Связаться с нами
Закрыть
Назад в блог
Новые модели атрибуции конверсий от Яндекс.Директ

Новые модели атрибуции конверсий от Яндекс.Директ

#аналитика
09 июля 751 просмотр 7 минут на чтение
Рассказывает
Иван Барченков
Коммерческий директор

Понять, какое объявление подтолкнуло пользователя зайти на сайт или, наоборот, стало причиной отказа, теперь возможно благодаря изменениям в статистике Яндекс.Директ. Они позволят оценить эффективность рекламной кампании сразу несколькими способами – по первому, последнему или последнему значимому переходу.

После нововведений Яндекса рекламодатели смогут детальнее отслеживать источники конверсий в кампаниях. При создании отчета теперь можно выбрать модель атрибуции и отследить конверсии по трем новым моделям атрибуции в Директе – по первому, последнему и последнему значимому переходу. Создание такого отчета возможно в мастере отчетов в разделе статистики кампании.

Как эти способы работают?

«Первый переход» – это первый клик по объявлению Директа, который привёл человека на сайт. Модель «последний переход» означает последний клик из Директа, если он непосредственно предшествовал конверсии. «Последний значимый» – это последний клик из Директа, если после него не было других важных источников трафика (например, перехода из органических результатов поиска или другой рекламной системы).


"Теперь мы сможем учитывать конверсии, которые ранее не фиксировались. Например, пользователь кликнул по рекламе, затем отошел на длительное время, вернулся и совершил конверсию. Раньше такой рекламный контакт не засчитывался. Но теперь новая модель атрибуции позволяет приписывать конверсии последнему значимому переходу".

Татьяна Тарасова, руководитель производственного направления отдела интернет-маркетинга MediaNation


Что еще нового в Яндекс.Директ?

Теперь процент конверсии в Директе будет рассчитываться по-другому: как отношение целевых визитов к кликам по объявлениям. А не к визитам, источником которых стал Директ.

В чем важные отличия между статистикой в Яндекс.Директ и в Яндекс.Метрике?

Главное отличие заключается в принципе сбора статистики. Яндекс.Директ использует клики по объявлениям, а Яндекс.Метрика фиксирует визиты на сайт.

Также отличается дата конверсии. В Метрике достижение цели фиксируется в отчётах в тот день, когда оно произошло. В Директе же важно отразить отдачу от размещения рекламы, а не поведение посетителей на сайте. Именно поэтому конверсия будет привязана к клику, который эту отдачу и обеспечил.

Зачем использовать Яндекс.Директ и Яндекс.Метрику вместе?

Многие рекламодатели уже давно пользуются моделями атрибуции в Яндекс.Метрике. Однако модели атрибуции в Директ отличаются с ними функционально.

В отчетах Метрики есть возможность полноценно отследить путь пользователя, начиная от первого визита на сайт, заканчивая покупкой и повторными визитами. Это позволяет сделать выводы о том, сколько времени требуется пользователю на обдумывание покупки, какой вклад в продажи вносят разные каналы коммуникаций, есть ли технические недочеты на сайте.

Отчеты в Яндекс.Директ помогают получить конкретные данные для оптимизации настроек и креативов, а также поднять ставки для наиболее эффективных сообщений, ключевых фраз или часов показа рекламы.

Используя Метрику и Директ вместе, рекламодатели смогут эффективнее оценить запущенные рекламные кампании и скорректировать их при необходимости.

Другие статьи по теме
30 декабря 138 просмотров 15 минут
#аналитика
Борьба за внимание пользователей: как улучшить поведенческие факторы на сайте
22 октября 595 просмотров 10 минут
#аналитика
Кейс Литрес: снимаем ограничения Google Analytics и разрабатываем собственную систему сквозной аналитики
15 октября 1817 просмотров 7 минут
#аналитика
Как найти ядро клиентов, на которых вы точно заработаете деньги
08 октября 1243 просмотра 7 минут
#аналитика
Проверка на идеальность
17 сентября 10235 просмотров 7 минут
#аналитика
Что такое веб-аналитика, а также сервисы и системы для её проведения
Почти все сайты подключены к системам Яндекс.Метрики и Google Analytics. Счетчики установлены, отчеты создаются. Правда, во многих случаях аналитика заканчивается именно на этом этапе. Как организовать действительно эффективную работу по веб-аналитике сайта и сделать ее важной частью бизнеса – в нашем лонгриде.
15 января 5314 просмотра 6 минут
#аналитика
Цели в Google Analytics: как создать, настроить и установить
06 октября 2534 просмотра 5 минут
#аналитика
Что такое Big Data: как работать с большими данными
Большие данные становятся неотъемлемой частью нашей жизни. Все мы ежедневно используем какие-либо технологии и контактируем с продуктами и крупными компаниями. Компании предлагают нам свои продукты и, в свою очередь, используют данные, которые мы им предоставляем (начиная от отслеживания переходов на сайте и заканчивая персональной информацией при оформлении заказов). Настал момент подробнее разобраться, как собираются эти огромные потоки информации и что с ними делают.
10 сентября 1132 просмотра
#аналитика
Customer Journey Map: что это, зачем, источники информации, где и как визуализировать
«Клиент редко покупает то, что бизнес ему продает», – сказал Питер Друкер, один из известных теоретиков менеджмента. Многие клиенты вкладывают другие смыслы в ваши товары и приходят к покупке с помощью тех каналов, которым вы, возможно, не уделяли внимание.
22 июля 3506 просмотров 4 минуты
#аналитика
Что такое CRM системы и как они помогают бизнесу
Автоматизация рабочих процессов сейчас – это привилегия не только крупного бизнеса. IT-технологии развились до такой степени, что различные аналитические системы и другие нужные продукты стали доступны малым и средним компаниям. В том числе и программы для автоматизации работы с клиентами. Если вы все еще сомневаетесь в необходимости внедрения CRM-системы, то эта статья для вас.
20 июля 1052 просмотра 4 минуты
#аналитика
Применение машинного обучения в Google таблицах с помощью библиотеки Tensorflow.js и Google Apps скрипта
Тема машинного обучения сейчас очень актуальна и продолжает набирать обороты. Машинное обучение — это алгоритм, с помощью которого система распознает данные и их закономерности, предсказывает значения на основе обученной модели.
Давайте работать?
Мы верим в ваш бизнес
Наверх