Kaip „Google Analytics“ priskiria srautą iš „Facebook“: socialinės žiniasklaidos ekspertas

Norite geriau suprasti „Google Analytics“? Įdomu, kodėl „Facebook“ ir „Google Analytics“ kartais pateikia skirtingus rezultatus?

Šiame straipsnyje sužinosite, kaip „Google“ stebi srautą ir konversijas bei kaip pašalinti „Google Analytics“ ir „Facebook“ skelbimų tvarkyklės neatitikimus.

Kas yra srautas ir konversijų priskyrimas?

Norėdami suprasti, kas yra priskyrimas ir kaip jis veikia, pagalvokite apie tai, kaip paprašyti draugo restorano rekomendacijos. Jie pasakoja apie restoraną. Tada jūs lankotės ir mėgaujatės savo maistu. Jūsų draugo rekomendacija sudarė sandorį, tai yra jūsų nusipirktą valgį. Jei restorano savininkas norėjo kažkam suteikti kreditą už operaciją, jis priskyrė tai jūsų draugui.

Internetinėje matavimo rinkodaroje „Google Analytics“ yra įrankis, kurį dauguma žmonių naudoja priskirdami, kurie skelbimai, įrašai, el. Laiškai ir pan. Paskatino parduoti. Tarkime, kad ieškojote „Google Home Mini“ asmeninio asistento ir jį nusipirkote. „Google Analytics“ mato jūsų operaciją ir pažymi, kad paskutinis dalykas, kurį atlikote prieš pirkdami, buvo paieška, todėl pirkinys priskiriamas „Google“ natūraliai paieškai.

Nors šis pagrindinis priskyrimo apibrėžimas atrodo paprastas, iš tikrųjų priskyrimas dažnai nėra toks paprastas. Pirma, daugelis socialinių tinklų rinkodaros specialistų paleisti „Facebook“ skelbimusir jei patikrinsite savo konversijų analizė „Facebook“ taip pat „Google Analytics“, priskyrimo numeriai dažnai nesutampa.

Be to, pardavimo priskyrimas vienam šaltiniui dažnai nepasako visos istorijos. Rinkodaros srityje keli skelbimai ar sąlyčio taškai dažnai klientus nukreipia į išpardavimą.

1: peržiūrėkite rinkodaros kontaktinius taškus kanale naudodami „Google Analytics“

„Google Analytics“ gali parodyti įvairiausius duomenis. The Šaltinis / terpė ataskaitoje dėmesys sutelktas į paskutinį veiksmą (taip pat žinomą kaip paskutinis prisilietimas) kažkas ėmėsi prieš atlikdamas konversiją (pvz., pirkimą). The Pagalbinių konversijų ataskaita rodo papildomus veiksmus, kurie paskatino konversiją (taip pat vadinami asistuoja).

Norėdami tiksliai suprasti savo analizę ir srauto šaltinius, kurie tinka jūsų verslui, naudinga suprasti skirtumą tarp paskutinio prisilietimo ir rezultatyvių perdavimų bei kaip ataskaitose rodomi duomenys kitaip. Atminkite, kad „Google Analytics“ ataskaitose rodomi tie patys duomenys, tačiau skiriasi duomenų skaičiavimo būdas.

Paskutinis prisilietimas ir šaltinio / terpės ataskaita

Paskutinis prisilietimas yra svarbus rinkodaros analizėje, nes tai yra paskutinis srauto šaltinis, su kuriuo klientas sąveikauja prieš nuspręsdamas atlikti operaciją. Ankstesniame internetiniame pavyzdyje „Google“ natūrali paieška buvo paskutinis prisilietimas prieš įvykstant konversijai. „Google Analytics“, a konversija taip pat gali reikšti tikslo įgyvendinimą, pvz., paspaudimą ar prisiregistravimą el. paštu.

Norėdami sužinoti, kurie srauto šaltiniai padeda pasiekti konversijas „Google Analytics“, peržiūrėkite šaltinio / terpės ataskaitą. Apskritai, jei nustatote tikslus ir tinkamai pažymite srautą, šioje ataskaitoje pateikiamas visas srautas šaltiniai, o skiltyje „Konversijos“ parodyta, kiek kartų kiekvienas šaltinis privertė jus užbaigti jūsų įvartis.

Į atidarykite šaltinio / terpės ataskaitą „Google Analytics“, meniu „Ataskaitos“ spustelėkite parinktį Įgijimas kairiajame skydelyje. Kitas, pasirinkite Visas srautas, tada šaltinis / terpė. Šiame pavyzdyje stulpelyje Vartotojai skiltyje Įgijimas rodoma, kad „Google“ natūrali paieška atvedė 450 vartotojų. Dešiniajame dešiniajame stulpelyje „Konversijos“ 84 vartotojai, atlikę konversiją, buvo iš „Google“ natūralios.

Šioje ataskaitoje rodomi vertingi duomenys, tačiau taip pat turite žinoti, kas rodoma ataskaitoje ir kaip skaičiuojami duomenys. Pagal numatytuosius nustatymus ataskaitoje „Įsigijimo šaltinis / terpė“ visada nurodomas paskutinis kliento prisilietimas. Norėdami pamatyti rezultatyvius perdavimus, turite pažvelgti į kitą ataskaitą.

Padėjimai ir pagalbinių konversijų ataskaita

Norėdami suprasti pagalbines konversijas, dar kartą pagalvokite apie restorano pavyzdį. Jūs paprašote draugo pateikti rekomendaciją restorane ir jie jums ją duoda. Vėliau jūs paprašote kito draugo rekomendacijos, ir jie galų gale jus nukreipia į tą patį restoraną. Gavę antrą nuomonę, jūs pagaliau einate į restoraną ir mėgaukitės maistu.

Šiuo atveju jūsų draugai (šiame pavyzdyje abu prisilietimai) pateikė rekomendaciją tam pačiam restoranui, kuris galiausiai paskatino parduoti. Dabar turite priskyrimo problemą. Kas paskatino jus eiti į tą restoraną? Kuris draugas iš tikrųjų sukėlė pardavimą?

Norėdami suprasti, kaip „Google Analytics“ skaičiuojami keli prisilietimai, grįžkite prie „Google Home Mini“ pirkimo pavyzdžio. Atliekate „Google“ natūralią paiešką arba spustelite „Google“ skelbimą, kad jį rastumėte, bet nepirkite. Vėliau spustelite „Facebook“ skelbimą ir įsigyjate produktą. „Google Analytics“ nustatys „Google“ natūralią paiešką, padedančią atlikti konversiją, o „Facebook“ buvo paskutinis prisilietimas.

Kitaip tariant, „Google Analytics“ išskiria šiuos priskyrimus į du tipus: paskutinio prisilietimo ir pagalbinius priskyrimus. Tokiu būdu įrašomi skirtingi vaidmenys, kuriuos atliko „Google“ organinė paieška ir „Facebook“ atlikdami operaciją.

Iliustracija taip pat veikia atvirkščiai. Spustelite „Google Home Mini“ „Facebook“ skelbimą, tačiau neatliekate faktinės operacijos, kol nepadarysite produkto „Google“ paieškos ir neperskaitysite atsiliepimų. „Google Analytics“ įrašys, kad „Facebook“ skelbimas padėjo atlikti operaciją, o „Google“ natūrali paieška gautų kreditą kaip paskutinis prisilietimas prieš konversiją.

Į pamatyti rezultatyvius perdavimus ir paskutinius prisilietimus„Google Analytics“, ieškokite pagalbinių konversijų ataskaitoje, kuri yra vienintelė „Google Analytics“ vieta, kurioje lyginami šie du skaičiai. Tu raskite šią ataskaitą skiltyje „Konversijos“ kairiajame skydelyje esančiame „Daugiakanaliai kanalai“.

Atidarę ataskaitą, kaip pirminį ataskaitos aspektą pasirinkite Šaltinis / terpė, kuris suskirsto pagalbines ir paskutinio prisilietimo konversijas pagal srauto šaltinį. Šios pavyzdinės ataskaitos stulpelyje Pagalbinės konversijos rodomas „Google“ natūralus srautas, padedantis atlikti 57 konversijas. Paskutinio paspaudimo arba tiesioginių konversijų stulpelyje rodoma, kad „Google“ natūralus buvo paskutinis 59 konversijų prisilietimas.

Į palyginkite „Google“ natūralios paieškos našumą su „Facebook“ mokamu kanalu („Facebook“ kaina už paspaudimą), pažiūrėkite į „Facebook“ CPC įrašą stulpelyje „Pagalbinės konversijos“. „Facebook“ CPC padėjo atlikti 19 konversijų. Pagal stulpelį „Paskutinis paspaudimas“ arba „Tiesioginės konversijos“ „Facebook“ MUP buvo paskutinis prisilietimas prieš 70 operacijų konversiją.

2: supraskite „Facebook Ads Manager“ konversijų ataskaitų spragas

Dabar, kai žinote, kaip „Google Analytics“ skaičiuoja duomenis, turite suprasti, kaip tai atlikti „Facebook“ skelbimų tvarkyklė seka tuos pačius duomenis. „Facebook“ skelbimų tvarkyklė yra vieta, kur žmonės paprastai eina išsiaiškinti, kaip yra „Facebook“ skelbimai konvertavimas.

Pasilikdami prie ankstesnio pavyzdžio, tarkime, kad spustelite „Facebook“ skelbimą, kad gautumėte „Google Home Mini“, ir įsigytumėte. „Facebook“ skelbimų tvarkyklė „Facebook“ įrašys kaip paskutinį prisilietimą. Ji apskaičiuoja duomenis taip pat, kaip ir „Google Analytics“. Naudodami „Facebook Ads Manager“ filtrus matote konkretaus laiko intervalo ir paspaudimo veiksmų priskyrimo rezultatus, nors aukšto lygio skaičiavimai yra tokie patys.

Tačiau kai klientas turi kelis sąlyčio taškus prieš pirkdamas produktą, „Facebook“ skelbimų tvarkyklė ir „Google Analytics“ neseka tų pačių duomenų. Šis skirtumas lemia „Google Analytics“ ir „Facebook“ skelbimų tvarkyklės neatitikimus ir daro įtaką jūsų srauto šaltinių efektyvumo vertinimui.

Pavyzdžiui, jei klientas spusteli produkto „Facebook“ skelbimą, bet neperka, kol neužbaigia „Google“ natūralaus produkto paiešką, „Google Analytics“ gali parodyti, kad „Facebook“ srauto šaltinis padėjo parduoti, o „Google“ organinis buvo paskutinis paliesti.

Tačiau „Facebook Ads Manager“ platforma negali matyti pagalbinės operacijos dalies, nes ji nėra matoma kitose platformose.

Pagrindinis „Facebook Ads Manager“ darbas yra „Facebook“ skelbimų stebėjimas. Kadangi platforma nežino, kad klientas bet kurioje operacijos vietoje atliko „Google“ paiešką, „Facebook“ skelbimų tvarkyklė pareikalaus kredito už kiekvieną paskutinį „Facebook“ prisilietimą prieš konversiją.

3: analizuokite skirtumus tarp „Google Analytics“ ir „Facebook Ads Manager“ ataskaitų

Skirtingos „Google Analytics“ ir „Facebook Ads Manager“ ataskaitos savaip apskaičiuoja rinkodaros sąlyčio taškus, todėl niekada nesutinka. Kiekviena platforma apibrėžia konversijas iš savo perspektyvos, kuri gaunama iš turimos informacijos. Kai kuriose „Google Analytics“ ataskaitose nerodomi pagalbiniai duomenys, o „Facebook Ads Manager“ apribojimai visada sukelia jūsų analizės neatitikimus.

Kadangi „Google Analytics“ ataskaitose ir „Facebook Ads Manager“ operacijos priskiriamos skirtingai, jūs turite tai padaryti pažiūrėkite į ataskaitą, kurioje gausite tiksliausius duomenis. Kai palyginate visų srauto šaltinių našumą, tai reiškia šiuos skirtumus „Google Analytics“ pagalbinių konversijų ataskaita yra vienintelis būdas pamatyti kelių kanalų konversiją duomenis.

Tu taip pat gali atlikite analizę dar vienu žingsniu palygindami „Facebook“ duomenis pagalbinių konversijų ataskaitoje su „Facebook“ skelbimų tvarkyklėje pateiktomis konversijomis. Kai matote duomenis šalia, galite palyginkite „Facebook“ konversijas dviejose ataskaitose ir pradėkite sudėti dalykus, kad susidarytumėte aiškesnį vaizdą apie srauto šaltinių įtaką pardavimams.

Tarkime, pagalbinių konversijų ataskaitoje sakoma, kad „Facebook“ padėjo atlikti 20 konversijų ir buvo paskutinis paspaudimas per 80 konversijų. Galite palyginti tai su „Facebook Ads Manager“ ataskaita, kurioje teigiama, kad „Facebook“ sukėlė 105 konversijas tam pačiam tikslui. Jūs vis dar turite neatitikimų, tačiau jie nėra tokie dideli, kokius matote, jei naudojate ataskaitą „Įgijimo šaltinis / terpė“, kurioje rodomas tik paskutinis prisilietimas.

Žiūrėti video įrašą:

Išvada

„Facebook Ads Manager“ platforma veikia kitaip nei „Google Analytics“ ir nemato didesnio vaizdo dėl negalėjimo pasiekti duomenis. Kai žinai, kaip duomenys skaičiuojami skirtingose ​​ataskaitose, matomi neatitikimai pradeda labiau prasmės.

Turėdami tikslesnes savo duomenų įžvalgas, galite juos naudoti priimdami pagrįstus sprendimus dėl savo rinkodaros. Nepamirškite nustatyti „Google Analytics“, kad galėtumėte tiksliai stebėti srauto šaltinius. Tada naudodami Pagalbinių konversijų ataskaitą ir „Facebook“ skelbimų tvarkyklę galite nustatyti, kurie srauto šaltiniai jums tinka, prognozuoti rezultatus ir optimizuoti rinkodaros pastangas.

Ką tu manai? Ar naudojate kurią nors iš šių ataskaitų srauto šaltiniams analizuoti? Kaip galėtumėte juos naudoti kitaip, kad pagerintumėte savo socialinės žiniasklaidos rinkodarą? Prašau pasidalinti savo mintimis toliau pateiktuose komentaruose.

Daugiau straipsnių apie „Google Analytics“:

• Sužinokite, kaip įvertinti kliento kelionės savo svetainėje efektyvumą, naudojant supratimo, užbaigimo ir įtraukimo tikslus.
• Sužinokite, kaip naudoti UTM žymas norint įvertinti savo socialinės žiniasklaidos srautą naudojant „Google Analytics“.
• Sužinokite, kaip analizuoti svetainės lankytojų elgesį naudojant „Google Analytics“.