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”.
![image](https://habrastorage.org/r/w780q1/getpro/habr/post_images/2d6/abf/188/2d6abf188f9bd792d784fcb152283577.jpg)
А вот что представляет собой самый простой отчет в данном разделе – “обзор”.
![image](https://habrastorage.org/r/w780q1/getpro/habr/post_images/aaa/1b2/914/aaa1b2914e968ff527484bf8cbcfdb09.jpg)
Как видим, информации немного, но для начала и это неплохо. Чуть больше информации содержится в следующем отчете, “Ассоциированные последовательности”.
![image](https://habrastorage.org/r/w780q1/getpro/habr/post_images/ffe/04e/1ed/ffe04e1ed0076b5ed323daf8e1321459.jpg)
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.
![image](https://habrastorage.org/r/w780q1/getpro/habr/post_images/da6/591/22b/da659122b2ea4a5e3f407a9dcfbe4be2.jpg)
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).
![image](https://habrastorage.org/r/w780q1/getpro/habr/post_images/1e7/126/8cf/1e71268cff00bb315d4f4a4ef8e57156.jpg)
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:
![image](https://habrastorage.org/r/w780q1/getpro/habr/post_images/600/17e/a0e/60017ea0e6afc5427896d8203fe20c71.jpg)
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”.
![image](https://habrastorage.org/getpro/habr/post_images/2d6/abf/188/2d6abf188f9bd792d784fcb152283577.jpg)
А вот что представляет собой самый простой отчет в данном разделе – “обзор”.
![image](https://habrastorage.org/getpro/habr/post_images/aaa/1b2/914/aaa1b2914e968ff527484bf8cbcfdb09.jpg)
Как видим, информации немного, но для начала и это неплохо. Чуть больше информации содержится в следующем отчете, “Ассоциированные последовательности”.
![image](https://habrastorage.org/getpro/habr/post_images/ffe/04e/1ed/ffe04e1ed0076b5ed323daf8e1321459.jpg)
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.
![image](https://habrastorage.org/getpro/habr/post_images/da6/591/22b/da659122b2ea4a5e3f407a9dcfbe4be2.jpg)
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).
![image](https://habrastorage.org/getpro/habr/post_images/1e7/126/8cf/1e71268cff00bb315d4f4a4ef8e57156.jpg)
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:
![image](https://habrastorage.org/getpro/habr/post_images/600/17e/a0e/60017ea0e6afc5427896d8203fe20c71.jpg)
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