【歸因報表】新版 GA4 新增歸因模型報表,客觀分析轉換路徑與成效
近期 GA4 在新增了一個集合「歸因模型報表」,將歸因模型導入了 GA4 的後台,這對於有在投放廣告的使用者來說是一個好消息,因為現在我們可以利用更多的角度去檢視轉換的成效,今天就帶大家來認識一下歸因模型報表。
注意:通用型 GA 即將在 2023 年 6 月 30 日的時候關閉資料收集服務,並且預計在年底關閉整個後台,屆時將無法再使用,還沒轉移的小夥伴,趕緊轉移到 GA4 吧!(完整資訊還是以官方公布為主,想獲得最新消息,請洽圖靈數位)
文章目錄
一、認識歸因模型
1. 何謂歸因模型
2. 預設七種歸因模型
3. 認識 GA4 廣告報表
二、模式比較報表
1. 選擇轉換事件
2. 選擇報表時間
3. 選擇轉換時間模式進行歸因
4. 選擇互動時間模式進行歸因
5. 選擇種類
6. 選擇歸因模式
三、轉換路徑報表
1. 選擇轉換事件
2. 選擇路徑長度
3. 選擇歸因模型
一、認識歸因模型
1. 何謂歸因模型
歸因模型就像是公司的業務獎金一樣,假如今天訂單是由一位業務A獨自談成,那 100% 的業績獎金當然也是由業務A領取,但是假如今天訂單是由一位業務A陌生開發,業務B接續洽談,最後由業務C簽約,那請問業務獎金應該如何分配?
從上面的示意圖,我們認為應該讓業務ABC三人各自獲得 33% 的業績獎金,但許多人對於廣告後台的轉換來看,其實多半都會直接算給業務C一個人獨享,多少有點不太公平與客觀。因此 Google 就提出了七種轉換歸因的模型,讓你選擇每次促成轉換的廣告成效該如何計算,可以更了解深入解析廣告成效。
2. 預設七種歸因模型
轉換路徑中的消費者可能會與同一位品牌的多則廣告互動。歸因模式(DDA)可讓您選擇如何為每次促成轉換的廣告互動分配功勞。歸因模式不但能讓您深入解析廣告成效,還能協助您最佳化整個轉換流程。詳細的七種模型解說可以參考以下文章:
3. 認識 GA4 廣告報表
GA4 廣告報表目前總共有三張報表,分別是「廣告數據匯報」、「模式比較報表」以及「轉換路徑報表」,主要是協助廠商用於分析所有管道流量帶來的轉換成效,而不僅止於廣告活動數據,也可以分析事件(只要事先將事件設定為轉換即可)。
廣告數據匯報如同其他報表的總覽一樣,這一張報表適合快速檢視轉換主要透過哪些「預設的管道分組」(目前 GA4 還不能夠調整管道分組),假如要深入解讀數據,建議還是要到相對應的報表比較適合。
二、模式比較報表
1. 選擇轉換事件
2. 選擇報表時間
選擇不同的報表時間,可以更改報表納入轉換的時機:
・轉換時間 (預設):系統會以選擇時間範圍內所記錄到的轉換為準,並對其進行歸因,有些轉換的功勞可能會歸因給時間範圍以外的來源 / 媒介而不被納入。
・互動時間:系統會以選擇時間範圍內所產生的流量為準,並對其進行歸因,因此透過該流量進入網站,但是轉換發生在時間範圍以外的功勞也有可能會被納入。
這邊舉例一個情境:
・歸因模式:最終非直接點擊。
・日期區間:08/03 - 08/07。
・客戶A:08/02 造訪(Google)|08/05 購買(Direct)。
・客戶B:08/04 造訪(Google)|08/06 造訪(Facebook)|08/10 購買(Direct)。
3. 選擇轉換時間模式進行歸因
假如我們選擇轉換時間模式進行歸因,結果如下:
08/03 - 08/07 產生了一個轉換,並且功勞會計算在 Google / Organic 的來源 / 媒介身上。
客戶A:因為他的轉換時間發生在 08/03 - 08/07 之間,所以納入計算。
客戶B:因為他的轉換時間發生在 08/10 之間,所以不納入計算。
4. 選擇互動時間模式進行歸因
假如我們選擇轉換時間模式進行歸因,結果如下:
08/03 - 08/07 產生了一個轉換,並且功勞會計算在 facebook / post 的來源 / 媒介身上。
客戶A:因為他的功勞歸屬在 08/02 的 google / organic,所以產生的轉換不納入計算。
客戶B:因為他的功勞歸屬在 08/06 的 facebook / post,所以產生的轉換納入計算。
請注意:
系統預設為轉換時間,並且歸因模式為最終非直接點擊轉換,假如利用互動時間,並且選擇為其他歸因模式,出來的轉換結果就會有些微的差異,依照產業的特性而調整。
5. 選擇種類
6. 選擇歸因模式
在模式比較報表,我們可以選擇去對比同一個來源 / 媒介在不同的歸因模型下面是否會有功勞上面的差異,可以幫助我們更加客觀的去了解實際成效。
三、轉換路徑報表
主要分為兩個區塊:
・廣告接觸點:為了解析不同管道導入的流量在三種區間的佔比與轉換次數之間的關聯性,官方在這裡分成前期、中期、後期三種期間分類讓大家解讀。
・管道分組:在這裡可以選擇要用哪一種類組進行瀏覽,讓廠商迅速查看每一種路徑組合帶來的成效。
1. 選擇轉換事件
2. 選擇路徑長度
你可以選擇解利用選擇接觸的次數與規則運算式,來解析特定的路徑長度,例如「 = 3 次 」或是「 > 3 次 」... 等等。
3. 選擇歸因模型
選擇不同的歸因模型與路徑長度都會直接影響歸因的結果,大家可以依照產業的特性進行調整。
文章總結
Google Analytics 的歸因模型概念在 GA3 的時期就已經推出了,我們也可以後台的(轉換 - 多管道程序)看到各式各樣的報表,不過在 GA4 的廣告歸因當中有三個概念都是第一次出現:
一、可以評估轉換事件
在 GA3 時期的轉換功勞雖然也可以歸因「目標」,但是有 20 個限制存在,而在 GA4 將所有的計算單位都統一成「事件」之後,現在你只要將事件的轉換開啟就可以進行歸因。
二、前中後三期接觸點
將來源 / 媒介與使用者的互動分為前期、中期、後期三個接觸點,讓廠商可以更加清楚了解在不同的歸因模型之下,廣告各自扮演的角色為何?
三、可以選擇報表時間
這個概念應該是三個裡面最需要花一點時間理解的,就是計算轉換的概念是以「轉換當下發生的時間」為主?還是「轉換歸因的來源 / 媒介的時間」為主?
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延伸閱讀
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【 Google Analytics 】
【 Google Analytics 4 Property 】
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【 Google Looker Studio 】
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