Как понимать реальный вклад каждого рекламного канала в достижение бизнес-целей

В маркетинге важно не только отслеживать конечные конверсии, но и понимать, какие каналы играли вспомогательную роль на пути пользователя к целевому действию. При таком подходе важно не только измерять прямые конверсии, когда пользователь непосредственно взаимодействует с рекламным объявлением и совершает целевое действие, но и учитывать ассоциированные конверсии, которые возникают благодаря влиянию различных рекламных каналов. Команда Kokoc Group (дивизион Performance) рассказала Sostav, как ассоциированные конверсии помогают избегать ошибок в аналитике и правильно перераспределять рекламный бюджет.

Чтобы понять их важность, необходимо вспомнить обо всем процессе принятия решений о покупке. Его принято иллюстрировать в виде лестницы узнавания Ханта. Это концепция, описывающая этапы, которые проходит потребитель от осознания своей потребности до совершения покупки. На каждом этапе потенциальный клиент по-разному воспринимает продукт, ему нужно помогать с выбором, поэтому маркетинг работает с разнообразием задач: от привлечения внимания к решению конкретной проблемы до формирования потребности и убеждения в необходимости покупки.

Итак, ассоциированные конверсии – не прямые конверсии с рекламного канала, а касания пользователем сайта с других значимых каналов в цепочке посещений визитов между первым посещением и самой последней конверсией. Например, пользователь может сначала увидеть баннерную рекламу, затем перейти на сайт с поисковой рекламы, а в конечном итоге совершить покупку через прямую ссылку. Учитывая только прямые конверсии, компании могут недооценить вклад медийных и брендовых кампаний, которые работают на ранних стадиях пути клиента. Анализ ассоциированных конверсий позволяет точнее понять, какие каналы способствуют увеличению общей эффективности маркетинга.

Примером важности такого анализа может быть ситуация с отключением медийного канала. Когда компания прекращает показывать баннеры, она может заметить, что конверсии в «Яндекс Директе» начинают снижаться. Это происходит потому, что медийная реклама помогала повысить узнаваемость бренда и заинтересовать потенциальных клиентов, которые позже искали бренд через поисковые системы. Без начального воздействия медийного канала воронка сужается, и прямые поисковые конверсии начинают падать. Таким образом, для эффективного управления рекламными бюджетами важно учитывать все точки касания с клиентом, включая ассоциированные конверсии.

Ассоциированные конверсии помогают оценить вклад тех каналов, которые, несмотря на отсутствие прямых конверсий, оказывают влияние на решение пользователя. Эти данные особенно важны для анализа каналов, которые, на первый взгляд, могут показаться неэффективными, но играют важную роль в пути клиента к цели.

Проблемы с ассоциированными конверсиями в стандартных инструментахРанее в Universal Analytics (GA3) специалисты имели доступ к отчету «Ассоциированные конверсии», в котором к числу ассоциированных конверсий относились все конверсии, для которых канал не являлся последним взаимодействием, но при этом способствовал достижению цели в цепочке касаний пользователя. С 1 июля 2023 года Universal Analytics прекратила собирать данные.

«Яндекс Метрика», как и другая популярная система аналитики – Google Analytics 4, не предоставляет прямого доступа к данным об ассоциированных конверсиях. Чтобы получить необходимую информацию, мы разработали собственную методику, основанную на выгрузке сырых данных через Logs API «Яндекс Метрики». Этот подход позволяет анализировать данные на уровне сессий и оценивать влияние всех взаимодействий пользователя с различными источниками трафика.

Сбор данных

Мы выгружаем посессионную статистику из Logs API «Яндекс Метрики». Для подсчета ассоциированных конверсий (достижения целей) и ассоциированных транзакций формируем отдельные таблицы. Пример получаемой таблицы для подсчета ассоциированных целей:

Поля:

date: дата достижения цели;visitID: идентификатор визита;clientID: уникальный идентификатор пользователя;lastsignUTMSource, lastsignUTMMedium, lastsignUTMCampaign: источник, канал, кампания, связанные с конкретным визитом, в рамках которого была достигнута та или другая цель;goalID: оригинальный идентификатор цели;eventID: суррогатный идентификатор совершившегося события - достижения какой-либо цели;counterID: идентификатор счетчика.Определение визита и пользователя

Для каждой конверсии (цели или транзакции) находим соответствующий ей visit_id — уникальный идентификатор визита. Каждому visit_id соответствует client_id — уникальный идентификатор пользователя, совершившего конверсионное действие в этой сессии.

На примере таблицы видим, что пользователь с client_id 10000000001 достиг цели № 1 01.11.2024 с идентификатором визита 1111111112.

Анализ всех визитов пользователя

Для каждого client_id собираем все визиты за ретроспективное окно (90 дней), чтобы построить цепочку визитов от самого первого в пределах окна атрибуции до последнего, в котором было совершено целевое действие.

Для пользователя, совершившего конверсионное действие 01.11.2024, будем собирать цепочку визитов за 90 дней, т. е. первая дата, когда пользователь мог посетить сайт в рамках ретроспективного окна, — 04.08.2024.

В нашем примере пользователь совершил первый визит на сайт 05.08.2024, и у него было 4 визита вместе с тем, в котором он достиг цели.

Удаление последнего источника

Из каждой цепочки удаляем последний источник, который привел к прямой конверсии. Если цепочка состоит только из одного источника, она также исключается.

Для пользователя с client_id 10000000001 ассоциированная конверсия для источника «Яндекс Директ» присвоена не будет.

Подсчет ассоциированных конверсий

Каждому уникальному источнику в цепочке присваивается одна ассоциированная конверсия. Например, если цепочка выглядит как «Яндекс Директ» → «VK Реклама» → «Яндекс Директ», то обе платформы получают по одной ассоциированной конверсии. Таким образом, мы можем подсчитать, сколько раз каждый канал участвовал в цепочках конверсий, что позволяет оценить их вклад.

У пользователя с client_id 10000000001 получилась следующая цепочка: «VK Реклама» → Поиск google → «Реклама ВКонтакте» → «Яндекс Директ». Исключаем последний источник, который привел к прямой конверсии («Яндекс Директ»). Таким образом, для источников «VK Реклама», Поиск google, «Реклама ВКонтакте» будет засчитано по 1 ассоциированной конверсии.

Особенности подсчета для целей

В отличие от транзакций, у которых есть уникальный идентификатор (transaction_id), у целей его нет. Мы создаем уникальный идентификатор искусственно на основе ID счетчика, ID цели и ID визита, в рамках которого была достигнута цель. Такой подход позволяет корректно сопоставлять данные и учитывать ассоциированные конверсии для целей.

В каком виде получаем результат

Для удобства оценки эффективности рекламы выводим ассоциированные конверсии в PowerBI отчет вместе с основными метриками, например, такими как покупки, доход и достижение целей.

Детализация отчета вплоть до кампании, по переходу с которой было совершено конверсионное действие.

Переходим к практике. Смотрим на примере источника «Яндекс Промостраницы»: источник не приносил прямых конверсий. Однако за счет ассоциированных конверсий команда может принимать решение о том, какие кампании лучше отключить (выделены красным), а какие отключать не стоит (выделены зеленым), т. к. они принимают участие на пути пользователя к совершению конверсии.

Почему эта методика необходима и достаточнаЭтот метод основан на принципах, применявшихся в Universal Analytics (GA3), где ассоциированные конверсии рассчитывались по всем каналам, участвующим в пути пользователя, за исключением последнего. Мы стремились не усложнять процесс, сохранив при этом возможность оценки вклада каждого канала. Ассоциированные конверсии помогают лучше понять, какие каналы влияют на принятие решений пользователем, и аргументировать использование каналов, которые редко показывают высокие результаты по последнему клику, но активно участвуют в процессе.

Влияние на маркетинговую стратегиюАнализ ассоциированных конверсий позволяет принимать более взвешенные решения о перераспределении маркетинговых бюджетов. Если канал регулярно участвует в ассоциированных конверсиях, его отключение может негативно повлиять на общий объем конверсий, даже если он приносил мало прямых конверсий по последнему клику.

Таким образом, ассоциированные конверсии помогают маркетологам лучше понимать реальный вклад каждого канала в достижение бизнес-целей, позволяя грамотно оптимизировать рекламные кампании и добиваться лучших результатов.