Не так давно в Google Analytics появился обновленный интерфейс, о чем здесь же в «Электронной коммерции» написал мой коллега Алексей Ильин. А сегодня на суд общественности была вынесена новая фича – “многоканальные последовательности” (как обычно, не самый лучший перевод, но уж какой есть). В оригинале эта функция называется “multichannel funnels”, и доступна она тоже только в свежем интерфейсе (причем, пока далеко не всем).
Сразу стоит оговориться, что это “пилотный” запуск фичи, и возможны всевозможные глюки и баги – что, впрочем, свойственно, всему обновленному Google Analytics, полноценно работать в котором пока не получается. Пока Google не огласила планов по финальному запуску этой функциональности, но уже сейчас можно посмотреть, в какую сторону будут идти инженеры компании, и сторона эта безусловно интересная.
Итак, что же такое эти многоканальные последовательности? По сути, это развитие идеи Search Funnels, которые уже довольно давно присутствуют в AdWords и представляют собой выстроенные в цепочки последовательности переходов по различным рекламным кампаниям (например, за посещением по кампании с артикулами товаров может последовать переход по запросу из брендовой кампании, в которой произошла конверсия. В этом случае можно понять, что от “артикульной” кампании отказываться не стоит, так как она помогает конвертироваться другой кампании). Многоканальные последовательности работают почти так же, только как бы на уровень выше – с их помощью можно проследить не только за последовательностью кампаний, но и за последовательностью переходов из разных каналов/источников. Соответствующий отчет доступен в разделе “Конверсии”.
А вот что представляет собой самый простой отчет в данном разделе – “обзор”.
Как видим, информации немного, но для начала и это неплохо. Чуть больше информации содержится в следующем отчете, “Ассоциированные последовательности”.
В столбце “ассоциированные конверсии” (по-английски это называется более понятным термином “assisted conversions”), сколько раз источник (или канал) встречался в последовательности посещений ДО конверсии. Ну а “конверсии по последнему взаимодействию” – это собственно и есть привычные нам конверсии, посчитанные с помощью last click по одной за визит.
В результате для каждого источника рассчитывается индекс “ассистивности” – это простое отношение всех ассоциированных конверсий к конверсиям по last click.
Понятно, что чем больше это число, тем больше источник “помогает” конверсиям, и тем реже встречается в самом конце цепочки посещений. Обратное тоже верно – чем ниже этот показатель, тем реже он встречается до конверсии, но сам конвертируется быстро. На основе этого очень простого показателя можно сделать вывод о том, какие источники конвертируются быстрее. Понятно, что сравнивать нужно однотипные источники – например, cpc-рекламу яндекса и гугла, и уж никак не прямой трафик с органическим. При правильном применении можно будет понять, например, помогает ли медийка конвертировать посетителей в других источниках, в то время как – известный факт – сама она конвертится плохо.
Еще более интересным выглядит следующий отчет, “Основные последовательности конверсии” (уф, это всего лишь Top Conversion Paths).
На основе этого скриншота становится понятно, как считаются те самые “ассоциированные конверсии”. Это не очень наглядно, но идея следующая: “ассоциированной конверсией” (лучше называть ее просто “ассист”, потому что конверсии как таковой здесь всё же нет) будет считаться количество уникальных вхождений во все цепочки, за исключением вхождений в цепочки с длиной=1. На всякий случай уточним, что цепочки без конверсий тут вообще не рассматриваются.
В данном случае давайте посмотрим на yandex/organic. Всего у него 10 last-click конверсий. А ассоциированных – 9. Как это получилось? Складываем столбец 2 – там 5 уникальных визитов (отчет показывает нам, что было 5 цепочек из трех последовательных визитов yandex/organic), столбец 4 – 2 уникальных визита, столбец 7 пропускаем, так как это цепочка из одного визита и она закончилась конверсией, и наконец столбец9 – в нем 1 уникальное вхождение этого источника. В сумме получится 9, как и на скриншоте вверху про ассоциированные конверсии.
Итак, “Ассоциированные конверсии” – это всего лишь _уникальные_ вхождения того или иного источника в цепочках с конверсиями, причем вхождения с длиной 1 не считаются. К сожалению, пример на скриншоте не очень показательный, так как наш yandex/organic не перемешивался в цепочках с другими источниками (такие цепочки без примесей мы на внутреннем сленге называем “гомогенными”).
А вот если посмотреть на google/organic, который смешался в столбце6 с direct/none (и цепочка получилась “гетерогенной”), то получается, что конверсий по last click у него 2 (это следует из столбца3), а ассоциированных – 1, так как в столбце3 обе цепочки состоят из одного визита, а в столбце6 мы видим одну цепочку, в которой встречается google/organic, но к конверсии в этом столбце привел источник direct/none. Снова ровно те же цифры, что и на скриншоте про ассоциированные конверсии.
Пытливый читатель сразу обратит внимание на столбец 6 – в нем прямой визит следует за органическим, что возможно в редких случаях (например, по смерти куки utmz). Однако в данном случае Google Analytics считает прямые визиты “честно”, не относя их на предыдущие визиты, если они были. Поэтому если посчитать количество визитов по прямому трафику в этих отчетах, то они не сойдутся с отчетом, например, в разделе “Источники трафика”.
Вообще, мне кажется, что два этих отчета – “Ассоциированные конверсии” и “основные последовательности конверсии” – было бы полезно соединить в один, для пущей наглядности.
Кстати, с последним отчетом можно делать еще много гитик – например, добавить вторичную сегментацию по ключевым словам. Получится следующее:
Посмотрите на столбец4 и столбец5 – Google Analytics в данном отчете разделил эти цепочки, так как ключевые слова различались написанием.
Остальные два отчета – “Временная задержка” и “Длина цепочек до конверсии” не столь интересны, и очень похожи на стандартные отчеты из AdWords Search Funnels.
Что же получается в итоге? Google Analytics сделал первый шаг в освоении технологии мультиканальной атрибуции – этого нового “святого грааля” веб-аналитики, к которому подступаются уже несколько лет. К сожалению, на данный момент в представленном функционале не хватает самого, пожалуй, важного компонента – нет самой модели атрибуции, то есть важности источника в зависимости от его позиции в цепочках. Ведь было бы весьма интересно узнать, сколько денег в стоимости конверсии составляет баннерка, а сколько контекст, например. Понятно, что единой модели пока нет (на выбор предлагаются пока линейная, логарифмическая и “как бог на душу пошлёт”), и Google не очень хочет навязывать свою.
Также для полноценной мультиканальной атрибуции платного трафика в новой функции не хватает информации о просмотрах баннеров (увы, ей пока просто неоткуда там взяться, и можно только гадать, сумеют ли инженеры Google ее как-то импортировать), что с другой стороны оставляет поле для деятельности специализированных агентств.
Ну и в рамках обязательного самопиара хотелось бы заметить, что исследование мультиканальной атрибуции мы в iConText ведем уже довольно давно, и даже создали инструментарий для быстрой работы с подобными данными. Основываемся мы, впрочем, на базовых возможностях Google Analytics, которые были и до введения “многоканальных последовательностей”.
Правда, вся эта область совершенно не разработана – нет стандартных подходов, методик, и даже терминологии. Впрочем, у нас уже появились свои обозначения для тех или иных явлений – те же “ассисты”, “гетерогенные и гомогенные цепочки” и прочее.
Тем не менее, очень радует то, что теперь на этом поле появился новый игрок, который способен поправить ситуацию и поставить на место мозги рекламодателям и аналитикам.
Тимофей Путинцев
Сразу стоит оговориться, что это “пилотный” запуск фичи, и возможны всевозможные глюки и баги – что, впрочем, свойственно, всему обновленному Google Analytics, полноценно работать в котором пока не получается. Пока Google не огласила планов по финальному запуску этой функциональности, но уже сейчас можно посмотреть, в какую сторону будут идти инженеры компании, и сторона эта безусловно интересная.
Итак, что же такое эти многоканальные последовательности? По сути, это развитие идеи Search Funnels, которые уже довольно давно присутствуют в AdWords и представляют собой выстроенные в цепочки последовательности переходов по различным рекламным кампаниям (например, за посещением по кампании с артикулами товаров может последовать переход по запросу из брендовой кампании, в которой произошла конверсия. В этом случае можно понять, что от “артикульной” кампании отказываться не стоит, так как она помогает конвертироваться другой кампании). Многоканальные последовательности работают почти так же, только как бы на уровень выше – с их помощью можно проследить не только за последовательностью кампаний, но и за последовательностью переходов из разных каналов/источников. Соответствующий отчет доступен в разделе “Конверсии”.
А вот что представляет собой самый простой отчет в данном разделе – “обзор”.
Как видим, информации немного, но для начала и это неплохо. Чуть больше информации содержится в следующем отчете, “Ассоциированные последовательности”.
В столбце “ассоциированные конверсии” (по-английски это называется более понятным термином “assisted conversions”), сколько раз источник (или канал) встречался в последовательности посещений ДО конверсии. Ну а “конверсии по последнему взаимодействию” – это собственно и есть привычные нам конверсии, посчитанные с помощью last click по одной за визит.
В результате для каждого источника рассчитывается индекс “ассистивности” – это простое отношение всех ассоциированных конверсий к конверсиям по last click.
Понятно, что чем больше это число, тем больше источник “помогает” конверсиям, и тем реже встречается в самом конце цепочки посещений. Обратное тоже верно – чем ниже этот показатель, тем реже он встречается до конверсии, но сам конвертируется быстро. На основе этого очень простого показателя можно сделать вывод о том, какие источники конвертируются быстрее. Понятно, что сравнивать нужно однотипные источники – например, cpc-рекламу яндекса и гугла, и уж никак не прямой трафик с органическим. При правильном применении можно будет понять, например, помогает ли медийка конвертировать посетителей в других источниках, в то время как – известный факт – сама она конвертится плохо.
Еще более интересным выглядит следующий отчет, “Основные последовательности конверсии” (уф, это всего лишь Top Conversion Paths).
На основе этого скриншота становится понятно, как считаются те самые “ассоциированные конверсии”. Это не очень наглядно, но идея следующая: “ассоциированной конверсией” (лучше называть ее просто “ассист”, потому что конверсии как таковой здесь всё же нет) будет считаться количество уникальных вхождений во все цепочки, за исключением вхождений в цепочки с длиной=1. На всякий случай уточним, что цепочки без конверсий тут вообще не рассматриваются.
В данном случае давайте посмотрим на yandex/organic. Всего у него 10 last-click конверсий. А ассоциированных – 9. Как это получилось? Складываем столбец 2 – там 5 уникальных визитов (отчет показывает нам, что было 5 цепочек из трех последовательных визитов yandex/organic), столбец 4 – 2 уникальных визита, столбец 7 пропускаем, так как это цепочка из одного визита и она закончилась конверсией, и наконец столбец9 – в нем 1 уникальное вхождение этого источника. В сумме получится 9, как и на скриншоте вверху про ассоциированные конверсии.
Итак, “Ассоциированные конверсии” – это всего лишь _уникальные_ вхождения того или иного источника в цепочках с конверсиями, причем вхождения с длиной 1 не считаются. К сожалению, пример на скриншоте не очень показательный, так как наш yandex/organic не перемешивался в цепочках с другими источниками (такие цепочки без примесей мы на внутреннем сленге называем “гомогенными”).
А вот если посмотреть на google/organic, который смешался в столбце6 с direct/none (и цепочка получилась “гетерогенной”), то получается, что конверсий по last click у него 2 (это следует из столбца3), а ассоциированных – 1, так как в столбце3 обе цепочки состоят из одного визита, а в столбце6 мы видим одну цепочку, в которой встречается google/organic, но к конверсии в этом столбце привел источник direct/none. Снова ровно те же цифры, что и на скриншоте про ассоциированные конверсии.
Пытливый читатель сразу обратит внимание на столбец 6 – в нем прямой визит следует за органическим, что возможно в редких случаях (например, по смерти куки utmz). Однако в данном случае Google Analytics считает прямые визиты “честно”, не относя их на предыдущие визиты, если они были. Поэтому если посчитать количество визитов по прямому трафику в этих отчетах, то они не сойдутся с отчетом, например, в разделе “Источники трафика”.
Вообще, мне кажется, что два этих отчета – “Ассоциированные конверсии” и “основные последовательности конверсии” – было бы полезно соединить в один, для пущей наглядности.
Кстати, с последним отчетом можно делать еще много гитик – например, добавить вторичную сегментацию по ключевым словам. Получится следующее:
Посмотрите на столбец4 и столбец5 – Google Analytics в данном отчете разделил эти цепочки, так как ключевые слова различались написанием.
Остальные два отчета – “Временная задержка” и “Длина цепочек до конверсии” не столь интересны, и очень похожи на стандартные отчеты из AdWords Search Funnels.
Что же получается в итоге? Google Analytics сделал первый шаг в освоении технологии мультиканальной атрибуции – этого нового “святого грааля” веб-аналитики, к которому подступаются уже несколько лет. К сожалению, на данный момент в представленном функционале не хватает самого, пожалуй, важного компонента – нет самой модели атрибуции, то есть важности источника в зависимости от его позиции в цепочках. Ведь было бы весьма интересно узнать, сколько денег в стоимости конверсии составляет баннерка, а сколько контекст, например. Понятно, что единой модели пока нет (на выбор предлагаются пока линейная, логарифмическая и “как бог на душу пошлёт”), и Google не очень хочет навязывать свою.
Также для полноценной мультиканальной атрибуции платного трафика в новой функции не хватает информации о просмотрах баннеров (увы, ей пока просто неоткуда там взяться, и можно только гадать, сумеют ли инженеры Google ее как-то импортировать), что с другой стороны оставляет поле для деятельности специализированных агентств.
Ну и в рамках обязательного самопиара хотелось бы заметить, что исследование мультиканальной атрибуции мы в iConText ведем уже довольно давно, и даже создали инструментарий для быстрой работы с подобными данными. Основываемся мы, впрочем, на базовых возможностях Google Analytics, которые были и до введения “многоканальных последовательностей”.
Правда, вся эта область совершенно не разработана – нет стандартных подходов, методик, и даже терминологии. Впрочем, у нас уже появились свои обозначения для тех или иных явлений – те же “ассисты”, “гетерогенные и гомогенные цепочки” и прочее.
Тем не менее, очень радует то, что теперь на этом поле появился новый игрок, который способен поправить ситуацию и поставить на место мозги рекламодателям и аналитикам.
Тимофей Путинцев