12.

归因

识别在线渠道,在线和离线渠道的用户,并且跨越的众多设备是数字广告的关键部分,因为它允许广告商更好地了解他们的观众如何与他们的品牌互动并改善客户旅程。

但更重要的是,它允许他们归因于转换和目标。

什么是归因?

归因是一种识别消费者在完成广告商或营销人员设定的目标前与哪些接触点发生过互动或接触过哪些接触点的过程。归类让广告商和营销人员能够通过理解哪些触点有效,哪些触点无效而改进他们的活动。

归因一直是广告和市场营销的一部分,甚至在互联网出现之前,但正是通过使用数据和技术,如今的广告商和营销人员才能更准确地归因转换。

在本章中,我们涵盖了用于识别和跟踪用户在脱机和在线世界以及在不同设备上移动的方法,并查看用于属性转换的各种技术。

要了解如何记录转换,请阅读章节08.跟踪和报告Adtech平台中的展示和报告展示次数,点击和转换

什么是客户旅程?

用户旅程是指一个人从第一次意识到一个品牌到完成广告商或营销人员设定的目标(例如购买或下载)的过程。

虽然每个人都会有不同的客户旅程,但广告商和营销人员可以了解客户旅程的不同阶段以及一个人影响他们决定完成目标的不同阶段。

一个人在客户旅程中与一个品牌的每一次互动都被称为接触点。

什么是一个接触点?

触点是用户通过不同渠道与你的品牌进行的互动。

但是用户不必实际与其计算的接触点交互。例如,如果用户从品牌中看到显示广告,但不能单击它,那么它仍然被归类为一个接触点。

接触点的例子包括:

  • 网站访问
  • 产品观点
  • 评论
  • 博客帖子
  • 电子书和白皮书
  • 数字广告
  • 社交媒体内容
  • 视频
  • 电子邮件
  • 存储访问

在许多情况下,这些接触点将影响一个人对您的品牌的看法。

广告商和营销人员将根据用户在客户旅途中的位置(例如意识、考虑和购买),在不同的接触点上定制信息。

例如,广告商和营销人员可以运行展示广告来让人们意识到他们的产品。然后,他们可以在Facebook上进行重新定位广告活动,针对访问过他们网站的用户,鼓励他们进行购买。

我们现在将看看不同类型的归属。

在线到在线归因模型

在线到在线归属识别用户在在不同在线频道完成目标之前所拥有的接触点。

由于大多数在线广告活动的目标是将用户推向网站,广告商和营销人员查看由Web Analytics Tools,Martech平台等营销自动化平台和归属软件等营销自动化平台和归属软件等的归因报告,以及像广告服务器这样的Adtech平台。

在线归因有两种主要类型 -间通道间intra-channel

频道间示例

跨渠道属性着眼于不同渠道的接触点。

内部示例

通道内归因在同一频道中查看接触点。

在线归因是如何运作的?

当涉及用户在客户旅程中进行的在线渠道和互动时,您可以执行以下几种方法。

最简单的方法是当用户从在线频道指向到您的网站时,将在HTTP协议中使用引荐字段。

引用字段将使用从浏览器到Web服务器的每个请求传递。以下是标准HTTP GET请求的示例:

get / http / 1.1主机:fotobodascr.com dnt:1 accept-language:en-us接受 - 编码:gzip,deflate推荐人:http://publisher1.com/article-about-adtech.html用户代理:mozilla /5.0(Macintosh;英特尔Mac OS X 10_12_6)AppleWebkit / 603.3.8(像壁虎一样)版本/ 10.1.2 Safari / 603.3.8

在此示例中,用户正在读取Publisher1.com上的文章,然后单击链接(或广告)并被定向为//fotobodascr.com

Web分析工具、AdTech和MarTech平台将显示以下引用:

直接

当访问标记为直接时,它意味着尚不清楚推荐人信息。

引用者可以标记为直接的原因有很多:

  • 用户在播放器的Web地址栏中输入了URL,或者从他们的书签中访问它。
  • 用户从子域输入了网站,例如,他们首先访问publisher1.com,然后单击将它们带到Blog.Publisher1.com的链接上。
  • 用户单击了本机移动应用中的链接或广告,该应用程序在URL中没有包含UTM参数(例如publisher1.com/?Utm_campaign=native-app)。
  • 有一些技术问题导致推荐人丢失,例如点击一个安全网站(https://)到一个不安全的网站(http://).)的链接下表说明了在安全网站和不安全网站之间,推荐人丢失的情况:
HTTP协议 推荐人通过或丢失?
https://到http:// 引用了
http://https:// 引用传递
http://到http:// 引用传递
https://https:// 引用传递

如今大多数网站都使用安全的https://协议,这少了一个问题。

有机

有机交通来自像谷歌搜索,Bing和Duckduckgo这样的搜索引擎。

如果广告客户或营销人员正在运行付费搜索广告,那么这些将被标记为“Campaign”(见下文)。

社会

来自Facebook,LinkedIn,Twitter等社交媒体网站的访问,标志着为“社交”。

网站

当用户点击一个来自网站的链接并被指向广告商的网站时,它就被归类为“网站”推荐者(就像上面的例子)。

活动

当网站在用户登陆UTM参数时,记录“活动”推荐人。在这种情况下,忽略引荐字段,并且使用UTM参数来确定引用者。

一些AdTech和MarTech平台只会将这个referrer列为“Campaign”,而其他人会将其标记为“付费社交”或“付费搜索”,这取决于UTM参数中包含的信息。

例如,如果用户点击LinkedIn AD并被定向到包含下面的UTM参数的网站,则推荐人可以被记录为“广告系列”或“付费社交”。

?utm_source = linkedin&utm_medium = ad&utm_campaign = linkedin-ad

类似地,如果用户点击谷歌上的付费搜索广告,并被指向包含以下UTM参数的网站,那么该推荐人可能被记录为“活动”或“付费搜索”。

? utm_source = google&utm_medium = ad&utm_campaign =付费搜索的大拿

每次用户来自不同的通道时,一个新的会话(访问)就会启动,并记录下参考信息,这有助于描绘用户旅程的图景。

在线归因模型

既然我们知道如何检测到不同的在线频道,我们现在会查看不同的在线归因模型。

1.最后点击属性模型

最后一次点击(AKA最后一次交互或者最后一个接触点归因模型是最古老的模型,尽管新的归因模型的数量,但仍然是许多Web分析,Martech和Adtech平台中的默认模型。

最后一次单击属性模型将100%的转换为最后一个已知的引用,单击或流源分配。

因此,如果转换前的最后一个操作是直接输入,那么100%的转换将归因于直接输入。

100%转换归因于直接进入

虽然这个模型是最简单的一个,但它忽略了客户旅程中的所有其他接触点,这可能导致在选择优化渠道时的决策差。

2.最后一个非直接归因模型

去年的非直达归因模型与最后一次单击归因模型非常相似,但它会从等式中删除直接访问。

通过此模型,100%的转换归因于最后已知的推荐不是'直接访问。

这是这个过程看起来的一个例子:

  1. 用户点击Facebook上的链接,并被定向到您的网站。
  2. 他们浏览你的网站,然后离开。
  3. 他们后来在他们的地址栏中键入您的网站并下载您的一本电子书。

因为第三步是直接访问,所以最后一个非直接归因模式将忽略这一点,并将100%的转换率分配给Facebook。

最后点击模型

这种模式比上一次的点击模式要好,但仍然没有考虑到用户旅程中的其他接触点,这也可能导致错误的决策。

3.第一次点击属性模型

首先单击(AKA第一个交互或者首先触摸归因模型与前两个类似,除了它将100%的转换分配给客户旅程中的第一次点击或引用。

最后一次点击和最后一个非直接归因模型

此模型遭受与最后一次点击和最后一个非直接归因模型相同的缺点。

4.线性归因模型

线性归因模型对客户旅程中所有接触点的均匀属性转换。

模型平均重视每个转换

尽管这种型号的每个转换相同,但情况很少是这种转换,但它对于概述客户旅程是有用的。

5.时间衰减归因模型

时间腐朽归因模型是线性模型的修改。

在这种归因模式下,与转换时间最接近的接触点能够获得最大的信誉。

剩余的接触点基于它们来自转换的距离提供信用。简而言之,进一步的接触点来自转换,信用“衰变”越多。

它不仅提供了客户旅程的完整图片,而且还基于每个接触点之间的时间差为每个触点分配一定的权重。

转换的不同接触点

上面的图像说明了转换的不同接触点是如何划分的。

该模型假设最近的接触点是影响用户转换的接触点,这可能是也可能不是这种情况。

6.基于位置的归属模型

基于位置的属性模型获取客户旅程中的所有接触点,并根据他们在转换路径中的位置为他们分配积分。

该模型为客户旅程中的第一个和最后一次互动提供了更多权重。其余的归属信用额度在剩余的接触点中划分。

良好的选择_Customer旅程概述

此模型通常是广告商的好选择,因为它提供了客户旅程的概述,并为两个最重要的互动分配信贷 - 第一个和最后一次交互。

7.自定义归因模型

一些Adtech和Martech平台允许您创建自定义归因模型,广告商在客户旅程中设置了归属触控点的自身规则。

对于广告商来说,这通常是一个很好的选择,因为他们可以考虑他们的广告活动、他们的客户和客户旅程的细节。

上述在线归类模式只适用于一种设备(如笔记本电脑和智能手机)和网页浏览器(如Safari, Firefox和谷歌Chrome)。如果我们想要从不同设备和web浏览器进行属性转换,那么我们就必须使用跨设备属性。

跨设备归因

跨设备归类的目的是记录用户在多个接触点和设备上与某个品牌的互动,并最终对转换进行相应的归类。在线归因模式旨在实现不同渠道的属性转换,而多点触控归因则旨在实现不同浏览器、设备和渠道的属性转换。

以下是跨设备属性的一个例子:

跨设备属性示例

交叉设备归因如何工作?

要将不同频道之间的在线转换属性,Adtech和Martech公司使用cookie - 通常是第三方cookie。

但是,由于cookie与一个设备和一个Web浏览器相关联,因此他们无法将其导出到另一个设备,这意味着它们对跨设备归因无用。

为了跨不同的web浏览器和设备进行属性转换,测量公司使用确定性匹配、概率匹配或两者的结合。

我们解释了这两种方法是什么以及它们在前一章中的工作方式(10.用户标识),但这里有一个概要:

确定性匹配使用通用标识符,例如电子邮件地址和电话号码,以识别和匹配不同设备的用户。

概率匹配使用不太常见的数据片段,如IP地址和位置数据,来识别和匹配跨设备的用户。由于数据不像确定性数据那样准确或独特,概率匹配也使用算法和统计建模来进行匹配。

为了使用这些方法进行跨设备归类,AdTech和MarTech公司将创建收集并包含这些数据的用户档案。

以下是关于确定性匹配和概率匹配如何用于跨设备属性的两个例子:

跨设备属性的确定性匹配

确定性匹配的交叉设备归因

跨设备归属的概率匹配:

概率匹配的交叉设备归属

正如我们在上面的示例中所看到的,实际归因过程对于确定性和概率匹配类似。主要区别是用于标识用户并将转换归类的数据。

对于像谷歌和Facebook这样的墙壁花园,由于他们收集的数据类型,归因于确定性匹配的转换比独立的Adtech公司更容易 - 例如,电子邮件地址和名称 - 因为许多用户将在不同的设备上使用他们的Facebook或Google帐户。

如果品牌,代理商和独立的Adtech公司(例如DSP)想要进行交叉设备归属,那么他们需要使用DMPLiveRamp或者像跨设备测量平台一样Tapad

这些公司将从不同的线上和线下来源收集用户数据,创建用户档案,并生成一个图表——有时称为身份、ID或设备图表。然后,品牌、代理商和科技公司利用这些图表进行识别、广告定位和归类。

多个链接到单个用户的源
包含链接到单个用户的来自多个数据源的数据的图的插图。

Offline-Online归因

尽管广告和营销正在在线上移动,但仍然需要将脱机数据与在线数据和属性以及在脱机和在线源之间跟踪用户。

例如,广告商必须知道广告牌广告是否导致网站访问或在线转换是很重要的。

线下渠道的例子包括:

  • 直接邮件
  • 传统户外广告 - I.E. of-home(ooh)和数字外出(DOOH)广告。
  • 电话营销
  • 电视
  • 广播

以下是广告商将脱机广告曝光与在线转换的最常见方式。

梳妆URL.

虚荣URL是通常为特定广告活动创建的域名。它们旨在匹配公司的品牌,易于记忆,而不是着陆页的实际URL。公司使用虚荣URL推广新产品或服务,并在OOH,TV和Radio AD中使用它们。

例如,而不是使用URL
Company1.com/new-product ?utm_source=ooh&utm_medium=billboard-airport& utm_campaign=new-product.,广告商可以使用newproduct.com

虚荣URL可以把用户带到一个专门的着陆页面,(例如newproduct.com)或重定向到一个不同的着陆页面(例如company1.com/new-product)。无论是哪种选择,虚荣URL都将用户重定向到目的地页面,并为流量属性添加活动跟踪参数。

有不同类型的虚荣URL:

  1. 独立的虚荣URL,例如newproduct.com
  2. 子页面梳妆URL,例如company1.com/new产品
  3. 缩短的梳妆台URL,例如sv.ly/new产品

虚荣URL用于测量离线广告活动的范围和影响,将他们在线网站访问和转换,但他们不是100%准确,因为有些用户看到广告后执行一个谷歌搜索产品或服务,而不是输入虚荣的URL。这意味着,由此产生的任何转换都将归因于谷歌搜索,而不是离线广告。

然而,它仍然是一种衡量离线广告的有效性的有价值的方法。

时间限制归因窗口

通过时间限制归因窗口测量脱机广告曝光的另一种方法是通过时间限制的归因窗口。

该模型分析电视或广播广告播出后的一段时间(如30分钟),并寻找网络流量和转化率的增加。

应用此模型时,广告商需要考虑以下内容:

  • 窗户应该打开多长时间?例如。我们应该在我们的无线电广告播出或更长的时间后查看Web流量和转换吗?
  • 我们如何将暴露于竞选活动的流量和转换分开?
  • 我们如何确定其他广告系列是否影响了归因窗口期间交通和转化的增加?

大多数Adtech和Martech公司将归因窗口模型作为其测量产品的一部分提供,但通常限于一个通道(例如显示)。如果广告商想要衡量在线Web流量和转换的脱机广告,那么广告商将需要在其分析软件中手动将其设置为此或使用专用归因工具。

在线调查

广告客户而不是使用复杂的归因模型,而不是使用复杂的归因模型,这可以简单地向用户询问他们如何找到他们的网站。

虽然这是一种非常简单的方法,但它可以提供有价值的见解,您可能无法使用归因模型。

广告商可以在三个不同的级别实施在线调查:

  • 当用户填写购买或注册表单或确认页面时。
  • 当用户正在浏览您的网站时,打开一个离散的侧栏弹出窗口,要求它们填写调查(您可以提供优惠码作为激励)。
  • 当用户离开网站时,打开一个弹出式调查。
确认调查页面

即使不是每个用户都将填写调查或只是选择一个随机字段,广告商仍然有足够的数据来将调查结果与其归属和流量数据进行比较。

优惠券

优惠券已经存在了几十年,但是它们的受欢迎程度和有效性仍然很强。

通过在营销材料中使用优惠券,广告商可以将转化率归因于特定的线下渠道,这通常比归因模式和技术平台更准确。

优惠券最适合直接邮寄活动和其他印刷广告材料,但最好为每个活动发行独特的优惠券,如果可能的话,为每个客户发行。

拉链/邮政编码

从在线客户收集邮政编码可以用于衡量不同的线下活动,如直接邮件和户外活动。

虽然这种方法不会非常准确 - 但您不知道某些具有某个邮政编码的人是否受到广告系列的影响 - 它可以与上面列出的模型一起使用,以提高精度。

这种方法真的只对电子商务商店或拥有离线和在线商店的公司来说,他们会在购买过程中收集结算和交付信息。

Online-Offline归因

现在让我们来看看广告商将在线活动(如广告浏览量和点击量)归因于商店中的线下购买的几种方式。

灯塔

信标是一种支持蓝牙的设备,可以在智能手机和平板电脑等移动设备之间传输信号。

当放置在实体店时,它们可以用来向一定半径内的设备发送推送通知,并收集有关设备本身的数据。后者可以帮助将在线活动(如广告点击和移动应用程序活动)归结为线下购买。

POS的拉链/邮政编码

您刚才读到广告商如何利用邮政编码将离线广告归因于在线转换,但它们也可以反过来使用。

从客户收集邮政编码的最常见方式之一是在销售点(POS)中询问它们。

然后,广告商可以将邮政编码与在线广告活动报告中的位置数据相匹配。与使用ZIP码进行离线和在线归属,这种方法不是非常准确,最好用作与其他归因方法的补充。

它提供的多器件消费者旅程和技术挑战

在在线广告的早期,在线客户旅程是在一个设备上进行的 - 主要是桌面/笔记本电脑。

当前消费者使用一系列支持的互联网设备,以便在他们的笔记本电脑上发现新产品,以通过Google在平板电脑上寻找航班,阅读智能手机的电子邮件。

来源:StatCounter全球统计-平台比较市场份额

这一新一代多设备用户对跨设备客户的旅程推出。结合在线和脱机广告和活动,并不难看看为什么归因是广告商的难以捉摸的壮举。

归因工具,分析平台和DMP和CDPS等数据平台可以帮助广告商属性印象,并点击不同通道和设备的转换。

然而,网页浏览器和移动设备中隐私的变化意味着收集归因数据变得更加困难。

正如我们在本章所看到的,属性是提高广告活动有效性的重要组成部分。但在线广告行业的一些领域对在线广告活动的绩效和成本产生了显著的负面影响广告欺诈可视性是2个经典例子。

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