📁 Атрибуция и оценка

Короткий ответ Сначала нужно сравнить настройки окон и моделей атрибуции в обоих инструментах (last-click vs data-driven, разные окна конверсии), затем проверить дедупликацию между площадками и только потом искать техническую проблему трекинга — расхождение в 20–40% часто объясняется методологией, а не ошибкой. Как это работает подробнее Google Ads считает конверсии по собственной атрибуции и собственным cookie/кликам (gclid), импортируя часть событий из GA4 как Google Ads Conversions, но при этом может применять своё окно атрибуции (например, 30 дней) и модель, отличную от выбранной в GA4; если атрибуция в GA4 настроена на data-driven, а в Google Ads используется прямой импорт с другим окном, числа закономерно расходятся. Что использовать на практике Практика. Диагностику стоит вести по шагам: 1) сравнить окна конверсии и модель атрибуции в обеих системах; 2) проверить, не задвоены ли конверсии между несколькими импортированными источниками (например, конверсия засчитана и как «Import from GA4», и как отдель

Читать полностьюanalytics

Короткий ответ Органический трафик — это визиты без рекламных UTM-меток, пришедшие из поисковой выдачи, прямых заходов или бесплатных публикаций, а платный трафик — визиты с размеченными платными каналами (cpc, paid social и т.д.); смешивать их при оценке рекламы некорректно. Как это работает подробнее GA4 определяет канал трафика по комбинации utm_source/utm_medium (если они есть) или по встроенным правилам для известных источников (например, переход из поисковика без меток определяется как organic search), и относит визит в соответствующую строку отчёта. Что использовать на практике Практика. При оценке эффективности рекламной кампании нужно смотреть именно на платные каналы (paid search, paid social и т.п.), а не на общий трафик сайта, иначе рост органики может скрыть падение эффективности рекламы или наоборот. В GA4 платные каналы разбиты более детально (Paid Search, Paid Social, Paid Shopping, Paid Video и т.д.), и для корректной оценки конкретной рекламной активности нужно смотреть именно на нужную стро

Читать полностьюanalytics

Короткий ответ Data-driven атрибуция распределяет ценность конверсии между несколькими каналами/кликами на основе статистической модели, которая сравнивает пути пользователей, завершившихся конверсией, с путями, которые не завершились конверсией, а не присваивает 100% ценности последнему клику. Как это работает подробнее Алгоритм анализирует большой объём путей конверсии (и неконверсионных путей) конкретного рекламодателя и оценивает, какой вклад вносит каждое касание в вероятность конверсии, используя методы на основе данных (например, сравнение контрфактических путей), а не фиксированное правило вроде «весь вклад последнему клику». Статистическая модель оценивает не абсолютную «правду» о вкладе канала, а относительную значимость различий между путями с конверсией и без неё — поэтому её выводы стоит воспринимать как вероятностную оценку, а не точное измерение причинного эффекта каждого канала. Что использовать на практике Практика. Для работы data-driven атрибуции нужен минимальный объём данных (определённое

Читать полностьюanalytics

Короткий ответ Модельные конверсии — это оценка площадки о числе конверсий, которые не удалось напрямую отследить (например, из-за ограничений ATT на iOS или отсутствия согласия на cookie), построенная на основе статистической модели по похожим, напрямую измеренным пользователям; это не «придуманные» цифры, но и не прямое наблюдение. Как это работает подробнее Платформа строит модель на основе характеристик пользователей, для которых есть полные данные (демография, поведение, устройство), и переносит паттерн конверсии на похожую аудиторию, для которой прямое измерение недоступно, добавляя оценочное число конверсий к отчёту с отдельной отметкой «modeled» или без явного разделения в UI (в зависимости от платформы и настроек отображения). Что использовать на практике Практика. При анализе результатов стоит проверять, показывает ли интерфейс отдельно долю модельных конверсий, и с осторожностью относиться к очень резким изменениям доли модельных данных между периодами — это может говорить не об изменении реального

Читать полностьюanalytics

Короткий ответ Нужно проверить, не упало ли само число зафиксированных конверсий при стабильном или растущем числе кликов/трафика на сайт (что указывает на проблему трекинга), в отличие от ситуации, где трафик и клики такие же, но реальные продажи действительно перестали происходить (проблема в продукте/сайте/предложении). Как это работает подробнее Технический сбой трекинга обычно проявляется как резкий разрыв именно в числе зафиксированных конверсионных событий при сохранении нормального трафика на конверсионные страницы (например, по данным GA4 или серверных логов посещений страницы «Спасибо»), тогда как реальное падение эффективности сопровождается соответствующими изменениями и в поведении пользователей (например, рост показателя отказов на странице оформления заказа, ошибки оплаты). Что использовать на практике Практика. Порядок диагностики: 1) сверить число конверсий в отчёте с числом реальных заказов в CRM/платёжной системе за тот же день; 2) проверить логи посещений конверсионной страницы независимо

Читать полностьюanalytics