مدل اتربیوشن در گوگل ادز چیست؟ معرفی انواع Attribution Model و نحوه انتخاب بهترین مدل

مدل اتربیوشن در گوگل ادز زمانی اهمیت پیدا می‌کند که بخواهید سهم هر نقطه تماس را در مسیر تبدیل کاربران مشخص کنید. در هر کمپین تبلیغاتی، تعامل کاربر در قالب کلیک‌ها و بازدیدهای متعدد شکل می‌گیرد و بدون یک Attribution Model دقیق، ارزیابی عملکرد واقعی این تعامل‌ها امکان‌پذیر نیست. انتخاب مدل اتربیوشن در گوگل ادز تعیین می‌کند کدام اقدام کاربر بیشترین نقش را در ایجاد کانورژن داشته و چگونه باید وضعیت کانال‌ها، کلمات کلیدی و مسیر تبدیل تحلیل شود. در کمپین‌هایی که از کانال‌های مختلفی مانند جستجوی پولی، ریمارکتینگ و حتی تبلیغ در گوگل استفاده می‌کنند، مدل اتربیوشن در تشخیص نقاط کلیدی تأثیرگذار بر عملکرد و تخصیص هزینه‌های بهینه نقش اساسی دارد. به دلیل این‌که تحلیل دقیق مسیر تبدیل بر اندازه‌گیری ROI و تصمیم‌گیری درباره بودجه کمپین تبلیغاتی اثر مستقیم دارد، انتخاب صحیح Attribution Model می‌تواند باعث افزایش کیفیت هدف‌گذاری، بهینه‌سازی کمپین و مدیریت درست داده‌های تبلیغاتی شود. در این مقاله هشت پا مارکتینگ قصد داریم مدل اتربیوشن در گوگل ادز را معرفی کرده، انواع Attribution Model را توضیح دهیم و روش انتخاب مناسب‌ترین مدل را برای کمپین‌های مختلف ارائه کنیم.

مدل اتربیوشن در گوگل ادز چیست

مدل اتربیوشن در گوگل ادز مجموعه‌ای از قواعد است که نشان می‌دهد هر تعامل کاربر در مسیر تبدیل چه میزان تأثیر داشته است. زمانی که کاربر از چند کانال مختلف وارد سایت شود یا چندین بار روی تبلیغات کلیک کند، Attribution Model مشخص می‌کند کدام Touchpoint بیشترین نقش را در ایجاد کانورژن داشته است. این مدل برای تحلیل رفتار کاربر در مسیر تبدیل اهمیت دارد زیرا بدون آن نمی‌توان تشخیص داد اعتبار هر کلیک یا تعامل چگونه باید بین نقاط مختلف توزیع شود. هنگامی که تعاملات متعدد در قالب جستجوی پولی، تبلیغات رسپانسیو گوگل و دیگر فرمت‌ها انجام می‌شود، استفاده از مدل اتربیوشن در گوگل ادز باعث می‌شود مسیر تبدیل با دقت بیشتری سنجیده شود. ارتباط صحیح بین داده‌های تبلیغاتی و نقاط تماس، پایه اصلی تحلیل گزارش تبدیل و اندازه‌گیری دقیق عملکرد کمپین تبلیغاتی است.

مفهوم Attribution Model

Attribution Model در واقع چارچوبی برای نسبت‌دادن اعتبار کانورژن به نقاط تماس کاربر است. هر مدل روشی متفاوت برای وزن‌دهی دارد و همین موضوع تعیین می‌کند کدام تعاملات اثر بیشتری بر نتیجه نهایی داشته‌اند. مدل‌هایی مانند Last Click فقط آخرین تعامل را مهم می‌دانند و مدل‌هایی مانند Linear همه تعاملات را یکسان ثبت می‌کنند. برای کمپین‌هایی که چندین نقطه تماس در طول مسیر تبدیل دارند، انتخاب مدل مناسب برای تشخیص بخش‌های مؤثر مسیر ضروری است.

Model گوگل ادز چارچوبی برای مشخص‌کردن نقش هر تعامل کاربر در مسیر تبدیل است و تعیین می‌کند اعتبار کانورژن بین نقاط تماس چگونه توزیع شود. زمانی که چند کمپین یا مجموعه‌ای از کیوردها هم‌زمان فعال باشند، مدل انتخابی تعیین می‌کند کدام بخش از مسیر بیشترین سهم را در ایجاد نتیجه نهایی داشته است. استفاده از Attribution Model گوگل ادز امکان تحلیل دقیق داده‌های مربوط به تعاملات کاربران و تصمیم‌گیری منطقی در تخصیص هزینه را فراهم می‌کند و بنابراین انتخاب صحیح مدل بر میزان اثربخشی کمپین تأثیر مستقیم دارد.

اهمیت در اندازه‌گیری کانورژن

اندازه‌گیری کانورژن زمانی دقیق است که مشخص باشد کاربر از کدام نقطه تماس تأثیر بیشتری گرفته است. اگر فقط بر اساس آخرین کلیک تصمیم گرفته شود، نقش مراحل ابتدایی مسیر تبدیل نادیده می‌ماند. زمانی که رفتار کاربر بین چند کمپین یا چند کیورد تقسیم شده باشد، Attribution Model کمک می‌کند وضعیت تعامل کاربر با دقت بالاتری تحلیل شود. این موضوع در تخصیص بودجه و تعیین ارزش واقعی هر نقطه تماس نقش کلیدی دارد.

تاثیر بر بودجه و تصمیمات کمپین

انتخاب مدل اتربیوشن در گوگل ادز تأثیر مستقیم بر تصمیم‌گیری‌های بودجه‌ای دارد. زمانی که مدل انتخابی تنها بخشی از مسیر را مهم نشان دهد، بودجه به سمت همان بخش هدایت می‌شود و کانال‌هایی که در مراحل اولیه تاثیرگذار بوده‌اند از چرخه تصمیم‌گیری حذف می‌شوند. این موضوع در کمپین‌هایی که هدف آن‌ها جذب لید، فروش مستقیم یا افزایش تعامل است اهمیت بیشتری دارد. استفاده از تبلیغ در گوگل، تبلیغات شاپینگ گوگل یا فرمت‌های دیگر زمانی نتیجه مطلوب دارد که Attribution Model نقش هر مسیر را با دقت مشخص کرده باشد. انتخاب مدل دقیق باعث می‌شود داده‌ها برای اندازه‌گیری ROI قابل‌اعتماد باشند و اجرای استراتژی برای مشاوره گوگل ادز یا مدیریت کمپین‌های پیچیده با خطای کمتر انجام شود.

انواع مدل‌های اتربیوشن گوگل ادز

در مسیر تبدیل، کاربر ممکن است چندین بار با تبلیغات مختلف تعامل داشته باشد و هر مدل اتربیوشن روشی متفاوت برای تخصیص اعتبار این تعامل‌ها ارائه می‌کند. انتخاب مدل مناسب به هدف کمپین، طول مسیر تبدیل و تعداد نقاط تماس بستگی دارد. زمانی که داده‌های تبلیغاتی در چند مرحله ایجاد می‌شوند، استفاده از Attribution Model متناسب با ساختار کمپین به تحلیل دقیق‌تر عملکرد کمک می‌کند و امکان بهینه‌سازی بودجه را فراهم می‌سازد.

مدل Last Click در گوگل ادز

در مدل Last Click تمام اعتبار کانورژن به آخرین کلیکی داده می‌شود که کاربر قبل از تبدیل انجام داده است. این مدل برای کمپین‌هایی مناسب است که تنها یک نقطه تماس دارند یا تصمیم کاربر بلافاصله بعد از مشاهده تبلیغ انجام می‌شود. با وجود سادگی، استفاده گسترده از این مدل ممکن است باعث شود نقش تعاملات اولیه نادیده گرفته شود. زمانی که کاربر از مسیرهای طولانی یا چند کانال وارد سایت می‌شود، مدل Last Click تصویر دقیقی از ارزش واقعی کانال‌ها ارائه نمی‌دهد و می‌تواند تخصیص بودجه را به سمت بخش‌های اشتباه هدایت کند.

مدل First Click در گوگل ادز

در مدل First Click تمام اعتبار کانورژن به اولین تعامل کاربر اختصاص پیدا می‌کند. این مدل برای کمپین‌هایی مناسب است که اولویت اصلی آن‌ها جذب کاربر و ایجاد آگاهی اولیه از برند است. هنگامی که هدف کمپین افزایش دید و جلب توجه اولیه باشد، First Click ارزش کیوردها و تبلیغاتی را که کاربران را وارد مسیر تبدیل می‌کنند بهتر نشان می‌دهد. محدودیت اصلی این مدل در نادیده‌گرفتن تعاملات میانی و نهایی است؛ در نتیجه برای تحلیل دقیق کانورژن مناسب نیست.

مدل Linear در گوگل ادز

مدل Linear اعتبار کانورژن را بین تمام نقاط تماس کاربر به‌صورت مساوی تقسیم می‌کند. این مدل زمانی مؤثر است که کمپین چند مرحله داشته باشد و تعاملات کاربر در طول مسیر اهمیت یکسانی داشته باشد. استفاده از Linear کمک می‌کند نقاط ضعفی که در کانال‌های میانی وجود دارند شناسایی شوند و مسیر تبدیل از ابتدا تا انتها با دقت بیشتری تحلیل شود. برای کمپین‌هایی که از ترکیب تبلیغات رسپانسیو گوگل، ریمارکتینگ و جستجوی پولی استفاده می‌کنند، این مدل تصویر جامع‌تری از تأثیر واقعی هر بخش ارائه می‌دهد.

مدل Time Decay در گوگل ادز

در مدل Time Decay هرچه تعامل کاربر به زمان کانورژن نزدیک‌تر باشد، اعتبار بیشتری دریافت می‌کند. این مدل در کمپین‌هایی که تصمیم‌گیری کاربر روند طولانی‌تری دارد و تعاملات پایانی نقش مهم‌تری دارند مناسب است. در مسیرهایی که کاربر در چند مرحله به اطلاعات بیشتری نیاز دارد، Time Decay نشان می‌دهد چه بخش‌هایی از کمپین در تصمیم‌گیری نهایی تاثیر بیشتری داشته‌اند. این مدل برای کمپین‌های کوتاه‌مدت یا ساده مناسب نیست زیرا تمرکز بیش از حد بر مراحل پایانی باعث کاهش دقت تحلیل مسیر تبدیل می‌شود.

مدل Position Based در گوگل ادز

در این مدل ۴۰ درصد از اعتبار به اولین نقطه تماس و ۴۰ درصد دیگر به آخرین نقطه تماس داده می‌شود و ۲۰ درصد باقی‌مانده میان تعاملات میانی تقسیم می‌شود. Position Based برای کمپین‌هایی مناسب است که هم آگاهی اولیه و هم مرحله نهایی تصمیم‌گیری اهمیت یکسانی دارند. در مسیرهایی که هم جذب اولیه کاربر و هم نهایی‌کردن کانورژن اهمیت دارد، این مدل ساختار تعادلی‌تری ارائه می‌دهد. زمانی که کمپین از چند نوع تبلیغ استفاده می‌کند و نیاز به تحلیل دقیق نقش نقاط ابتدایی و انتهایی مسیر باشد، Position Based می‌تواند تصویر دقیق‌تری نسبت به مدل‌های خطی ارائه دهد.

Data-Driven Attribution چیست

مدل Data-Driven Attribution با استفاده از یادگیری ماشین نقش هر تعامل را بر اساس داده‌های واقعی تعیین می‌کند. این مدل الگوهای رفتاری کاربران را در مقیاس بالا بررسی می‌کند و میزان تاثیر هر تبلیغ، کیورد و نقطه تماس را با توجه به عملکرد واقعی تخصیص می‌دهد. فعال‌شدن این مدل نیازمند حجم بالایی از داده است و در کمپین‌هایی مناسب است که کلیک‌ها و کانورژن‌های زیادی دارند. در مسیرهایی که چندین تعامل در قالب جستجوی پولی، تبلیغات شاپینگ گوگل و دیگر کانال‌ها انجام می‌شود، این مدل دقیق‌ترین تصویر را از نقش هر بخش ارائه می‌دهد و برای مدیریت کمپین‌های بزرگ ارزش بالایی دارد.

مدل Data-Driven Attribution چیست زمانی اهمیت پیدا می‌کند که مسیر تبدیل شامل تعاملات متعدد باشد و داده به اندازه کافی در اختیار سیستم قرار گیرد. در این مدل، تخصیص اعتبار کانورژن بر اساس الگوهای واقعی رفتار کاربران انجام می‌شود و وزن هر نقطه تماس بر اساس میزان تأثیر آن بر تصمیم نهایی تعیین می‌شود. استفاده از مدل Data-Driven Attribution چیست باعث می‌شود عملکرد کیوردها، کمپین‌ها و تعامل‌های میانی با دقت بیشتری ارزیابی شود و تحلیل مسیر تبدیل بر پایه داده واقعی انجام گیرد.

نحوه انتخاب بهترین مدل اتربیوشن برای کمپین

انتخاب مدل اتربیوشن در گوگل ادز زمانی نتیجه‌ساز است که ویژگی‌های مسیر تبدیل، هدف کمپین و حجم داده‌های موجود به‌صورت دقیق بررسی شود. هر مسیر تبدیل شامل چند Touchpoint است و رفتار کاربران در کمپین‌های مختلف الگوهای متفاوتی ایجاد می‌کند. زمانی که مسیر تبدیل کوتاه باشد، استفاده از مدل‌های ساده‌تر تصویر مشخصی از عملکرد ارائه می‌دهد. در مقابل، در کمپین‌هایی که چندین تعامل در قالب جستجوی پولی، ریمارکتینگ و تبلیغات شاپینگ گوگل انجام می‌شود، انتخاب مدل دقیق‌تری برای تعیین نقش نقاط تماس ضروری است.

بررسی ساختار مسیر تبدیل اولین عامل در انتخاب مدل مناسب است. زمانی که مسیر شامل تعاملات ابتدایی، میانی و نهایی باشد، مدل‌هایی مانند Linear یا Position Based تصویری واقعی‌تر از نقش هر بخش ارائه می‌دهند. اگر هدف کمپین آگاهی از برند باشد، First Click اثرگذاری نقاط ابتدایی را بهتر نشان می‌دهد و زمانی که تصمیم‌گیری کاربر مبتنی بر مراحل پایانی باشد، مدل Time Decay رفتار کاربران را با دقت بیشتری منعکس می‌کند.

حجم داده و تعداد کانورژن در فعال‌سازی مدل‌های پیچیده نقش مهمی دارد. مدل Data-Driven Attribution زمانی قابل استفاده است که میزان تعاملات به سطح مشخصی برسد تا الگوریتم بتواند الگوی رفتار کاربران را تحلیل کند. در کمپین‌هایی که داده کافی وجود ندارد، استفاده از مدل‌های خطی یا تک‌لمسی نتیجه قابل‌اتکاتری ارائه می‌دهد.

بودجه و زمان‌بندی کمپین نیز در تعیین مدل اتربیوشن اهمیت دارد. زمانی که بودجه محدود باشد، مدل‌های ساده‌تر امکان کنترل دقیق‌تر هزینه و تحلیل روشن‌تر تعاملات مؤثر را فراهم می‌کنند. در مقابل، در کمپین‌های گسترده‌تر با حجم داده بالا، استفاده از مدل‌هایی مانند Position Based یا Data-Driven موجب افزایش دقت تحلیل و بهینه‌سازی هزینه می‌شود.

گوگل ادز ادیتور ابزار کاربردی برای مدیریت ساختار کمپین، اصلاح گروه‌های تبلیغاتی و بهینه‌سازی سریع داده‌های تبلیغاتی است. زمانی که مدل اتربیوشن نیازمند تغییرات گسترده در ساختار کیوردها یا تنظیمات کمپین باشد، استفاده از گوگل ادز ادیتور امکان انجام این تغییرات را با سرعت و دقت بیشتری فراهم می‌کند. این ابزار برای مدیریت حجم بالای داده مناسب است و در کمپین‌هایی که از چند نقطه تماس در مسیر تبدیل استفاده می‌کنند، نقش مهمی در هماهنگی داده‌ها و اجرای تنظیمات مرتبط با Attribution Model دارد.

در نهایت زمانی که کمپین با هدف اجرای تبلیغ در گوگل یا مدیریت مسیرهای متنوع کاربر اجرا می‌شود، انتخاب Attribution Model متناسب با ساختار قیف، امکان تحلیل دقیق عملکرد و تخصیص صحیح هزینه‌ها را فراهم می‌سازد و تصمیم‌گیری در استراتژی‌های بهینه‌سازی را قابل‌اعتمادتر می‌کند.

تاثیر مدل اتربیوشن بر عملکرد کمپین

مدل اتربیوشن در گوگل ادز تعیین می‌کند که داده‌های مربوط به مسیر تبدیل چگونه تفسیر شوند و این موضوع به‌صورت مستقیم بر نحوه تصمیم‌گیری درباره هزینه و ساختار کمپین تأثیر می‌گذارد. زمانی که اعتبار تعاملات به‌درستی تقسیم نشود، نتیجه تحلیل مسیر تبدیل دقت کافی نخواهد داشت و تصمیمات بودجه‌ای به سمت بخش‌هایی هدایت می‌شود که نقش واقعی در کانورژن ندارند. مدل اتربیوشن مناسب باعث می‌شود وضعیت کیوردها، نقاط تماس و تعاملات کاربران با دقت بیشتری شناسایی شود و امکان اصلاح روند کمپین فراهم گردد. داده‌هایی که از گزارش تبدیل در اختیار قرار می‌گیرد زمانی ارزشمند است که Attribution Model متناسب با ساختار کمپین انتخاب شده باشد و قابلیت سنجش دقیق ROI ایجاد شود.

بهینه‌سازی بودجه و تخصیص هزینه

مدل اتربیوشن مشخص می‌کند کدام نقطه تماس بیشترین نقش را در ایجاد کانورژن داشته است و همین موضوع پایه تصمیم‌گیری بودجه‌ای است. زمانی که مدل به‌صورت نادرست انتخاب شود، بخش‌هایی از کمپین که در مراحل ابتدایی یا میانی مسیر تأثیر دارند نادیده گرفته می‌شوند و تخصیص هزینه تنها بر اساس تعاملات نهایی انجام می‌شود. در کمپین‌هایی که از چند مرحله مانند جستجوی پولی، ریمارکتینگ و تبلیغات رسپانسیو گوگل تشکیل شده‌اند، استفاده از مدل مناسب باعث می‌شود سهم واقعی هر مرحله در بهینه‌سازی بودجه مشخص شود.

تاثیر بر رتبه کیورد و CPC

رتبه کلمات کلیدی زمانی به‌درستی تحلیل می‌شود که نقش هر کیورد در مسیر تبدیل به‌طور دقیق سنجیده شود. اگر مدل اتربیوشن فقط آخرین کلیک را مهم بداند، ارزش کیوردهایی که نقش اولیه یا میانی دارند دیده نمی‌شود و این موضوع باعث می‌شود تصمیمات مربوط به مزایده و هزینه هر کلیک دقت کافی نداشته باشد. زمانی که مدل متناسب با ساختار مسیر تبدیل انتخاب شود، تغییرات CPC و رتبه کیوردها بر اساس داده‌های واقعی تحلیل می‌شود و امکان تنظیم صحیح استراتژی مزایده فراهم می‌گردد.

تحلیل دقیق ROI کمپین‌ها

تحلیل ROI در کمپین‌هایی که از چند مرحله تشکیل‌شده‌اند نیازمند مدل اتربیوشن مناسب است. زمانی که مسیر تبدیل شامل تعاملات متعدد باشد، مدل‌های تک‌لمسی تنها بخشی از عملکرد را نمایش می‌دهند و تصمیم‌گیری درباره سودآوری کمپین با خطا همراه خواهد بود. مدل‌هایی مانند Position Based یا Data-Driven این امکان را فراهم می‌کنند که نقش هر تاچ‌پوینت به‌طور دقیق بررسی شود و بازدهی واقعی کمپین تعیین گردد. در چنین ساختاری داده‌های مربوط به تبلیغ در گوگل، تبلیغات شاپینگ گوگل و سایر فرمت‌ها با دقت بیشتری ارزیابی می‌شوند و نتیجه تحلیل برای تنظیم استراتژی‌های بلندمدت قابل اعتمادتر خواهد بود.

ابزارها و گزارش‌های گوگل برای بررسی مدل اتربیوشن

ارزیابی دقیق مدل اتربیوشن در گوگل ادز زمانی امکان‌پذیر است که داده‌های مسیر تبدیل و تعاملات کاربران به‌صورت کامل قابل مشاهده باشد. ابزارهای داخلی پلتفرم به شما امکان می‌دهند نقش هر تاچ‌پوینت را در کانورژن بررسی کنید و میزان تأثیر هر مدل را با دقت بسنجید. زمانی که مسیر تبدیل شامل چندین مرحله باشد، استفاده از ابزارهای اختصاصی کمک می‌کند الگوهای رفتاری کاربران شناسایی شود و اطلاعات لازم برای بهینه‌سازی کمپین در دسترس قرار گیرد.

Attribution Reports در Google Ads

گزارش Attribution در بخش اندازه‌گیری کانورژن نمایش داده می‌شود و نقش هر مدل را در مسیر تبدیل قابل‌مشاهده می‌کند. زمانی که ساختار کمپین شامل چندین کیورد و چند کانال باشد، این گزارش نشان می‌دهد کدام تعامل‌ها بیشترین تأثیر را در ایجاد کانورژن داشته‌اند. با تحلیل این گزارش می‌توانید مشخص کنید مدل فعلی تا چه حد با هدف کمپین مطابقت دارد و آیا نیاز به تغییر Attribution Model وجود دارد یا خیر.

ابزار Conversion Paths

ابزار Conversion Paths مسیر کامل تعاملات کاربران را از اولین کلیک تا کانورژن نمایش می‌دهد. زمانی که کاربر از چند مرحله عبور کند، این مسیر تصویری دقیق از ترتیب نقاط تماس و میزان تکرار هر مسیر ارائه می‌دهد. استفاده از این ابزار کمک می‌کند نقش تعاملات میانی بهتر درک شود و تصمیم‌گیری درباره تخصیص بودجه بر اساس داده واقعی انجام گیرد. این داده‌ها در کمپین‌هایی که از ترکیب جستجوی پولی، تبلیغات رسپانسیو گوگل و دیگر فرمت‌ها استفاده می‌کنند اهمیت بالاتری دارد.

گزارشات Multi-Channel Funnels

در مسیرهایی که کاربران از کانال‌های مختلف وارد سایت می‌شوند، گزارشات Multi-Channel Funnels امکان تحلیل یکپارچه داده‌های چندکانالی را فراهم می‌کند. این ابزار نشان می‌دهد تعاملات اولیه و میانی چگونه بر رفتار نهایی کاربر اثر گذاشته‌اند و کدام کانال‌ها بیشترین نقش را در هدایت کاربران به مرحله نهایی داشته‌اند. زمانی که کمپین از مجموعه‌ای از کانال‌ها تشکیل شده باشد، این گزارش نقش واقعی هر مرحله را مشخص می‌کند و شرایط را برای تحلیل دقیق‌تر ROI فراهم می‌سازد.

نکات طلایی در استفاده از مدل اتربیوشن

به‌کارگیری مدل اتربیوشن در گوگل ادز زمانی مؤثر است که انتخاب مدل بر اساس مسیر تبدیل، هدف کمپین و ساختار داده‌ها انجام شود. مسیرهای تبدیل با یکدیگر متفاوت هستند و هر مدل تنها بخش خاصی از رفتار کاربر را نشان می‌دهد. انتخاب صحیح مدل باعث می‌شود تحلیل داده‌ها قابل اتکا باشد و امکان مدیریت بهتر هزینه فراهم شود.

بهترین افزونه‌های گوگل ادز زمانی ارزشمند هستند که ساختار کمپین نیاز به افزایش نرخ تعامل و بهبود ارتباط کاربر با پیام تبلیغاتی داشته باشد. استفاده از این افزونه‌ها امکان ارائه اطلاعات دقیق‌تر، افزایش نرخ کلیک و هدایت بهتر کاربر در مسیر تبدیل را فراهم می‌کند. زمانی که مدل اتربیوشن نیازمند ثبت دقیق تاچ‌پوینت‌ها باشد، فعال‌سازی بهترین افزونه‌های گوگل ادز به تکمیل داده‌ها و بهبود کیفیت اندازه‌گیری کمک می‌کند و شرایط تحلیل مسیر تبدیل را دقیق‌تر می‌سازد.

• انتخاب مدل متناسب با هدف کمپین

• تحلیل مسیر تبدیل برای تشخیص نقاط تماس کلیدی

• تست چند مدل برای افزایش دقت تصمیم‌گیری

• ترکیب داده‌ها با ابزارهای اندازه‌گیری خارج از کمپین مانند گوگل آنالیتیکس

• استفاده از داده‌های به‌روز برای اصلاح مدل در بازه‌های زمانی مشخص

• توجه به رفتار کاربران در مسیرهای میانی و نهایی هنگام تحلیل داده‌ها

جدول مقایسه مدل‌های اتربیوشن گوگل ادز

تحلیل دقیق تفاوت مدل‌های اتربیوشن در گوگل ادز زمانی امکان‌پذیر است که نقش هر مدل در مسیر تبدیل، نوع وزن‌دهی و میزان دقت آن در شناسایی تاچ‌پوینت‌ها قابل مشاهده باشد. جدول زیر یک مقایسه ساختاری بین مدل‌ها ارائه می‌دهد تا امکان بررسی سریع ویژگی‌های هر مدل فراهم شود.

مدل اتربیوشن	نحوه تخصیص اعتبار	نقاط قوت	محدودیت‌ها
Last Click	تخصیص کامل اعتبار به آخرین کلیک	مناسب برای مسیرهای کوتاه	نادیده گرفتن مراحل ابتدایی مسیر
First Click	تخصیص کامل اعتبار به اولین کلیک	مناسب برای جذب آگاهی اولیه	بی‌توجهی به مراحل پایانی تبدیل
Linear	توزیع مساوی بین تمام تاچ‌پوینت‌ها	تصویر جامع از تمام مراحل مسیر	عدم تشخیص وزن واقعی نقاط تماس
Time Decay	افزایش وزن تعاملات نزدیک به کانورژن	مناسب برای مسیرهای طولانی	کاهش وزن تعاملات کلیدی ابتدایی
Position Based	تمرکز ۴۰٪ بر اولین و آخرین کلیک و ۲۰٪ در میانه	ترکیب آگاهی و تبدیل	نیازمند مسیرهای چندمرحله‌ای
Data-Driven Attribution	تخصیص اعتبار بر اساس داده و الگوهای رفتاری	دقیق‌ترین مدل در مسیرهای پیچیده	نیازمند حجم بالای داده

جمع‌بندی

مدل اتربیوشن در گوگل ادز نقش اصلی را در تحلیل مسیر تبدیل و ارزیابی دقیق عملکرد کمپین دارد. زمانی که مجموعه‌ای از تعاملات در قالب جستجوی پولی، تبلیغات رسپانسیو گوگل، تبلیغات شاپینگ گوگل یا سایر فرمت‌ها انجام می‌شود، انتخاب Attribution Model مناسب تعیین می‌کند کدام بخش بیشترین تأثیر را در ایجاد کانورژن داشته است. با تحلیل مسیر تبدیل، بررسی اهداف کمپین و انتخاب مدل متناسب با حجم داده و ساختار نقاط تماس، امکان بهینه‌سازی هزینه و افزایش دقت در تحلیل ROI فراهم می‌شود. استفاده درست از ابزارهای گوگل ادز و داده‌های مسیرهای چندکانالی باعث می‌شود نقش واقعی هر مرحله مشخص شده و تصمیم‌گیری درباره ساختار کمپین با دقت بیشتری انجام گیرد.

سوالات متداول

مدل اتربیوشن در گوگل ادز چیست؟
مدلی است که نحوه تخصیص اعتبار کانورژن را بین نقاط تماس کاربر تعیین می‌کند و در تحلیل دقیق عملکرد کمپین نقش دارد.

کدام مدل برای کمپین‌های طولانی مناسب‌تر است؟
مدل‌هایی مانند Time Decay یا Position Based که تعاملات میانی و پایانی را با وزن بیشتری نمایش می‌دهند.

آیا مدل Data-Driven برای همه اکانت‌ها فعال است؟
فعال‌سازی آن نیازمند حجم بالایی از داده است و تنها در اکانت‌هایی فعال می‌شود که میزان مشخصی کانورژن و کلیک داشته باشند.

 تاثیر مدل اتربیوشن بر بودجه کمپین چیست؟
مدل انتخابی مشخص می‌کند کدام بخش‌ها بیشترین نقش را در ایجاد کانورژن داشته‌اند و همین موضوع تعیین‌کننده تخصیص صحیح هزینه است.

آیا امکان مقایسه مدل‌ها وجود دارد؟
در گزارش Attribution امکان بررسی تفاوت مدل‌ها و تحلیل تغییرات مسیر تبدیل فراهم است.