Attribusjon er prosessen med å identifisere hvilke berøringspunkter en kunde interagerte med før en konverterte – en Google Shopping-annonse, et retargeting-banner, et organisk søkeresultat – og tilordne kreditt for det salget på tvers av dem. I stedet for å kreditere bare det siste klikket, prøver attribusjonsmodeller å gjenspeile hele veien en kunde tok, noe som er enormt viktig for feeddrevet annonsering der det samme produktet kan vises på tvers av mange kanaler samtidig. Å få riktig attribusjon er det som skiller et nøyaktig bilde av kanalytelse fra et som overvurderer det berøringspunktet som tilfeldigvis er nærmest salget.

Hvorfor attribusjon er viktig for feedytelse

Produktfeeder driver annonser på tvers av flere plattformer samtidig, slik at én enkelt kunde kan se et produkt i en Google Shopping-oppføring, klikke seg videre fra en Meta Catalog-annonse dager senere og til slutt kjøpe etter et merkevaresøk. Uten attribusjon lander all æren for det salget på den kanalen som utløste det siste klikket, noe som systematisk undervurderer de øvre kanalene i salgstrakten som faktisk bygde kjøpsintensjonen. Dette forvrenger budsjettbeslutninger: en forhandler som kun stoler på data om siste klikk, kan kutte utgifter på kanalen som i stillhet genererte mesteparten av etterspørselen. Fordi feeddrevne annonser finnes i nesten alle faser av denne reisen – bevissthet, vurdering og konvertering – er nøyaktig attribusjon det som forteller et team om en optimaliseringsinnsats på én kanal lønner seg andre steder også.

Hvordan attribusjon fungerer

Attribusjonsmodeller er avhengige av hendelsesdata som samles inn gjennom hele kundereisen, vanligvis gjennom en sporingspiksel plassert i butikkfronten som utløser visninger, varer som legges til i handlekurven og kjøp. Hver hendelse blir merket med kanalen, kampanjen og noen ganger den spesifikke produkt-ID-en som utløste den, noe som lar en attribusjonsmodell rekonstruere rekkefølgen av berøringspunkter for en gitt konvertering. Enklere modeller tilordner all kreditt til det første eller siste berøringspunktet; mer sofistikerte modeller – datadrevne eller multitouch – fordeler kreditt proporsjonalt basert på hvert berøringspunkts historiske bidrag til konverteringer. Utdataene mates direkte inn i konverteringssporingsrapporter og til slutt inn i avkastningsberegninger , siden en kanals sanne avkastning bare kan bedømmes når den får passende kreditt for salgene den påvirket.

Eksempel

<item>
  <g:id>SKU-33812</g:id>
  <title>Wireless Charging Pad - Matte Black</title>
  <g:price>22.99 USD</g:price>
  <g:link>https://example-shop.com/products/wireless-charging-pad?utm_source=google&amp;utm_medium=cpc&amp;utm_campaign=shopping_q3</g:link>
</item>

Ocuco utm_ parametere lagt til link felt er det som lar en attribusjonsmodell spore et klikk på denne spesifikke oppføringen tilbake til den opprinnelige kampanjen, og knytte feedytelsen direkte til berøringspunktene den genererte nedstrøms.

Relaterte begreper

Attribusjon produserer bare nyttige tall når den er bygget på solid konverteringssporing og pålitelige pikseldata for sporing – uten nøyaktig hendelsesregistrering fordeler selv den beste attribusjonsmodellen kreditt basert på ufullstendig informasjon. Å få det riktig er også en forutsetning for å stole på et avkastningstall beregnet per kanal, siden avkastningen bare er så nøyaktig som attribusjonsmodellen bak den.