Attribution что это за программа
Маркетологи используют термин «атрибуция» для обозначения действий, предпринимаемых пользователем после нажатия на рекламу или ее просмотра.
Чаще всего атрибуция используется с отслеживанием конверсий, которое связывает клик или просмотр пользователя с желаемым результатом, таким как покупка, заполнение формы с личными данными, загрузка приложения, просмотр страницы и т. д. Атрибуция является важным инструментом маркетологов для анализа прямой связи между рекламными расходами и бизнес-результатами.
Атрибуция также имеет решающее значение для успеха многих других рекламных продуктов, включая назначение ставок, таргетинг и оптимизацию, поскольку они используют данные о конверсиях в своих моделях машинного обучения для корректировки и обучения с течением времени. Со временем эти модели поймут, какие пользователи с большей вероятностью совершат конверсию, и в конечном итоге приведут к улучшенной эффективности вашей рекламы. Другими словами, атрибуция — это основа успешных кампаний.
Brand Referal Bonus + Amazon Attribution Tags Как Получить Первые Органические Продажи Без Отзывов !
Если вы рекламируете в TikTok приложения, то в настоящее время мы рекомендуем использовать партнера по мобильным измерениям (MMP) для отслеживания конверсий из ваших кампаний по установке приложений в TikTok, в то время как другие решения TikTok (например, межсерверные и SDK) находятся в стадии разработки. Следующая информация актуальна для рекламодателей, использующим партнеров по мобильным измерениям.
Если вы заинтересованы в тестировании альфа-версии межсерверного решения или альфа-версии SDK, обратитесь к представителю TikTok за дополнительной информацией.
Логика атрибуции
Когда пользователь нажимает или просматривает рекламу и предпринимает дальнейшие действия, такие как загрузка, активация или покупка в приложении в пределах установленного окна конверсии, MMP записывает и отправляет эти данные обратно в TikTok в качестве конверсии. Данные о конверсиях затем отображаются на Рекламной платформе TikTok и являются основой для будущей оптимизации кампании.
Все партнеры по мобильным измерениям TikTok используют «Атрибуцию по последнему клику», которая связывает конверсию с медиаисточником, в котором произошел последний клик. Ниже приведены важные термины, с которыми следует ознакомиться.
- Атрибуция по кликам: когда пользователь нажимает на рекламу в TikTok, а затем выполняет желаемое действие конверсии (например, загружает и устанавливает приложение, совершает покупку в приложении и т. д.).
- Атрибуция по просмотрам: когда пользователь просматривает рекламу в TikTok (но не нажимает на нее), а затем выполняет желаемое действие конверсии (например, загружает и устанавливает приложение, совершает покупку в приложении и т. д.). Обратите внимание, что атрибуция по кликам перевешивает конверсии по просмотрам (например, если пользователь нажимает на объявление и совершает конверсию, конверсия будет отнесена к клику, а не просмотру). Включение конверсий по просмотрам на панели управления MMP необязательно.
- Совет: TikTok рекомендует включить атрибуцию по просмотрам на панели управления MMP. TikTok рекомендует включить атрибуцию по просмотрам на панели управления MMP, так как это предоставит более целостную картину рекламной ценности TikTok, а также даст TikTok больше данных о конверсиях, которые можно использовать для оптимизации, ведущей к лучшим общим результатам кампании.
- Совет: TikTok рекомендует, чтобы окно конверсии по кликам составляло не менее семи дней, а окно конверсии по показам — не менее одного дня.
Использование глубинных ссылок
Примечание. В настоящее время функция использования глубинных ссылок находится на стадии бета-тестирования, и мы принимаем ограниченное количество заявок на тестирование этой функции. Кроме того, функция глубинных ссылок доступна только у некоторых MMP, поэтому для получения дополнительной информации, в том числе о требованиях к приложению для участия в тестировании, обратитесь к представителю TikTok.
Это 2 САМЫХ ВРЕДНЫХ Приложения на ТЕЛЕФОНЕ которые Обязательно Нужно отключить ! 💥
Глубинная ссылка — это URL-адрес, который указывает на определенное место на веб-сайте или в приложении, например на страницу товара, форму или другую важную страницу, выбранную рекламодателем. При рекламе приложений в TikTok глубинная ссылка направляет пользователей непосредственно из события нажатия на рекламу в TikTok к конкретному контенту внутри приложения рекламодателя для пользователей, которые его уже загрузили.
Глубинные ссылки предоставляют множество преимуществ для рекламы приложений, в том числе:
- Оптимизация взаимодействия с пользователем: сократите путь пользователя при поиске важных элементов приложения, таких как страница со сведениями о товаре или другие страницы, ориентированные на действия.
- Повышение вовлеченности и коэффициента удержания: глубинные ссылки могут мотивировать к использованию приложения тех пользователей, которые его уже загрузили, повторно вовлекая и направляя их к новому интересному контенту, который они не видели ранее.
- Улучшение стратегий продвижения: функция помогает перенацеливать ваши кампании и повышать продажи, чтобы улучшить рентабельность инвестиций.
Как работают глубинные ссылки
- 1.Глубинная ссылка реализована как событие клика.
- 2.Происходит нажатие на рекламное объявление.
- Если приложение рекламодателя установлено, пользователь перенаправляется (через глубинную ссылку) на определенную страницу контента в приложении.
- Если приложение рекламодателя не установлено, пользователь перенаправляется на страницу в магазине для установки. Затем происходит перенаправление на определенную страницу контента в приложении, как указано в глубинной ссылке. Это называется «отложенной глубинной ссылкой».
Источник: ads.tiktok.com
Attribution что это за программа
Изобретатель ценника и известный американский коммерсант Джон Ванамейкер однажды сказал: «Половина денег, которые я трачу на рекламу, тратится впустую. Проблема в том, что я не знаю, какая половина».
За последнее столетие многое изменилось, но вопрос о том, какие рекламные усилия действительно способствуют увеличению прибыли, все так же на повестке дня. К счастью, ответом на него может стать атрибуция на основе данных — современная технология, позволяющая бизнесу точно анализировать эффективность маркетинга и оптимизировать кампании для достижения максимальной рентабельности инвестиций.
Понимание преимуществ, которыми обладает data-driven атрибуция, не будет полным без рассмотрения традиционных моделей оценки. Они используют заранее заданные правила для измерения точек взаимодействия пользователя с брендом. Это обеспечивает бизнесу понимание того, что стало ключевым фактором в принятии решения о совершении целевого действия, но не позволяет дать справедливую оценку всему пути пользователя, который, как известно, может быть весьма тернистым и извилистым.
Модели атрибуции, основанные на правилах
Одноканальные
В данном случае 100% баллов за конверсию назначается одной точке взаимодействия. Преимуществом одноканальных атрибуций является простота настройки и минимальные вложения. Недостатком — невозможность проанализировать все действия пользователя на пути к конверсии.
Существует две основных модели одноканальной атрибуции:
- По последнему клику (Last Click или Last Interaction).
Общий балл за конверсию присваивается последней точке взаимодействия перед тем, как покупатель совершил покупку. Данный вариант моделирования используется по умолчанию в Google Ads.
- По последнему непрямому клику (Last Non-Direct Click).
Эта модель используется по умолчанию в Google Analytics. Ее отличие от атрибуции по последнему клику заключается в том, что прямые посещения игнорируются в отчете, а вся ценность конверсии присваивается последнему каналу в цепочке взаимодействий.
- По первому клику (First Interaction или First Click).
Все лавры за совершение конверсии присваиваются первой точке взаимодействия.
Поручите Искусственному Интеллекту ANDATA проверить насколько эффективно настроена ваша реклама
Мультиканальные
В моделях мультиканальной атрибуции на основе правил баллы за конверсию назначаются нескольким точкам взаимодействия с применением заранее определенного алгоритма.
Три наиболее часто используемые модели в этой категории:
- Линейная (Linear model).
Присваивает равные баллы каждой точке взаимодействия на пути клиента. Если он взаимодействовал с пятью каналами до совершения покупки, то каждый из них получит 20% за конверсию и будет оценен как равнозначный.
- На основе позиции, или U-образная атрибуция (U-shape model).
Эта гибридная модель распределяет значительную часть кредита за конверсию между первой и последней точками взаимодействия, а оставшуюся долю — поровну между источниками, находящимися между ними.
- С учетом давности взаимодействия (Time Decay).
Ценность каждой точки взаимодействия уменьшается по мере увеличения времени между этой точкой взаимодействия и конечной конверсией. Такой подход хорошо работает для компаний с длинным циклом покупки, однако искажает определение ценности каждого шага.
Атрибуция на основе данных
Data-driven атрибуция обходит все ограничения традиционных методов, рассмотренных выше. Она не придерживается определенного алгоритма оценки, а использует технологию машинного обучения для создания индивидуальной модели для каждого бизнеса. Все данные, отражающие путь пользователя, учитываются и получают взвешенную оценку в зависимости от реального вклада в конверсию. Это позволяет маркетологам лучше понять, как клиенты взаимодействуют с их брендами по различным каналам и маркетинговым программам, а также как каждая точка взаимодействия способствует конверсии.
Принцип работы атрибуции на основе данных в Adwords, Analytics и других системах основывается на построении сессий через нахождение файлов cookies. Благодаря этому система может учитывать действия пользователя на разных устройствах, объединяя их в единую модель.
Стоит учесть, что атрибуция на основе данных требует выбора надежной платформы, которая может быстро автоматизировать аналитику и предоставлять полезные отчеты для внутреннего использования. Сбор информации — это лишь первый шаг к принятию правильных маркетинговых решений. До тех пор, пока эти данные не будут преобразованы в элементы, которые могут быть использованы и улучшены маркетинговой командой, их ценность не будет полностью реализована.
Data-driven атрибуция vs Last click модель
В большинстве рекламных кампаний по умолчанию используется Last click модель атрибуции, которая дает 100% ценность последней точке взаимодействия перед конверсией. Конечно, тот канал, который стал решающим для совершения целевого действия, имеет важное значение, однако данный подход не учитывает другие шаги в маркетинговой воронке.
Путь к покупке постоянно меняется. Сегодня он охватывает множество устройств и иногда требует более 50 взаимодействий, прежде чем произойдет целевое действие. Если ваш маркетинговый комплекс выходит за рамки одного канала, вам необходимо мультиканальное моделирование, которое обеспечивает полное представление обо всех этапах пути клиента.
Если же вы хотите не просто знать перечень всех точек взаимодействия, но и реальную ценность каждой из них, то атрибуция на основе данных — единственный вариант. Этот метод позволяет точно оценить эффективность кампаний и обнаружить, что некоторые менее эффективные каналы в верхней части воронки на самом деле имеют большую общую ценность, чем кажется.
Чтобы лучше понять особенности данных моделей атрибуции, стоит рассматривать их принцип действия на конкретном примере.
Художник Коля решил купить краски. Через рекламу в Google он перешел на сайт. Коля не сделал покупку мгновенно, решив, что утро вечера мудренее, но подписался на рассылку. Через несколько дней он получил письмо с акциоными ценами на товары, действующими при подписке на Instagram магазина.
В профиле компании в социальной сети он увидел контакты и позвонил в call-центр, чтобы уточнить детали. Еще через неделю Коля совершил покупку, введя url сайта в строке поиска.
Художник Коля решил купить краски. Через рекламу в Google он перешел на сайт. Коля не сделал покупку мгновенно, решив, что утро вечера мудренее, но подписался на рассылку. Через несколько дней он получил письмо с акциоными ценами на товары, действующими при подписке на Instagram магазина.
В профиле компании в социальной сети он увидел контакты и позвонил в call-центр, чтобы уточнить детали. Еще через неделю Коля совершил покупку, введя url сайта в строке поиска.
В данном случае можно выделить следующие ключевые действия, которые привели к конверсии:
Ads — Email-рассылка — Instagram — Call-центр — Прямой переход — Покупка
Используя модель последнего клика, вы видите только прямой переход на сайт. Соответственно, ценность контекстной рекламы, email-маркетинга, маркетинга в социальных сетях, а также работа специалистов call-центра нивелируются в сборе данных о покупке.
Data-driven атрибуция покажет вам весь путь клиента, выделив наиболее ценные взаимодействия, независимо от того, конверсия была сделана в тот же день, что и переход по рекламе, или через несколько месяцев. Это открывает широкие возможности для анализа, повышения эффективности маркетинговых усилий и оптимизации рекламных бюджетов.
Data-driven атрибуция в Google
В бесплатной версии Google Analytics есть семь моделей атрибуции, но вам нужно быть клиентом Analytics 360, чтобы получить доступ к моделированию атрибуции на основе данных. GA360 предлагает множество функций и целостный обзор действий пользователей по всем цифровым каналам, чтобы оценить их путь к конверсии.
Поскольку data-driven атрибуция в Analytics 360 обеспечивает всестороннее представление о том, как каждый канал способствует конверсиям, полученные сведения можно использовать для оптимизации бюджетов.
Тем не менее, при всех достоинствах атрибуция на основе данных в Google имеет один серьезный недостаток — автоматическое закрытие сессии каждый день в 00:00. В этом случае конверсии пользователя будут учтены, но они не будут привязаны к тому источнику трафика, к которому привязана сессия, завершенная в 00:00. Если пользователь пришел по рекламе в 23:59, а в 00:10 совершил конверсию, она будет привязана уже к новой сессии, у которой источник трафика — прямой заход (ведь в 00:00 пользователь уже находился на сайте). И это вносит путаницу в атрибуцию конверсий и в анализ эффективности рекламных каналов. Получается, что даже с использованием дата-дривен подхода в Google Analytics 360 мы получаем искаженные данные.
Есть ли альтернатива?
Как использовать data-driven атрибуцию по максимуму с Andata
Маркетинговая платформа Andata предлагает персонализировать и оптимизировать цикл взаимодействия с клиентами по всем маркетинговым каналам с помощью использования нейросетей.
Как это работает? В отличие от Google, система собирает единый цифровой профиль пользователя, который объединяет данные из разных источников, таких как мобильные приложения, веб-сайты, платные и бесплатные рекламные каналы, т. д. Вся поступающая информация привязывается непосредственно к цифровому паспорту, а не конкретной сессии, что позволяет отслеживать путь клиента, который может длиться месяцами.
Все данные, запечатанные в рамках единого цифрового профиля, анализируются благодаря модели атрибуции, основанной на машинном обучении, и связываются с разными параметрами, такими как отпечаток браузера, дата, тип устройства, операционная система, пройденная авторизация, ключевое слово и множество других параметров. Все это позволяет выстроить точный путь пользователя, а также назначить каждому взаимодействию свой вес, значимость и влияние на итоговую ценность конверсии.
Источник: andata.ru
Attribution что это за программа
О компании
Партнерская программа
Brand Assets
Обучение Programmatic
РЕКЛАМНЫЕ КАНАЛЫ
Видеореклама
Медийная реклама
Социальные медиа
Аудиореклама
Мобильная реклама
ТЕХНОЛОГИИ
NT Segments
Cross-Device — Мультиплатформа
Brand Lift
Синхронизация данных
Динамические креативы
Активация данных
Что такое окно атрибуции?
Что такое окно атрибуции?
Для анализа рекламной кампании в случае, когда для принятия решения пользователю необходимо время, NT предлагает использовать окна атрибуции.
Окно атрибуции
— это временной промежуток, который измеряется от первого контакта пользователя с рекламным сообщением и до целевого действия. Целевым действием может быть покупка, звонок, установка приложения и какие-либо другие, ценные для вашего бизнеса действия пользователей.
Окно атрибуции используется для анализа рекламной кампании в случаях, когда для покупки пользователю необходимо время для принятия решения.
Важно понимать, что для каждого типа бизнеса оно может быть разным — в programmatic платформе можно задавать это значение от часа до 30 дней и более. Например, для таких тематик, как авто или недвижимость, время принятия решения может составить до 6 месяцев и даже больше.
Наша платформа помогает идентифицировать каждого пользователя и сформировать систему таргетингов для привлечения целевой аудитории.
Каким образом NT использует окно атрибуции в Programmatic читайте в разделе активации данных
Источник: nt.technology
Attribution что это за программа
Будь в курсе последних новостей из мира гаджетов и технологий
iGuides для смартфонов Apple
Какие экспериментальные функции Apple добавила в Safari на iOS 13
Егор Морозов — 19 августа 2019, 16:25
Apple продолжает наращивать функционал Safari, добавляя в него экспериментальные функции, которые пока еще окончательно не протестированы и могут работать некорректно. Найти весь их список можно по пути Настройки > Safari > Дополнения > Experimental Features:
- Accessibility Object Model — экспериментальный JavaScript API, который позволяет разработчикам изменять дерево доступности браузера, иными словами — новый удобный доступ к структуре сайта.
- Ad Click Attribution (Debug Mode) — новая функция конфиденциальности, которая позволяет подтвердить переход по рекламной ссылке, но при этом рекламодатель не получит никаких приватных данных о пользователе.
- Blank anchor target implies rel=noopener — замечали когда-нибудь, что при переходе по ссылке открывается еще одно окно с рекламой, а страница где вы нажали на ссылку меняется на фишинговую? Включение этой опции запретит изменять текущую страницу при нажатии на ссылку на ней.
- CSS Custom Properties and values — так называемые пользовательские свойства CSS, позволяющие менять внешний вид элементов на странице после ее загрузки. Например, они позволяют просто и изящно сделать так, чтобы ссылка после загрузки страницы подсвечивалась зеленым, а после нажатия на нее — красным.
- CSS Painting API — часть низкоуровневого CSS Houdini, позволяющая программно рисовать на странице все, что душа пожелает. А с учетом того, что это JavaScript — нарисованное можно сделать динамическим. По сути очень похоже на API Canvas в HTML5, только реализовано иначе и может работать быстрее.
- CSS Typed OM (Object Model) — говоря простым языком, это новая объектная модель, которая упрощает и ускоряет работу с объектами CSS: они теперь представляются в виде типизированных объектов JavaScript, что позволяет манипулировать с меньшим негативным влиянием на производительность (да и улучшается общая «читабельность» кода, упрощая поиск багов).
- MathML Core — позволяет точно визуализировать математические символы и формулы в документах WWW с использованием XML-языка MathML.
- Fetch API Request KeepAlive — функция для сбора аналитики, работает даже тогда, когда сайт не был загружен до конца.
- Quirk to prevent delayed initial painting on sites — разработчики Apple всегда радуют великолепными описаниями новых функций (дословно это переводится как «причуда для предотвращения начальной задержки при рисовании на сайтах»). Собственно, тут можно лишь предположить, что это убирает задержку при рисовании стилусом на страницах в интернете.
- Automatic HTTPS upgrade — при включении этой опции Safari будет пытаться сначала загружать защищенную версию страницы и ее элементов (HTTPS), и только если их нет, будет открываться незащищенная HTTP-версия.
- ImageBitmap and OffscreenCanvas — фунции, сильно ускоряющие рендеринг графики на странице благодаря использованию многопоточности процессора и прямому доступу к «железу».
Для примера, десктопный Chrome 76 набирает порядка 532 очков — несильно больше.
Источник: www.iguides.ru