Інструмент для підрахунку «Асоційованих конверсій» в GA4 — скрипт для Google таблиць

У цій статті я розповім про інструмент, який може легко і швидко підрахувати асоційовані конверсії та дохід для будь-якого каналу, підключеного до Google Analytics 4 (GA4). Це дозволить різнобічно підходити до оцінки ефективності різних джерел, особливо тих, що працюють з холодною аудиторією на середніх і високих рівнях воронки.

Що таке «Асоційовані конверсії»

Ті, хто застав Universal Analytics (UA), напевно пам'ятають звіт по асоційованих конверсіях (Assisted conversions), де видно, які канали допомогли отримати конверсію, але не стали останніми в ланцюжку. 

Дотримуючись логіки Data-Driven атрибуції (DDA), інженери Google вирішили, що конкуренція між показниками Last Click атрибуції та асоційованими  конверсіями, як в UA, новій версії аналітики не потрібна. Звіт прибрали, залишивши користувачам можливість лише візуально переглядати цінність каналів у звіті «Шляхи атрибуції» і порівнювати показники DDA і Last Click атрибуції.

Займаючись аналітикою рекламних каналів, я зрозумів, що стандартних можливостей замало, тому створив інструмент під це завдання.

Детальніше про асоційовані конверсії читайте в тексті мого колеги. 

Як користуватися інструментом

Інструмент — скрипт для Google таблиці, який обробляє інформацію зі звіту «Шляхи атрибуції» в GA4 і видає результат на окремому аркуші.

Підготовка

Перше, що потрібно зробити — це вивантажити звіт «Шляхи атрибуції». Для цього зайдіть в GA4 і натисніть в лівому меню на пункт «Реклама», далі в списку, що розкрився, «Атрибуція» — «Шляхи атрибуції».

Наступний крок — вибір потрібних ключових подій у верхній області звіту. Наприклад, якщо ви хочете враховувати тільки покупки — виберіть у випадаючому списку Purchase.

Далі — вибір змісту шляхів атрибуції. Доступні: Основна група каналів, Група каналів за замовчуванням, Джерела, Канали та Кампанії.

І завершальний етап — вибір періоду (праворуч зверху) за який ви плануєте аналізувати дані.

Після завершення налаштування звіту — експортуйте його в таблицю Google. Це можна зробити прямо в інтерфейсі GA4.

Запуск скрипта

Відкрийте скрипт і скопіюйте його до себе, щоб отримати права на використання.

Після того як зробите це, перейдіть на аркуш Sources, очистіть вміст і скопіюйте туди звіт «Шляхи атрибуції», який ви експортували з GA4. Редагувати його не потрібно, вставте без змін.

Далі перейдіть на аркуш Instructions and Launch і вкажіть у стовпці Keywords (E) ключові слова без лапок, за якими ви хочете побачити асоційовані конверсії. Якщо ви вивантажували у звіт кампанії, то як ключові слова можна використовувати як фрагменти, так і цілі значення UTM-міток (наприклад, utm_campaign)або назви кампаній Google Ads — все, що допоможе ідентифікувати потрібні джерела.

Далі просто натисніть на блакитну кнопку Launch script на тому ж аркуші і дочекайтеся закінчення роботи скрипта. Час виконання залежить від обсягу даних, але навіть із сотнею тисяч рядків скрипт справляється порівняно швидко, приблизно за 25 секунд.

Результат буде виведений на третій аркуш — Extracted assisted conversions.

Опис результатів

Результати — це набір даних за джерелами, які скрипт зміг ідентифікувати в списку шляхів атрибуції (стовпець A на аркуші Sources) за допомогою наданих вами ключових слів (стовпець E на аркуші Instructions and Launch).

При цьому виводяться результати тільки в тому випадку, якщо в списку шляхів атрибуції шукані вами джерела хоча б один раз були присутні на не останній і не єдиній позиції.

Простий приклад: ви хочете отримати дані за джерелом Test1AdCampaign, при цьому в списку шляхів атрибуції він є в чотирьох варіаціях:

1. ["Test1AdCampaign","(referral)","(referral)"]

2. ["Test1AdCampaign","(referral)","Test1AdCampaign"]

3. ["Test1AdCampaign","(referral)","Test1AdCampaign","(referral)"]

4. ["Test1AdCampaign"]

Шляхи атрибуції під номерами 2 і 4 не будуть враховуватися і виводитися на аркуші результатів, оскільки там шуканий вами шлях (Test1AdCampaign) знаходиться на останній і єдиній позиції відповідно.

Чому джерело не потрапляє в результати, якщо воно останнє або єдине в шляху

1. Останнє джерело на шляху є прямим джерелом конверсії, отже, йому за моделлю Data-driven атрибуції відводиться велика частка цінності, а за Last click атрибуції воно і зовсім отримує всю цінність. Метою цього скрипта є виведення даних саме за асоційованими конверсіями, тому я прийняв рішення виключити з результатів такі кейси, щоб не засмічувати статистику.

2. У разі, коли шукане джерело є єдиним на шляху, воно за визначенням отримує всю цінність. Асоційованих конверсій тут бути не може в принципі.

За якими моделями атрибуції виводяться дані в результатах

Скрипт надає дані відразу за двома моделями атрибуції: Лінійною (Linear) і На основі позиції (Position-based 40–20–40).

Ці варіанти найбільш оптимальні з доступних. Я б із великим задоволенням додав до результатів ще й дані за моделлю атрибуції з урахуванням давності взаємодій (Time decay), але, на жаль, Google не надає інформації про те, скільки часу минуло між взаємодіями, тому реалізувати це належним чином зараз неможливо.

Важливо зазначити, що інформація про цінність кожного джерела за Data-driven атрибуцією у звіті «Шляхи атрибуції» в GA4 доступна, але вона не передається при експорті.

Конкретно в цьому звіті її можна бачити лише візуально у вигляді відсотків біля джерел у шляху, але масово вивантажити її звідти будь-яким чином неможливо.

Крім цього, дані потрібного джерела по DDA можна побачити в сусідньому звіті «Моделі атрибуції», де інтерфейс дозволяє порівнювати показники DDA і Last click.

Однак там проявляється інший недолік — система враховує ті випадки, де шукане джерело є останнім і єдиним у ланцюжку, через що обчислити обсяг асоційованих конверсій неможливо.

Як альтернативу я вдаюся до фіксованих моделей атрибуції при обробці даних у скрипті.

Лінійна атрибуція

Стовпці B-C на аркуші результатів містять дані по асоційованих конверсіях і доходу за лінійною моделлю атрибуції (Linear attribution), де всім джерелам присуджується рівноцінний внесок в отримання конверсій.

Припустимо, що ви завантажили на аркуш Sources наступний шлях атрибуції з трьома джерелами: ["Test1AdCampaign","(referral)","(referral)"], який привів до отримання однієї конверсії і 100 одиниць доходу.

При цьому в стовпці ключових слів на аркуші Instructions and Launch вказали "Test1AdCampaign".

Лінійна модель атрибуції передбачає, що внесок усіх джерел в отримання конверсій рівноцінний. Оскільки в цьому шляху атрибуції всього три джерела, кожне з них отримає по 33% конверсій і доходу по цьому шляху.

Результат: Джерело Test1AdCampaign отримує 0,33 асоційованих конверсій і 33,33 одиниці доходу.

Атрибуція на основі позиції (40–20–40)

Стовпці D-E на аркуші результатів містять дані по асоційованих конверсіях і доходу за моделлю атрибуції на основі позиції (Position-based attribution) з розподілом 40–20–40. У цьому випадку всім джерелам присуджується внесок в отримання конверсій на основі позиції: перше і останнє джерело отримують по 40% цінності, а решта 20% розподіляються між усіма джерелами в проміжку.

Припустимо, що ви також завантажили шлях атрибуції з трьома джерелами: ["Test1AdCampaign","(referral)","(referral)"], який привів до отримання однієї конверсії і 100 одиниць доходу.

Модель атрибуції на основі позиції передбачає, що внесок, як я описував раніше, розподіляється наступним чином: 40%–20%–40%. У цьому шляху атрибуції шукане джерело є першим, отже, воно отримає 40% конверсій і доходу. 

Результат: Джерело Test1AdCampaign отримує 0,40 асоційованих конверсій і 40 одиниць доходу з цього шляху.

Додаткові дані

Крім даних за моделями атрибуції, на аркуші результатів виводиться додаткова інформація, яка може бути потенційно корисним доповненням.

Стовпці G і H на аркуші результатів показують загальну кількість конверсій і доходу, в отриманні яких шукане джерело брало участь, але не було останнім або єдиним у шляху атрибуції.

По суті, ці два показники — це і є той самий старий звіт з Universal Analytics по асоційованих конверсіях, оскільки він давав саме таку інформацію. Я вважаю, що це зручне аналітичне доповнення до агрегованих даних. Воно дозволить побачити «загальну картину» незалежно від результатів за моделями атрибуції.

Стовпець F просто відзначає кількість шляхів, які брали участь в розрахунках. Це корисно бачити для перевірки даних.

Застосування на практиці

Розгляну простий приклад. 

Основною метою таких кампаній є «прогрівання» аудиторії: формування довіри, підведення користувачів до вибору просувного продукту. Як правило, такі кампанії рідко є прямими джерелами цільових дій. Проте це не означає, що їхній внесок відсутній.

Завдяки звіту «Шляхи атрибуції» GA4 і представленому в цій статті інструменту, ви зможете отримати конкретні вимірювані дані про їхній внесок, що дозволить провести аналіз, знайти серед них найбільш ефективні варіанти, після чого внести корективи в розподіл рекламного бюджету. В результаті «середина» вашої воронки почне працювати ефективніше.

Важливо розуміти, що в стандартних звітах з монетизації, транзакцій і в кастомних дослідженнях дані по конверсіях щодо джерел вибудовуються з прив'язкою до сеансу, в той час як звіт «Шляхи атрибуції», який ми використовуємо в скрипті, спирається лише на вікно атрибуції — 30/60/90 днів в залежності від обраного налаштування в GA4.

Простий приклад: уявіть такий шлях атрибуції одного користувача з умовним періодом взаємодій в 29 днів (від першого дотику до конверсії): Demand Gen Google Ads (сеанс №1) — Органічний пошук (сеанс №1) — Meta Ads (сеанс №2) — Органічний пошук (сеанс №2) — Пошукова реклама Google (сеанс №3) — Конверсія.

У стандартних звітах і кастомних дослідженнях канали з сеансами №1 і №2 не отримають ніякої цінності від конверсії, вся цінність буде надана Пошуковій рекламі Google (сеанс №3), але у звіті «Шляхи атрибуції» всі джерела цього шляху від сеансу №1 і до сеансу №3 будуть включені, і ви матимете можливість розподілити цінність між ними та побачити асоційовані конверсії за допомогою скрипта.

На яку модель атрибуції орієнтуватися при аналізі результатів

Як уже зазначалося раніше, результати надаються відразу в двох варіаціях моделей атрибуції — Лінійній і На основі позиції. І в такій ситуації виникає питання: на яку модель орієнтуватися конкретно у вашому випадку?

При виборі в першу чергу варто відштовхуватися від бізнесу і моделі просування.

Кілька прикладів, коли можна звернутися до лінійної атрибуції:

1. Довгий цикл угоди і безліч умовно рівнозначних взаємодій на шляху. Наприклад, B2B-сервіс, де клієнт проходить довгий шлях: Пошукова реклама Google — LinkedIn Ads — Email-розсилка — Органічний пошук — Пошукова реклама Google — Органічний пошук — Угода. У такому кейсі всі джерела підігрівають інтерес умовно рівномірно, і тому тут лінійна атрибуція може працювати досить ефективно.

2. Робота з контент-маркетингом або воронками «вирощування лідів». Нативна реклама в блозі — Email-розсилка — Вебінар — Реклама в Instagram — Замовлення. Контент працює ланцюжком, і немає сенсу виділяти перший або останній крок — важливий весь цикл, логічно буде розподілити цінність каналів рівномірно.

3. Крос-канальна стратегія без конкретного виділеного лід-каналу. Якщо у вас тестується відразу багато каналів (Google Ads, Meta Ads, TikTok Ads), і ваша мета — зрозуміти середній внесок кожного в загальній системі. Лінійна атрибуція тут буде якраз доречною.

Атрибуція на основі позиції 40–20–40 буде працювати краще в кейсах, де є чітко виражена і підвищена вага «першого дотику» і/або «фінального доведення» до цільової дії.

Кілька прикладів:

1. Користувач знайшов сайт за допомогою Performance Max кампанії, налаштованої на залучення нових клієнтів, пройшов ряд проміжних каналів і здійснив покупку через ремаркетингову кампанію в Meta Ads.
   
   Тут канал, що привів клієнта на сайт, і той, що дотиснув до покупки, є ключовими і мають найбільшу цінність. Атрибуція на основі позиції добре відображає таку динаміку.

2. B2B-лідген з поступовим підігрівом і «дотиском» за допомогою брендової кампанії в пошуку.
   
   Запускається лід-магніт кампанія, наприклад, в LinkedIn — «завантажте безкоштовне дослідження/чек-лист», далі безліч дотиків за допомогою «підігріваючих» розсилок з кейсами, запрошеннями на вебінар, статтями по темі, а оформляється заявка пізніше за допомогою брендової пошукової реклами в Google Ads. Знову ж таки, тут сильно виділяється стартовий і фінальний канал. Атрибуція на основі позиції з розподілом цінності на їх користь виглядає справедливою.

В цілому, суворого правила, якої моделі атрибуції в якій конкретній ситуації дотримуватися, немає. Ви можете зробити вибір самостійно і навіть провести A/B-тестування. Крім іншого, при оцінці ефективності ніщо не заважає вам орієнтуватися на загальну картину — тобто на дані по загальній кількості конверсій і доходу, в отриманні яких ваше джерело брало участь, але не було фінальним дотиком (стовпці G-H в результатах). Такий метод також може бути ефективним.

Висновки

Скрипт може стати дуже корисним інструментом для аналітики ефективності каналів, особливо тих, що працюють на верхніх і середніх рівнях воронки.

Коротко про те, як з ним працювати:

1. Завантажте звіт «Шляхи атрибуції» в GA4, вибравши необхідні ключові дії, групи джерел і період, після чого експортуйте його в Google таблицю.

2. Відкрийте скрипт і скопіюйте його до себе.

3. Вставте на аркуш Sources звіт «Шляхи атрибуції», який ви експортували.

4. На аркуші Instructions and Launch у стовпці Keywords (E) вкажіть ключові слова, за якими скрипт зможе ідентифікувати потрібні вам джерела.

5. На тому ж аркуші натисніть кнопку Launch script і дозвольте його авторизацію – це потрібно зробити тільки один раз при першому запуску.

6. Аналізуйте результати на аркуші Extracted assisted conversions.