Google ADV: i modelli di attribuzione

7 Gennaio 2020 Luca Burei pillole formative

Quando parliamo di modelli di attribuzione spesso e volentieri molti inserzionisti alle prime armi cadono un po’ dalle nuvole. Vediamo in questo articolo cosa sono nel dettaglio.

Si tende a dimenticare che il percorso di un utente verso quella che è la conversione desiderata è delineato da più touchpoint. Sarebbe abbastanza limitante tener conto solamente delle conversioni che vedono un utente cliccare nel nostro annuncio, compilare il form/acquistare e tanti saluti. Spesso infatti, prima di arrivare a maturare l’intenzione di acquisto, l’utente effettua altri clic sui nostri annunci, magari per differenti query, oppure entra direttamente sul nostro sito per dare un’altra occhiata al catalogo. I modelli di attribuzione servono a distribuire più equamente la responsabilità di una conversione verso le diverse parole chiave, annunci, gruppi di annunci ecc.ecc.

Per andare a vedere con quale modello di attribuzione vengono attribuite attualmente le nostre conversioni, occorrerà dal menù “Strumenti e impostazioni” aprire nella sezione “misurazione” la parte dedicata alle conversioni.

 

Fatto questo, controlliamo conversione per conversione quale modello hanno impostato. Di default tutte le conversioni saranno attribuite con il modello chiamato “ultimo clic”.

 

Vediamole nello specifico una ad una.

 

 

“Ultimo clic”

l’impostazione di default, attribuisce la responsabilità della conversione all’ultimo touchpoint avuto con l’utente. Se per esempio entrerà dai nostri annunci nella nostra pagina di atterraggio per tre keywords diverse, solo l’ultima di esse avrà attribuita la conversione. Con questa impostazione non avrai mai valori “frammentati” di conversione, ma sempre cifre intere (esempio: lead ottenuti 4.)

“Primo clic”

Ragiona all’inverso dell’ultimo modello presentato. Tutta la responsabilità viene attribuita al primo clic d’entrata. Questo tipo di modello viene utilizzato solitamente in campagne di brand awareness, o che comunque lavorano nella parte del funnel più alta. Se ipotizziamo di fare una campagna per creare percezione del nostro brand, potrebbe risultare interessante attribuire a questa campagna i lead/le vendite ottenute anche se l’azione viene conclusa su altri tipi di campagne (brand, shopping, ecc.). Anche con questo modello avremo conversioni a cifra intera.

“Lineare”

“Spalma” la responsabilità in tutti i touchpoint che hanno portato alla conversione in modo equo. Risulta essere un modello utilizzato quando ho bisogno di fare valutazioni ad ampio raggio sul funnel che sto attuando. Se infatti avrò campagne di brand awareness e altre campagne dedicate alla conversione, vedrò le conversioni frazionate nei vari touchpoint (es. ho 10 keyword differenti che hanno alla voce conversioni 0,10).

“Decadimento temporale”

Attribuisce la conversione focalizzandola sull’ultimo touchpoint.  Può risultare interessante in percorsi che prevedono diversi lassi temporali. Non dimenticate di dire alla piattaforma di considerare oltre i 30 giorni canonici la conversione se state lavorando su grossi range di tempo.

“In base alla posizione”

È il penultimo modello, che personalmente preferisco. Distribuisce la responsabilità a tutti i touchpoint, dando una percentuale maggiore al primo e all’ultimo di essi (40%). Dal mio punto di vista, si tratta di un modello utilizzabile in molti casi, e che ci da una visione ottima di quella che è a suddivisione della responsabilità durante tutto il percorso dell’utente.

“Basata sui dati”

L’ultimo modello, quello in base ai dati, risulterà “non sbloccato” ai più. Per poter utilizzare questo modello, occorre infatti registrare diverse migliaia di conversioni entro 30gg. Questo modello sfrutta il machine learning della piattaforma per distribuire la responsabilità alle varie parole chiave secondo i dati che ha raccolto nel tempo.

Ricordate sempre di controllare come sono impostati i modelli di attribuzione del vostro account, per poter avere un visione precisa di quello che è il percorso dell’utente verso la conversione.

Ancora nessun commento

Lascia un commento

Il tuo indirizzo email non sarà pubblicato. I campi obbligatori sono contrassegnati *

Questo sito usa Akismet per ridurre lo spam. Scopri come i tuoi dati vengono elaborati.