועיים לאיסוף התוצאות.
● להעריך מחדש מילות מפתח שנוטות להופיע בשלבים מוקדמים של מסלול הקליקים. ייתכן שהייחוס לקליק האחרון נתן עדיפות למילות מפתח מסוימות על חשבון מילות מפתח אחרות. עכשיו, כשהמדידה מדויקת יותר ומאפשרת לכם לדעת מה חשוב יותר, אתם עשויים לגלות שלקמפיינים מסוימים יש השפעה רבה במסלול שהמשתמש עובר. ייתכן שההשפעה הזו לא נמדדה היטב בעבר.
● להפסיק לבדוק ערכים של המרות בסיוע. במהלך החודשים הקרובים, נסיר מהטבלאות ומהדוחות של הנתונים הסטטיסטיים עמודות שמתייחסות להמרות בסיוע.
פורסם על ידי
יואן ארנסמן, מנהל מוצר, AdWords Attribution
ווילפרד יונג, מנהל מוצר בכיר, Bidding
מידע מאוד עוזר !
השבמחקתודה לכם
מאמר מעניין ומעמיק אין ספק שהוא שימושי מאוד עבורנו
השבמחקאחלה מאמר, אני מאמין שצריך לאחד את המידע מכל ערוצי הפרסום ולא רק גוגל.
השבמחקככה שנדע את כל הגורמים שהשפיעו על ההמרה הספציפית הזו, יכול להיות שהמשתמש הגיע מפרסום אחר בפייסבוק, או בטאבולה לדוגמא.