← Все плейбуки·Атрибуция в digital

Что нужно на входе

• Распределение конверсий по дням задержки (lag) для 3-6 последних сопоставимых кампаний, выгруженное из аналитической платформы (GA4, MMP или отчёт ad-сервера по пути конверсии)
• Длина цикла покупки в категории (среднее количество дней от первого контакта до покупки), из CRM клиента или исследования категории
• Доступные варианты окна lookback и текущие значения по умолчанию для click-through и view-through, из интерфейса DSP/ad-сервера
• Даты флайтов и микс каналов, из текущего медиаплана
• Окно атрибуции, использованное в предыдущих кампаниях этого аккаунта, из последнего отчёта по кампании, для сопоставимости

Порядок действий

1. Выгрузить из аналитической платформы количество конверсий по дням после контакта с рекламой для 3-6 сопоставимых кампаний, получив исходную таблицу распределения по дням задержки
2. Перевести количество конверсий в накопленные проценты на 1, 7, 14, 30 и 45 день, чтобы найти точку, где кривая выполаживается
3. Рассчитать предельное количество конверсий в день внутри каждого интервала (1-14, 14-30, 30-45), чтобы найти точку, где дополнительные дни перестают окупаться
4. Сверить предполагаемую точку отсечения со средним циклом покупки в категории по данным CRM как проверку правдоподобия кривой, а не как основной фактор
5. Настроить отдельные окна для click-through и view-through в ad-сервере/DSP, так как view-through конверсии затухают быстрее, чем click-through
6. Зафиксировать выбранное окно и обоснование в плане измерений и уведомить об изменении всех, кто использует фид атрибутированных конверсий далее по цепочке, включая дашборды и входные данные MMM

Разбор с числами

Выгрузить из GA4 последние 4 сопоставимые кампании по товарам для дома: 12,400 отслеженных конверсий в течение 45 дней после контакта. Накопленный охват: день 1 = 40% (4,960), день 7 = 68% (8,432), день 14 = 82% (10,168), день 30 = 94% (11,656), день 45 = 100% (12,400). Предельная скорость по интервалам: день 1-14 даёт 5,208 конверсий за 13 дней = 400/день; день 14-30 даёт 1,488 за 16 дней = 93/день; день 30-45 даёт 744 за 15 дней = 50/день. CRM клиента показывает средний цикл покупки 18 дней, близко к отметке в 14 дней, где кривая переламывается. Установить окно click-through на 14 дней, что покрывает 82% конверсий при предельной скорости 400/день до того, как кривая падает до 93/день. Установить окно view-through на 1 день, что соответствует собственным данным затухания этого аккаунта в DSP. Трактовка: всё, что после 14 дня, в основном отражает активность, которая лучше объясняется другими каналами или органическим возвратом, а не самим контактом с рекламой.

Где ошибаются

• Настраивать окна view-through и click-through раздельно: view-through затухает в течение дня-двух, click-through может длиться 14-30 дней, и одно общее окно приводит к неверному зачёту одного из них
• Использовать длину цикла покупки как проверку на разумность, а не как основной вход: точку отсечения должна задавать кривая задержки по фактическим данным кампании, а показатель CRM лишь подтверждает её правдоподобность
• Пересчитывать кривую для конкретного аккаунта вместо того, чтобы оставлять значение платформы по умолчанию (часто 30 дней для click, 1 день для view): значения по умолчанию настроены на медианного рекламодателя и могут завышать реальную скорость затухания для этого аккаунта
• Пересматривать окно при существенном изменении микса каналов, например при добавлении ТВ или офлайна, поскольку у них более длинные и по-другому устроенные кривые задержки, чем у кампаний, на основе которых было установлено исходное окно

Как понять, что верно

Используемые термины

• Attribution Window
• Conversion Attribution
• Last-Click Attribution

← Все плейбуки Считается в ValueMetrics →