post

Facebook Attribution – modelowanie atrybucji na Facebooku

 

Atrybucja to bardzo często spotykane zagadnienie w branży marketingowej, które mówi nam o tym, co wpłynęło na określoną aktywność użytkownika w witrynie internetowej.

Konkretna aktywność będzie różna w zależności od marketingowych i biznesowych celów firmy. Taką akcją może być np. transakcja w witrynie, zostawienie formularza kontaktowego lub zapis do newslettera. Atrybucja wskazuje nam skuteczność działań poszczególnych kanałów promocji z uwzględnieniem przyjętego modelu i czasu aktywności.

Proces zakupowy potencjalnego klienta często wymaga kilku lub nawet kilkunastu wizyt w witrynie, a całe customer journey jest skomplikowane ze względu na dużą ilość urządzeń oraz kanałów. Do tej pory najczęściej używanym narzędziem umożliwiającym modelowanie atrybucji był Google Analytics. Jego podstawową wadą był mało funkcjonalny cross-device, czyli integracja danych z wielu urządzeń. Obraz rzeczywistego wpływu poszczególnych działań był niepełny, ponieważ dane oparto wyłącznie na plikach cookies. Rosnąca z roku na rok ilość urządzeń podłączonych do internetu sprawia, że łączenie generowanych przez nie danych i późniejsza analiza zachowania użytkownika stają się coraz bardziej wymagające. Z pomocą przychodzi narzędzie Facebook Attribution.

 

 

Do czego służy Facebook Attribution?

Facebook stworzył narzędzie, które pozwala mierzyć skuteczność reklam, oferując przy tym pełniejszy obraz ścieżki zakupowej klienta, dzięki czemu jesteśmy w stanie podejmować lepsze decyzje biznesowe. Instrument ten pozwala mierzyć wpływ poszczególnych reklam nie tylko na samym Facebooku, ale również w aplikacjach Instagram, Audience Network i Messenger, które wchodzą w skład systemu reklamowego Facebooka. Co ważne, opisywane narzędzie daje możliwość ręcznego dodania pozostałych, zewnętrznych platform reklamowych. W ten sposób jesteśmy w stanie odtworzyć całą ścieżkę klienta z uwzględnieniem dowolnych urządzeń, na których wyświetlane są reklamy.

Zanim rozpoczniesz konfigurację

Pamiętaj, że w celu analizowania efektywności prowadzonych działań musisz mieć zdefiniowane konwersje, czyli działanie podejmowane przez osoby odwiedzające Twoją witrynę. Możesz to zrobić po wdrożeniu piksela Facebooka na Twoją stronę.

 

Definicja

Piksel Facebooka jest narzędziem do monitorowania zdarzeń na stronie internetowej, które pozwala na skuteczną optymalizację konwersji oraz tworzenie niestandardowych grup odbiorców.  W ten sposób możemy dotrzeć np. do osób, które odwiedzały Twoją stronę w przeciągu ostatnich 30 dni.

Implementacja kodu piksela wymaga ingerencji w kod strony. Jeżeli nie masz wystarczającej wiedzy w tym zakresie, możesz poprosić o pomoc programistę lub zrobić to za pomocą jednej z wtyczek dedykowanej dla platform typu CMS.

 

Przydatne narzędzie

Facebook Pixel Helper to wtyczka do przeglądarki Chrome, która działa w tle i pozwala nam sprawdzić w czasie rzeczywistym poprawność wdrożenia piksela wraz z poszczególnymi konwersjami. Dzięki niej natychmiast dostajemy informację o potencjalnych błędach oraz zdarzeniach, które zaimplementowaliśmy na naszej stronie.

Konfiguracja Facebook Attribution

Podstawowym krokiem w kierunku analizy ścieżki Twoich klientów będzie pierwsza konfiguracja narzędzia. W głównym widoku Business Managera należy wybrać zakładkę “Attribution”, znajdującą się w sekcji “Badania i raporty”. Teraz przyszedł czas na określenie czy ma być to konto utworzone dla jednej firmy, czy działania będą obejmować kilka różnych marek. W kolejnym kroku możesz wybrać konta reklamowe oraz piksele, które są powiązane z Twoją stroną. Nie martw się – w każdej chwili będziesz mógł edytować wybrane zasoby.

Po wybraniu odpowiednich zasobów dane z kont reklamowych oraz piksela zaczną się przetwarzać. Oczekiwanie na pełne pobranie danych może potrwać nawet 2 godziny.

Warto wiedzieć, że zbieranie danych nie działa wstecz i Facebook Attribution zaczyna je gromadzić dopiero od momentu pierwszej konfiguracji.

 

Dodawanie platform reklamowych

Gdy przeszedłeś przez pierwszą konfigurację, jesteś już w stanie mierzyć efektywność działań w obrębie Facebooka. Nam jednak zależy na czymś więcej. Chcemy mieć pełen obraz, oddający rzeczywisty wpływ reklam na zachowanie użytkowników, uwzględniając przy tym wszystkie kanały reklamowe. W tym celu musimy dodać pozostałe platformy reklamowe, z których korzystamy np.: Google, Criteo, Twitter i Pinterest.

Aby dodać nową platformę reklamową, należy wybrać “ustawienia”, a następnie zakładkę “platformy reklamowe”. Zobaczysz listę wydawców, którzy obsługują znaczniki kliknięć i wyświetleń udostępniane przez Facebooka.

Po wybraniu interesujących nas platform pojawia się instrukcja, która pokazuje krok po kroku jak skonfigurować kody, aby Facebook Attribution miał dostęp do danych z kampanii.

 

Przykład

  1. Przechodzimy do sekcji “Ustawienia” w zakładce “Ustawienia konta” w panelu Google Ads.
  2. Wybieramy opcję “śledzenie”.
  3. Wklejamy tag podany w instrukcji na Facebooku do pola o nazwie “szablon śledzenia” brak kropki.
  4. Wybieramy przycisk “przetestuj” w celu sprawdzenia, czy udało nam się poprawnie skonfigurować dane.
  5. Zapisujemy nowe ustawienia.

Po wdrożeniu tych ustawień dane powinny przesyłać się już po kilku minutach od implementacji. Dane z nowo skonfigurowanej platformy będą dostępne we wszystkich wynikach i raportach w obrębie Facebook Attribution i będą się automatycznie aktualizowały.

 

Modele atrybucji

Gdy mamy skonfigurowane wszystkie platformy, w których się reklamujemy przyszedł czas na analizę konwersji, uwzględniając interesujący nas model atrybucji. Attribution oferuje aż 9 dostępnych modeli i tyle samo przedziałów czasowych objętych monitorowaniem.

Przykłady modeli:

  • Równa wartość – model, który przyznaje wszystkim punktom styku równy udział w pozyskanej konwersji.
  • Pierwsze kliknięcie lub wizyta – Według tego modelu, konwersja przypisywana jest do reklamy w pierwszym kanale, z którym użytkownik wszedł w interakcję. Jest to model, który może pomóc nam zidentyfikować najbardziej efektywne źródło ruchu do pozyskiwania nowych użytkowników.
  • Ostatnie kliknięcie lub wizyta – Najczęściej używany model atrybucji, od którego coraz więcej specjalistów odchodzi, ponieważ uwzględnia on jedynie ostatnią interakcję z reklamą, a przecież wiemy, iż ścieżka zakupowa jest z reguły bardziej skomplikowana i do finalnego zakupu prowadzi często nawet kilkanaście punktów styku.
  • Pozycyjny 30% – Model, który uwzględnia całą ścieżkę zakupową, przyznając 30% pierwszemu i ostatniemu punktowi styku 30% udziału w konwersji, natomiast pozostałe 40% jest przypisywane do pozostałych interakcji z reklamą.

To jaki model atrybucji najbardziej pasuje do prowadzonych przez nas działań, zależy od specyfiki danego biznesu. Jeżeli prowadzimy e-commerce, gdzie naszą kluczową przewagą konkurencyjną będzie cena, to warto będzie skupić się na nieco krótszym przedziale atrybucji i modelu “ostatnie kliknięcie lub wizyta” zważywszy na to, iż zakup takiego produktu może być impulsywny. W sytuacji, gdy oferowane przez nas usługi są bardziej skomplikowane, a proces zakupowy użytkownika może trwać dłużej, powinniśmy analizować nasze dane, uwzględniając znacznie dłuższy przedział atrybucji. Model typu “rozkład czasowy” lub “pozycyjny” pozwolą na bardziej zaawansowaną analizę całej ścieżki.

 

Pamiętaj

Nie istnieje jeden idealny model, według którego należałoby analizować każdą kampanię. Domyślnie Atrybucja na Facebooku wybiera model ostatniego punktu styku z przedziałem wynoszącym 1 dzień od wyświetlenia oraz 28 dni od kliknięcia.

Do dzieła!

Mając skonfigurowane wszystkie platformy reklamowe oraz posiadając wiedzę na temat dostępnych modeli atrybucji, możemy skuteczniej analizować efektywność naszych działań reklamowych, uwzględniając przy tym całą ścieżkę zakupową klienta. Facebook Attribution oferuje możliwość generowania automatycznych raportów z kampanii, a także daje łatwy dostęp do informacji, takich jak najistotniejsze ścieżki konwersji, czy ścieżki konwersji z podziałem na urządzenia.

 

patryk
Autor
Patryk Sienkiewicz
Team Leader

Absolwent Zarządzania na Akademii Leona Koźmińskiego w Warszawie. Analityk i strateg w zakresie mediów digitalowych ze specjalnością w obszarze social mediów i Google Ads. Prywatnie miłośnik nowinek technologicznych i branży startupowej.