[GA4] Giới thiệu attribution và attribution modeling

Attribution trong Google Analytics 4 cung cấp các tính năng phân bổ nâng cao như: báo cáo Đường dẫn chuyển đổi đã được nâng cấp, bổ sung các tính năng phân bổ mới như: mô hình phân bổ ở cấp property (1 property GA4 có thể có nhiều data stream khác nhau), cung cấp các insight sâu hơn và giúp bạn đưa ra các quyết định dễ dàng hơn so với trước đây.

Tổng quan về mô hình phân bổ (attribution modeling)

Khách hàng có thể tìm kiếm nhiều lần và bấm nhiều lần vào các quảng cáo của bạn trước khi mua hàng hoặc hoàn tất một hành động có giá trị khác trên website của bạn. Thông thường, tất cả tín dụng chuyển đổi đều được phân bổ cho quảng cáo cuối cùng mà khách hàng clicks vào (last click). Nhưng có phải chỉ mỗi quảng cáo đó làm cho khách hàng quyết định chuyển đổi không? Còn những quảng cáo khác mà họ đã nhấp vào trước đó thì sao?

Phân bổ (attribution) là hành động chỉ định tín dụng chuyển đổi cho các quảng cáo khác nhau, lượng click, các yếu tố trong đường dẫn mà người dùng thực hiện để hoàn thành một chuyển đổi. Mô hình phân bổ (attribution modeling) có thể là một quy tắc, một bộ quy tắc hoặc thuật toán dựa trên dữ liệu (data-driven algorithm) giúp quyết định cách chỉ định tín dụng chuyển đổi cho các điểm tiếp xúc trên đường dẫn chuyển đổi.

Hiện tại có 3 loại mô hình phân bổ trong Báo cáo Attribution của các thuộc tính Google Analytics 4: mô hình dựa trên quy tắc trên đa kênh, mô hình dựa trên quy tắc ưu tiên Google Ads và mô hình phân bổ dựa trên dữ liệu (data-driven attribution).

Để truy cập vào Báo cáo Attribution, hãy nhấp vào Advertising ở bên trái. Trong mục Attribution, hãy nhấp vào Model comparison hoặc Conversion paths.

  • Lưu ý:
  • Tất cả mô hình phân bổ đều không phân bổ tín dụng cho những lượt truy cập trực tiếp, trừ khi lộ trình chuyển đổi chỉ chứa (các) lượt truy cập trực tiếp.
  • Các mô hình phân bổ đã được ra mắt vào những ngày khác nhau (xem ở bên dưới). Điều này có nghĩa là nếu bạn chọn phạm vi ngày bao gồm khung thời gian trước “ngày bắt đầu” cho một mô hình, thì bạn sẽ thấy một phần dữ liệu.
    • Mô hình dựa trên quy tắc trên nhiều kênh: 14/6/2021
    • Mô hình phân bổ dựa trên dữ liệu trên nhiều kênh: 1/11/2021

Mô hình phân bổ dựa trên dữ liệu (Data-driven attribution)

Data-driven: Mô hình này phân bổ tín dụng chuyển đổi dựa trên dữ liệu cho từng sự kiện chuyển đổi. Mô hình này khác biệt với các mô hình khác vì nó dùng dữ liệu của tài khoản của bạn để tính toán mức đóng góp thực tế của mỗi lượt tương tác ở dạng lượt nhấp.

 Data-driven model iconMỗi data-driven model áp dụng cho từng nhà quảng cáo và từng sự kiện chuyển đổi riêng biệt.

Data-driven attribution hoạt động như thế nào

Việc phân bổ sử dụng thuật toán máy học (machine learning) để đánh giá cả đường dẫn chuyển đổi và đường dẫn không chuyển đổi. Từ kết quả này mô hình data-driven hiểu được cách các điểm tiếp xúc tác động đến kết quả chuyển đổi. Mô hình này tích hợp các nhân tố như thời gian từ lượt chuyển đổi, loại thiết bị, số lượt tương tác với quảng cáo, thứ tự hiển thị quảng cáo và các loại tài nguyên quảng cáo. Nhờ sử dụng phương pháp phản chứng, mô hình này sẽ so sánh những gì đã xảy ra với những gì đáng lẽ có thể đã xảy ra để xác định những điểm tiếp xúc có nhiều khả năng dẫn đến lượt chuyển đổi tốt hơn. Mô hình này sẽ phân bổ tín dụng chuyển đổi cho những điểm tiếp xúc dựa trên khả năng này.

Lưu ý: Tùy thuộc vào mức độ sẵn có của dữ liệu, các mô hình phân bổ dựa trên dữ liệu (data-driven model) và mô hình phân bổ dựa trên lượt click cuối cùng trên nhiều kênh (cross-channel last click) có thể mang lại kết quả như nhau trong một số trường hợp nhất định.

Mô hình dựa trên quy tắc trên đa kênh (Cross-channel rules-based models)

Last interaction model iconCross-channel last click: Bỏ qua lưu lượng truy cập trực tiếp và phân bổ 100% giá trị chuyển đổi cho kênh cuối cùng mà khách hàng đã nhấp vào (hoặc cho lượt xem hết được thực hiện đối với YouTube) trước khi chuyển đổi. Hãy xem các ví dụ bên dưới về cách mô hình này phân bổ giá trị chuyển đổi:Ví dụ

  1. Display > Social > Paid Search > Organic Search → 100% to Organic Search
  2. Display > Social > Paid Search > Email → 100% to Email
  3. Display > Social > Paid Search > Direct → 100% to Paid Search

Lưu ý: Đây là mô hình lượt nhấp cuối cùng duy nhất mà bạn có thể xuất sang Google Ads. Mô hình lượt nhấp cuối cùng ưu tiên Google Ads chỉ dùng cho mục đích báo cáo.

First interaction model iconCross-channel first click: Phân bổ toàn bộ tín dụng chuyển đổi cho kênh đầu tiên mà khách hàng đã nhấp vào (hoặc đã xem đối với YouTube) trước khi chuyển đổi.

Linear model iconCross-channel linear: Phân bổ đồng đều tín dụng chuyển đổi cho tất cả các kênh mà khách hàng đã nhấp vào (hoặc đã xem đối với YouTube) trước khi chuyển đổi.

Time-decay model iconCross-channel position-based: Phân bổ 40% tín dụng cho lượt tương tác đầu tiên và lượt tương tác cuối cùng, rồi phân bổ đồng đều 20% tín dụng còn lại cho các lượt tương tác xảy ra ở giữa lộ trình chuyển đổi.

Position-based model iconCross-channel time decay: Phân bổ mức tín dụng cao hơn cho những điểm tiếp xúc xảy ra gần với thời gian chuyển đổi hơn. Tín dụng chuyển đổi được phân bổ theo chu kỳ phân nửa 7 ngày. Nói cách khác, một lượt nhấp xảy ra trước thời điểm chuy

Mô hình ưu tiên Google Ads (Ads-preferred model)

Last interaction model iconMô hình lượt nhấp cuối cùng ưu tiên Google Ads: Phân bổ 100% giá trị chuyển đổi cho kênh Google Ads cuối cùng mà khách hàng đã nhấp vào trước khi chuyển đổi. Nếu không có lượt nhấp Google Ads nào trong đường dẫn (như trong ví dụ 6), mô hình phân bổ này sẽ trở về Mô hình lượt nhấp cuối cùng trên nhiều kênh.

Ví dụ

  1. Display > Social > Paid Search > Organic Search → 100% to Paid Search
  2. Display > Social > YouTube EVC > Email → 100% to YouTube
  3. Display > Social > Email > Direct → 100% to Email (fallback to last non-direct click)

Các chế độ cài đặt mô hình phân bổ trong phần Quản trị

Hiện tại, những người dùng có có quyền chỉnh sửa đối với property này thì có thể chọn một mô hình phân bổ và giai đoạn xem lại ở cấp property để áp dụng cho một số báo cáo. Để truy cập vào phần cài đặt này, hãy chuyển đến mục Admin > Attribution Settings.

Lưu ý: Các chế độ cài đặt mô hình phân bổ trong phần Quản trị không ảnh hưởng đến các mô hình phân bổ đã chọn trong Báo cáo phân bổ.

Nguồn dịch: https://support.google.com/analytics/answer/10596866?hl=en#zippy=%2Cin-this-article

spot_img

More from this stream

Recomended

Cập Nhật Google Analytics Quý 2/2024

Bài viết này cung cấp thông tin về các bản phát hành mới nhất trong Google Analytics trong quý 2 năm 2024.

[GA4] – Hiểu rõ về nguồn dữ liệu

Một nguồn dữ liệu là một nơi chứa dữ liệu bạn tải lên Analytics, bao gồm cơ sở dữ liệu, dịch vụ, hoặc tệp CSV bạn tải lên và một ánh xạ của các trường dữ liệu Analytics với các trường trong cơ sở dữ liệu, dịch vụ hoặc CSV bên ngoài của bạn.

Segment là gì?

Segment là một traditional Customer Data Platform (CDP) chuyên về việc thu thập sự kiện và kích hoạt dữ liệu.

Composable CDP là gì?

Composable CDP là một lớp kích hoạt cho phép bạn tạo ra đối tượng khán giả, điều phối hành trình, và gửi dữ liệu hiện tại của bạn đến các công cụ tiếp thị hàng đầu của bạn.

Traditional CDP và Composable CDP

Việc áp dụng rộng rãi của hệ thống lưu trữ dữ liệu đám mây đã cách mạng hóa không gian Customer Data Platform (CDP), dẫn đến sự xuất hiện của một kiến trúc CDP mạnh mẽ hơn, nguyên gốc từ hệ thống lưu trữ dữ liệu đám mây được biết đến là Composable CDP.

Customer Data Platform (CDP) là gì?

Một Customer Data Platform, hay CDP, là một giải pháp hoặc kiến trúc cho phép bạn thu thập, lưu trữ, mô hình hóa và kích hoạt dữ liệu khách hàng của bạn.