Доступные модели атрибуции в GA4: как выбрать, настроить и избежать ошибок

Чтобы эффективно управлять маркетинговым бюджетом, важно не только знать, сколько конверсий вы получили, но и понимать, откуда именно они пришли. В реальности путь клиента к покупке часто состоит из большого количества взаимодействий.

Оценить роль каждого канала в этом процессе помогают модели атрибуции — они позволяют проанализировать, как пользователи движутся к цели и какая точка соприкосновения больше всего повлияла на результат.

В статье рассмотрю принципы работы моделей в Google Analytics 4, доступные варианты, особенности настройки и критерии выбора для взвешенных решений в аналитике и рекламе.

Что такое атрибуция и какими бывают ее модели

Прежде чем совершить покупку или другое ценное действие на сайте, пользователь может пройти сложный путь: ввести несколько поисковых запросов, увидеть несколько объявлений, взаимодействовать с email-рассылкой или посетить сайт напрямую.

Этот путь к конверсии — это последовательность взаимодействий пользователя с вашим сайтом или мобильным приложением, приводящая его к целевому действию. Он может включать различные точки контакта с вашим брендом, и важно понимать, какие из них оказали наибольшее влияние на решение пользователя.

Точки соприкосновения — это моменты, когда пользователь вступает во взаимодействие с вашим брендом до, во время или после ключевого события (например, конверсии). Изучая эти точки, особенно те, что случаются после конверсии, можно лучше понять уровень удовлетворенности клиента.

Рассмотрю типичный пример, когда клиент:

• увидел рекламу, например, в Instagram Reels;

• перешел на сайт;

• подписался на рассылку и получил промокод;

• через несколько дней увидел контекстную рекламу, вспомнил о промокоде;

• добавил товар в корзину, но не завершил покупку;

• на следующий день вспомнил об идее покупки, ввел бренд в поиск Google;

• совершил покупку через органический поиск.

Итак, пользователь прошел семь точек соприкосновения и взаимодействовал с тремя каналами: Paid Social (Instagram), Paid Search (Google Ads), Organic Search (Google).

Чтобы глубже понять поведение клиентов, недостаточно просто фиксировать взаимодействия — важно оценивать вклад каждого в достижение конверсии. Это помогает точнее распределять бюджет между действенными каналами. Модели атрибуции как раз и отвечают на вопрос, что именно было ключевым и кому принадлежит заслуга за результат.

Это означает, что для одного пути конверсии разные модели дают разные результаты — ведь отличаются количество и порядок точек соприкосновения.

Выбранная модель атрибуции помогает лучше понять, какие источники получат ценность за конверсию. Ее выбор может зависеть от вашей бизнес-модели, типа продукта, длины воронки и других факторов.

GA4 использует различные модели атрибуции, чтобы назначать ценность объявлениям, кликам и другим взаимодействиям на пути пользователя к покупке на вашем сайте или в приложении:

1. Для параметров (dimensions) на уровне пользователя и на уровне сеанса Analytics использует модель атрибуции «Последний клик (каналы платного и обычного трафика)». Изменение модели атрибуции не влияет на эти параметры.

2. Для параметров на уровне события Analytics назначает выбранную пользователем модель атрибуции, но по умолчанию применяется модель атрибуции на основе данных. Все отчеты с параметрами трафика на уровне события отображают выбранную модель атрибуции.

Какие модели атрибуции доступны в Google Analytics 4

Сейчас их три:

1. Модель на основе данных (Data-driven attribution).

2. Модель по последнему косвенному переходу.

3. Модель по последнему платному переходу.

Модель на основе данных

С выходом GA4 Google представил новый, более гибкий тип атрибуции, который ранее был недоступен в Universal Analytics — на основе данных. Он основывается на алгоритмах машинного обучения и формирует ценность каждого взаимодействия на основе фактического поведения пользователей.

Особенность в том, что эта модель уникальна для каждого рекламодателя и каждого ключевого события и учитывает специфику данных конкретного аккаунта.

Как работает атрибуция на основе данных: она анализирует пути, приводящие или не приводящие к ключевым событиям, и определяет, какие точки взаимодействия (touchpoints) больше всего повлияли на результат.

При формировании ценности учитываются следующие факторы:

• время между взаимодействием и конверсией — период времени между моментом взаимодействия пользователя с рекламой или иной маркетинговой точкой и моментом осуществления конверсии;

• тип устройства;

• количество взаимодействий с рекламными объявлениями;

• порядок их показа и типы объявлений.

Эта модель сопоставляет фактические и потенциальные результаты, чтобы определить точки взаимодействия с наибольшим шансом завершиться ключевыми событиями. Ценность конверсии распределяется в зависимости от влияния каждого взаимодействия на вероятность выполнения цели. В итоге Google Analytics присваивает разный вес точкам соприкосновения на пути пользователя к конверсии.

В зависимости от доступности статистики, модели атрибуции на основе данных могут использовать сводные сведения, собранные в соответствии с настройками совместного доступа к данным.

Модель атрибуции по последнему косвенному переходу

Эта модель присваивает 100% ценности конверсии последнему косвенному источнику, через который пользователь перешел перед выполнением ключевого события. Таким источником может быть клик на объявление или завершение заинтересованного просмотра, например, рекламы на YouTube.

Она игнорирует прямые посещения, если путь к конверсии состоял не только из них.

Ниже привела примеры, демонстрирующие распределение ценности ключевого события:

1. Медийная реклама → Социальные сети → Поисковая реклама → Обычный поиск → 100% ценности конверсии получит обычный поиск.

2. Медийная реклама → Социальные сети → Поисковая реклама → Прямой трафик → 100% ценности получит поисковая реклама (поскольку прямой трафик игнорируется).

3. Прямой трафик (одна точка) → 100% ценности получит прямой трафик, так как нет других источников.

Модель атрибуции по последнему платному переходу

Вся ценность конверсии назначается последнему каналу Google Ads, по которому пользователь перешел перед выполнением ключевого события. Когда в пути пользователя отсутствуют переходы из Google Ads, система автоматически использует модель по последнему косвенному переходу.

Как и предыдущие модели, модель «Платные каналы Google по последнему клику» не учитывает прямые посещения, если только весь путь до конверсии не состоял исключительно из прямого трафика.

Примеры распределения ценности:

1. Медийная реклама → Социальные сети → Поисковая реклама (Google Ads) → Обычный поиск → 100% ценности конверсии получит поисковая реклама Google Ads.
2. Медийная реклама → Социальные сети → Конверсия по заинтересованному просмотру YouTube → Email → 100% ценности получит YouTube, поскольку это канал Google Ads.
3. Медийная реклама → Социальные сети → Email → Прямой трафик → 100% ценности получит электронная почта — по логике модели последнего непрямого клика, поскольку нет переходов с Google Ads.

Настройка атрибуции в GA4

Чтобы изменить модель атрибуции в отчетах GA4:

Шаг 1. Перейдите в раздел «Администратор» в своем ресурсе GA4.

Шаг 2. В столбце «Отображение данных» нажмите «Настройки атрибуции».

Шаг 3. В открывшемся меню вы увидите три секции для настройки:

1. Модель атрибуции отчетов.

2. Каналы, которые могут получить процент ценности.

3. Окно (промежуток времени) до конверсии.

1. Модель атрибуции отчетов

Чтобы выбрать нужную модель, откройте выпадающий список в секции «Модель атрибуции отчетов» и выберите ту, которую хотите использовать.

Выбранная модель атрибуции будет применяться ко всем отчетам в GA4. По ее правилам будут распределяться количество конверсий и/или доход от электронной торговли.

На отчеты об атрибуции не влияют никакие изменения в модели атрибуции отчетов.

По умолчанию в GA4 для всех аккаунтов используется модель атрибуции на основе данных. Google активно рекомендует именно ее, поскольку она учитывает реальное поведение пользователей и дает более точное представление о влиянии каждого канала на конверсию.

Модель атрибуции по последнему косвенному переходу в настоящее время может подойти только в случаях, когда вам нужно оценить вклад последнего канала или если у вас недостаточно данных для использования более сложных моделей атрибуции.

Модель по последнему платному переходу удобна, когда вам важно анализировать исключительно эффективность платных каналов, например, Google Ads.

2. Каналы, которые могут получить процент ценности

Этот параметр становится доступным только после подключения аккаунта Google Ads к ресурсу GA4 и импорта конверсий из GA4 в Google Ads. Он позволяет настроить, каким каналам в Google Ads будет присваиваться ценность конверсий, отправляемых из Google Analytics.

В этой секции доступны два варианта:

1. Платные каналы Google — вся ценность присваивается только каналам Google Ads.

2. Платные и органические каналы — ценность распределяется между каналами Google Ads и органическими источниками, однако в учетной записи Google Ads отображается только та часть, которая была присвоена платным каналам.

Выбор зависит от способов продвижения сайта или приложения. Чтобы сравнивать разные источники трафика, например эффективность Google Ads и SEO, стоит выбрать «Платные и органические каналы» — так распределение ценности конверсий в Google Ads будет более сбалансированным. Когда нужно оценивать только эффективность кампаний Google Ads между собой, лучше выбрать «Платные каналы Google».

Если выбрать настройки атрибуции Платные каналы в Google, в отчетах о конверсиях Google Analytics будут отображаться конверсии из Google Ads. Если выбрать «Платные и бесплатные каналы», в Google Analytics можно будет создавать отчеты о конверсиях из платных и обычных источников, чтобы получить более широкое представление о конверсиях из разных каналов, а не только из платных каналов Google Ads.

Изменение этой настройки будет применяться ко всем связанным учетным записям Google Ads. Это может повлиять на конверсии, которые вы создаете в Google Ads для назначения ставок и создания отчетов. Прежде чем изменения будут отображены в кампаниях и отчетах Google Ads, может пройти несколько дней.

3. Период учета конверсии

течение которого точку взаимодействия с пользователем можно связать с конверсией.

Окно ретроспективного анализа ключевого события, или «окно конверсии» — это период времени (измеряется в днях), определяющий, насколько далеко в прошлом точка взаимодействия соответствует требованиям для присвоения ценности за конверсию.

Например, 30-дневное окно означает, что точка взаимодействия может быть связана с конверсией, если она произошла не позднее чем за 30 дней до конверсии. К примеру, конверсия состоялась 30 января, тогда будут учитываться все точки соприкосновения, произошедшие с 1 по 30 января.

Период учета конверсии применяется ко всем моделям атрибуции и всем типам конверсий. Изменения в этой настройке начинают действовать с момента сохранения и отображаются во всех отчетах ресурса GA4:

1. По умолчанию GA4 использует 30-дневное окно обзора ключевых событий для ключевых событий вовлечения (‘first_open’, ‘first_visit’). При желании можно выбрать период в семь дней.

2. Для всех остальных событий-конверсий таким периодом по умолчанию является 90-дневное окно обзора. Однако можно выбрать период в 30 или 60 дней.

3. Для ключевых событий заинтересованного просмотра GA4 использует трехдневное окно обзора ключевых событий. В настоящее время изменить этот период невозможно.

https://img.netpeak.ua/kimi/1979NZR.png

Примечание. Изменение окна ретроспективного анализа ключевых событий будет применяться в дальнейшем, и эти изменения будут отображаться во всех отчетах в ресурсе GA4. Оно применяется ко всем моделям атрибуции GA4 и всем типам ключевых событий.

После применения новой модели важно оценить ее влияние на аналитику сайтов. Используйте отчеты GA4, чтобы оценить изменения источников трафика и их влияние на отчетность. Благодаря правильному подходу можно оптимизировать маркетинговые кампании и повысить их эффективность.

Дробное значение ценности конверсии

Если в отчетах используются параметры трафика на уровне события, выбор модели атрибуции может влиять на такие показатели:

1. Ключевые события.

2. Общий доход.

3. Доход от покупок.

4. Количество точек взаимодействия до ключевого события.

5. Общий доход от рекламы.
   
   

При переходе на модель атрибуции «На основе данных» (вместо модели по последнему клику), в указанных выше столбцах могут появиться десятичные значения — то есть дробное присвоение ценности конверсии.

Это объясняется тем, что процент ценности ключевого события распределяется между всеми взаимодействиями пользователя с объявлениями на пути к конверсии. Распределение осуществляется в соответствии с выбранной вами моделью атрибуции.

Где найти отчеты об атрибуции в GA4

Чтобы просмотреть модели атрибуции, откройте вкладку «Реклама» в меню слева. Далее выберите один из двух отчетов об атрибуции:

1. Отчет «Пути атрибуции».
2. Отчет «Модели атрибуции».

Отчет «Пути атрибуции»

Этот отчет отображает полный путь пользователя к конверсии с разбивкой по каналам. В нем видно, какие каналы открывают путь, ассистируют или завершают конверсию. Это помогает понять роль каждого источника в процессе принятия решения.

Отчет «Модели атрибуции»

В этом отчете видно, как различные модели атрибуции, к примеру, последний клик, первый клик, data-driven распределяют ценность конверсий между каналами. Это позволяет оценить, насколько меняется вклад каждого источника в зависимости от выбранной модели. Отчет полезен для принятия стратегических решений по распределению бюджета.

Различия в атрибуции между GA4 и Google Ads

Это распространенное явление, с которым сталкиваются и маркетологи, и аналитики. Хотя обе платформы часто отслеживают одно и то же действие пользователя, количество засчитанных конверсий, источник трафика и даже дата могут отличаться. Причина в разном подходе к атрибуции — распределению ценности между каналами, повлиявшими на пользователя перед выполнением целевого действия.

1. GA4 по умолчанию использует модель на основе данных (Data-driven attribution). Когда не указано иное, Google Ads часто применяет модель последнего клика или также data-driven, но только в пределах Google Ads.

2. Важно, какие именно каналы могут получить ценность за конверсию. В GA4 можно выбрать, учитывать только платные каналы Google или все источники трафика — платные и бесплатные. Когда установлен второй вариант, в отчетах GA4 появляются конверсии, за которые Google Ads не претендует. Это создает иллюзию заниженной эффективности кампаний, хотя атрибуция происходит по другому принципу. И наоборот — ограничение только платными каналами Google не позволяет увидеть полную картину пути пользователя.

3. Отдельная проблема — настройка периода ретроспективного анализа. В GA4 по умолчанию этот период составляет 90 дней, но его можно изменить на 30 или 60. В Google Ads этот период обычно установлен на 30 дней. Когда пользователь нажал на объявление 45 дней назад, а покупку совершил сейчас, то GA4 засчитает это взаимодействие, а Google Ads — нет. Это еще один пример того, как расхождения в настройках могут существенно повлиять на финальные цифры в отчетах.
   
   Чтобы избежать таких ситуаций, рекомендую регулярно проверять и, при необходимости, согласовывать модели атрибуции в GA4 и Google Ads. Если вы хотите видеть максимально приближенные цифры — выберите одинаковую модель (например, data-driven), синхронизируйте окна ретроспективного анализа (например, 30 дней в обеих платформах), а также установите одинаковый перечень каналов, которым можно назначать ценность.

4. В Google Analytics 4 основной идентификатор атрибуции — user_pseudo_id (ID пользователя). В Google Ads — это идентификатор клика gclid, атрибуция строится вокруг него. Это и приводит к различиям в количестве конверсий, даже если сами модели атрибуции могут быть идентичны.
   
   Кроме того, Google Ads использует моделирование конверсий, что может объяснять расхождения в данных с GA4. Моделирование применяется, когда пользователь проходит путь к целевому действию на нескольких устройствах. Например, нажимает на объявление на телефоне, а завершает покупку на ноутбуке. Это может привести к отображению в Google Ads большего количества конверсий, чем в GA4.

Почему растет direct-трафик и как это исправить

Когда каналы трафика, например, Google Ads или обычный поиск не имеют данных об источниках перехода, Google классифицирует это как «прямое» посещение.

Как следствие, эти каналы не получат ценности конверсии, даже если они сыграли определенную роль в привлечении трафика на ваш сайт и его преобразовании.

Это не касается настоящих прямых посещений, то есть людей, которые вводят ваш сайт в адресную строку или добавляют ваш сайт в закладки. Итак, когда трафик не поступает из другого источника, он является прямым.

Если заметно, что трафик из источников вроде Google Paid, Organic и других уменьшается, а доля прямого растет, это сигнал о наличии проблем.

Ниже привела основные причины такой ситуации и варианты устранения:

1. Потеря реферальных данных. Это может привести к большому количеству прямого трафика. Чтобы исправить это, убедитесь, что все ссылки помечены тегами UTM и, где возможно, используйте автоматическое и динамическое теги. Кроме того, целесообразно регулярно проверять источники рефералов для своевременного реагирования.

2. Отслеживание на разных устройствах и в разных браузерах. Когда пользователи просматривают сайты на разных устройствах и/или в разных браузерах, это может вызвать проблемы с отслеживанием точек касания. Отслеживание идентификаторов пользователей может помочь унифицировать пути пользователей. Вы также можете поощрить пользователей входить в свои учетные записи на разных устройствах, чтобы связать свои действия.

3. Пробелы из-за конфиденциальности. Вы не можете говорить об аналитических данных без опасений по поводу конфиденциальности и того, как различные законы могут вызвать пробелы в атрибуции. Чтобы избежать этих пробелов, попробуйте перейти к сбору данных первой стороны и получить четкое согласие пользователей.

4. Длинные пути конверсии. Для предприятий с длительными циклами продаж путь к конверсии часто содержит множество точек взаимодействия. В более сложных сценариях атрибуция превращается в вызов. Отчет «Пути конверсии» в GA4 поможет проанализировать маршрут пользователя, оценить эффективность каждого этапа и найти возможности для оптимизации или сокращения этого пути.

Выводы

1. Атрибуция — это не просто технический параметр в настройках аналитики. Это стратегический инструмент, позволяющий увидеть полную картину взаимодействия пользователей с брендом и принимать обоснованные решения, действительно влияющие на результат. Понимание и правильное использование моделей атрибуции — ключ к объективному анализу эффективности маркетинговых каналов.

2. Модель атрибуции в GA4 определяет, как именно система распределяет ценность между каналами, приведшими пользователя к конверсии.

3. Неправильный выбор модели может привести к искаженным выводам и неэффективному распределению маркетингового бюджета.

4. GA4 предлагает три актуальные модели: на основе данных, по последнему косвенному переходу и по последнему платному переходу.

5. Для стратегического анализа важно учитывать различия между GA4 и Google Ads в подходе к атрибуции, окнах конверсии и поддерживаемых каналах.

6. Отчеты GA4 позволяют сравнивать модели атрибуции и выявлять наиболее эффективные источники трафика на основе реального поведения пользователей.

7. Регулярный просмотр настроек атрибуции помогает избегать ошибок в аналитике и улучшать результативность кампаний.