Модели атрибуции в Яндекс Метрике

По статистике, пользователь перед осуществлением покупки переходит на сайт не один раз. Определить, какой из заходов был наиболее значимым, сложно. Модели атрибуции в Яндекс.Метрике нужны как раз для нахождения тех каналов, которые обеспечивают наибольший трафик и конверсию на сайт.

Определение

Модель атрибуции является набором правил, с помощью которого инструменты Яндекс.Метрики определяют, какой переход на сайт стоит признавать источником визита. То же самое касается и конверсий. Если будут применяться разные модели атрибуции, то и у этого показателя, соответственно, будут неодинаковые источники. Учет конверсии происходит по факту совершенного действия на ресурсе (например, покупки товара).

Окно атрибуции в Яндекс.Метрике составляет 90 дней. Если пользователь не заходил на ресурс продолжительное время, то его новый заход по истечению указанного периода будет засчитан в качестве первого.

Получите 3% с договора за рекомендацию

Предлагаем 3% вознаграждения за рекомендацию, если вы приведёте для нас клиента.

Есть клиент

Типы

Всего сервис включает в себя четыре модели атрибуции. Рассмотрим каждую из них подробнее.

По первому переходу

Эту модель используют в следующих случаях:

• анализ отложенных покупок;
• определение оптимальных каналов для генерации лидов.

Она отражает источник первичного посещения сайта. Все последующие действия будут отнесены к первому визиту. Например, пользователь проделал на ресурсе следующую последовательность действий:

Человек находит ваш сайт через поисковый агрегатор. Ему приглянулся один из товаров, но он решил дождаться зарплаты, так как денег пока не было. Он добавил страницу в избранное, чтобы позже вернуться и совершить покупку. После этого он видел рекламные баннеры вашего предложения и оформил заказ, зайдя на сайт по прямой ссылке. Модель атрибуции «По первому переходу» показывает, что источником трафика и конверсии стал поиск. При этом остальные посещения сайта не учитываются.

По последнему переходу

Эту модель атрибуции применяют в следующих случаях:

• анализ продаж недорогих товаров;
• отслеживание быстрых покупок;
• проверка технической работы сайта.

Здесь именно последний переход будет признан источником конверсии. Такая модель атрибуции является наиболее простой. В этом случае не нужно отслеживать всю историю переходов, важно только знать последний из них.

Например, человек посещал сайт 4 раза: из поискового агрегатора, кликнув на баннер рекламы в Яндексе, из социальных сетей и сохраненных в закладках ссылок в своем браузере. После этого он оформил заказ. А в системе отразится информация, что покупка была совершена по прямому заходу.

По последнему значимому переходу

Этот вариант используют в следующих случаях:

• если ресурс имеет короткий цикл продаж;
• когда необходимо получить неискаженные прямым трафиком данные.

Модель атрибуции по последнему значимому переходу предоставляет наиболее точные данные. Ее суть заключается в том, что Яндекс подразделяет все переходы на две группы.

Например, если человек открывает сайт через ссылку в своих закладках, то этот заход будет считаться незначимым. Ведь пользователь уже когда-то был на ресурсе. В этом случае гораздо важнее узнать, каким образом посетитель попал на сайт до того, как сохранил его в избранные.

Таким образом, он мог найти ресурс через поисковый агрегатор, потом увидеть рекламу Яндекс.Директа и зайти на страницу повторно. Затем пользователь кликнул на рекламный баннер в социальных сетях и, наконец, совершил прямой заход. В данной модели атрибуции последний переход по рекламе будет признан значимым. Система установит его в качестве источника конверсии.

Бесплатный экспресс аудит

Проведём SEO аудит без оплаты. Акция действует до конца августа.

Заказать аудит

По последнему переходу из Яндекс.Директа

Такая модель создана для оценки конверсии рекламы. При этом не важно, какое место в цепочке визитов занимает подобный переход.

Ее стоит использовать в тех случаях когда:

• нужно оценить эффективность рекламы, генерируемой через Яндекс.Директ;
• есть необходимость установить, какие ключевые слова или конкретные объявления приносят большую конверсию.

Например, пользователь вбил поисковый запрос и поисковик выдал ему ваш сайт, после чего он открыл его по ссылке. Затем снова перешел из рекламы Яндекс.Директ, потом из социальных сетей, а в конце осуществил загрузку страницы ресурса из сохраненных закладок. Все его посещения сайта будут привязаны к переходу по рекламе. Другими словами, значимым будет только заход из Яндекс.Директа.

Человек может несколько раз осуществлять загрузку сайта. И все эти разы он кликает на рекламу Яндекс.Директа. Тогда конверсия будет привязана к последнему такому переходу.

Атрибуция способна считывать то, что один пользователь заходит на сайт с разных устройств. Например, человек открыл страницу сначала на ноутбуке, а позже загрузил ее в браузере мобильного телефона.

В этом случае вся цепочка полностью будет привязана к одному пользователю. Для этого необходимо в разделе моделей атрибуции в Яндекс.Метрике включить функцию «Кросс-девайс». С ее помощью можно получать более точную аналитику.

2 месяца SEO продвижения в подарок

Закажите у нас разработку сайта и сэкономьте 2 месяца SEO продвижения, потому как мы сразу проводим базовую SEO оптимизацию.

Заказать

Настройка окна атрибуции

Настроить этот функционал достаточно просто:

1. Заходим в личный кабинет и переходим во вкладку стандартные отчеты.

2. Во всплывающем списке кликаем на строку источники. Затем выбираем «Директ-сводка».

3. На новой странице задаем необходимый промежуток времени. В нашем случае это будет квартал.

4. Прокрутим ползунок вниз и выбираем необходимую цель.

5. Например, в нашем случае это будет «Спасибо за покупку». На эту страницу попадают только те люди, которые сделали заказ.
6. На новой вкладке наглядно представлено количество целевых визитов и достижений необходимого результата.

7. Нажав на плюсик, увидим с каких групп объявлений достигались цели.

В примере выбран вариант по последнему переходу. Поменять его можно, кликнув на соответствующее окно вверху экрана.

Таким образом, модели атрибуции имеют большое значение в аналитике. Следует выбрать правильный тип условий, чтобы получать наиболее достоверные данные и на их основе принимать правильные решения.