Атрибуция в Facebook и Google: друзья или враги?

Все наши клиенты сталкиваются с тем, что данные по эффективности рекламы в Facebook показывают прекрасное значение ROI (Return On Investment — рентабельность), тогда как Google Analytics, который чаще всего используется для сравнения данных по рекламным каналам, не дает поводов для оптимизма. 
Вот живой пример одного из наших клиентов, у которого результаты по данным Facebook и в Google Analytics не сходятся. Согласно Google Analytics, только 7,63% всех продаж (4400) пришло с канала Facebook.

Данные по конверсии в Facebook говорят о 784 продажах, что составило бы уже 17% от всех продаж за тот же период, если бы они были корректно отнесены к данному каналу.

Почему так происходит? Дело в неправильных настройках инструмента аналитики или или Facebook сообщает неверные данные? Ни то, ни другое! Google и Facebook  просто по-разному атрибуцируют конверсии: первый ориентируется на действия, такие как клики, а второй фокусируется на пользователе, который эти действия совершает. Давайте разберемся, как лучше всего оценивать эффективность рекламы в Facebook и на основании каких данных принимать решения по рекламному бюджету.

Это атрибуция

У каждой продажи свой путь и своя история. Маркетинговая атрибуция раскрывает эту историю. Говоря простыми словами, атрибуция показывает, какие каналы продаж или действия на самом деле приводят к продажам и конверсиям, что именно происходило между первым просмотром вашей рекламы и решением приобрести рекламируемый продукт. На самом деле маркетинговые расчеты никогда не бывают простыми и однозначными.

Маркетинговая атрибуция заключается в оценке каждой точки контакта пользователя на пути к покупке. Атрибуция позволяет проследить, какие каналы и призывы сыграли решающую роль в принятии решения о покупке.

Представим человека, который видит в Facebook рекламу мероприятия. Задумайтесь, как часто люди покупают билеты на концерты сразу же, едва увидев рекламу. Конечно, вы сначала подумаете, удобны ли дата и время, и каково будет вставать на следующий день с утра на работу, а еще нужно решить, кто составит компанию и в какой сектор брать билеты. Это займет несколько дней, а если до концерта еще не один месяц, никто не побежит покупать билеты сегодня же.

В случае с крупными бизнес-конференциями дистанция между просмотром рекламы и покупкой билетов еще больше: нужно убедиться, что участие в конференции укладывается в рабочий график, и согласовать стоимость билетов с руководством. Мы все привыкли к скидкам и распродажам перед событиями, и многие люди будут просто ждать, пока цена станет более привлекательной.

Поэтому часто пользователь сначала видит рекламу в  Facebook или Instagram, обсуждает все с друзьями или начальством, а спустя 2 недели ищет событие в Google с настольного компьютера, переходит на сайт и покупает билеты спустя пару часов.

Виды атрибуции

Существует несколько наиболее часто используемых в маркетинге моделей атрибуции, которые позволяют отследить как, когда и где пользователи взаимодействуют с рекламой, и максимально точно настроить рекламные кампании и получить максимальный ROI. Они могут по-разному называться в разных источниках, но наиболее часто встречаются следующие:

  • Модель атрибуции First click (по первому клику) 100% ценности конверсии присваивает первому каналу в цепочке взаимодействий.
    В нашем примере с нерешительным покупателем, который в итоге перешел к покупке с поиска в Google, эта модель отнесет конверсию на счет социальной сети.
  • Модель атрибуции Last click (по последнему клику), напротив, присваивает все результаты последнему каналу на пути к конверсии.
    В наше примере таким каналом окажется органический поиск.
  • Модель атрибуции Linear (линейная) присваивает одинаковую ценность всем каналам в последовательности.
    Все точки взаимодействия получат одинаковую оценку эффективности, то есть в нашем примере Facebook и Google получат равную ценность.
  • Модель атрибуции Position-based (с привязкой к позиции) позволяет распределять ценность между каналами на пути к конверсии в выбранном процентном соотношении.
    В зависимости от того, какой % выбран в настройках модели, Facebook и Google в нашем примере получат определенную ценность (она не будет одинаковой).
  • Модель атрибуции Time decay (с учетом давности взаимодействия) считает более ценными точки взаимодействия, которые по времени находятся ближе к конверсии.
    Очевидно, что наш сомневающийся покупатель долго размышлял о покупке билетов, поэтому в данной модели атрибуции основная заслуга будет приписана органическому поиску, так как именно он был наиболее близким по времени звеном в цепочке действий, которые привели к покупке.

Намерение пользователя правит бал

Камень преткновения всех различий — намерение пользователя. В Facebook люди приходят отдохнуть, развлечься и прочитать свежие новости от друзей и известных личностей. Они не ищут чего-то конкретного, поэтому маловероятно, что они кинутся покупать билеты, как только увидят рекламу в социальной сети. Реклама в Facebook скорее заставляет их задуматься или пробуждает интерес к продукту, а не ведет к прямым продажам. Именно поэтому мы выстроили свою методику продвижения в социальных сетях: начинаем с создания событий в социальных сетях, в которые собираем подписчиков, подогреваем их интерес к событию публикациями интересного контента, подталкиваем к покупке рекламой и напоминающими постами. В большинстве случаев для успешной продажи через социальные сети потребуется не одно взаимодействие с потенциальным покупателем, а в итоге продажа может прийти с клика в совершенно другом канале, часто — из поисковой системы.

В поисковой системе Google люди обычно ищут что-то определенное. Они приходят на сайт с четким и конкретным намерением: найти какую-то информацию, купить товар. Поэтому пользователи поисковика намного ближе к покупке, чем те, кто впервые увидел рекламу в Facebook. Во многом поиск в Google помогает завершить конверсию, которая на самом деле началась ещё в Facebook.

Атрибуция в Facebook и Google Analytics

Предположим, пользователь Facebook увидел рекламу интересного концерта и перешел по ссылке в объявлении, но не купил билеты. На следующий день он передумал, нашел информацию о концерте в поиске Google и перешел на сайт для покупки билетов. Facebook запишет эту продажу на свой счет, но для Google Analytics по умолчанию важен только последний клик, поэтому продажа будет записана на счет органического поиска, а Facebook не получит ничего.

1
Пользователь переходит по ссылке в рекламе концерта в Facebook, но решает не покупать билеты.
2
На следующий день он меняет решение, ищет билеты в Google, переходит на сайт из поиска и завершает покупку.
3
Facebook записывает продажу на свой счет, Google Analytics относит ее к органическому поиску. Для Google Analytics важен только последний клик, а Facebook не получает ничего.

Три ключевых отличия в том, как Google Analytics и Facebook считают продажи.

1. По умолчанию Google Analytics записывает продажи на счет последнего непрямого клика, который привел к покупке, тогда как Facebook относит к своим результатам все продажи, которые ему удалось соотнести с пользователями, которые видели соответствующую рекламу в Facebook.

Именно по этой причине наши клиенты видят несоответствия результатов в статистике: по умолчанию Google Analytics ориентируется на последние взаимодействия, хотя редко именно они являются определяющими в продажах билетов на мероприятия. 

2. Google Analytics не может отслеживать конверсии по показам Facebook.

Нет никакой возможности отслеживать показ объявлений Facebook через Google Analytics. Окно атрибуции в Facebook по умолчанию составляет 28 дней после перехода по ссылке и 1 день после просмотра рекламы, но обе эти цифры настраиваются. Это означает, что любой, кто увидел рекламу, но не перешел по ссылке в ней в течение установленного времени и при этом совершил покупку, будет отнесен к рекламным конверсиям в Facebook, но не в Google Analytics. Чтобы уменьшить порядок разницы, в отчетах Facebook можно учитывать только конверсии после переходов по ссылкам.

3. Google Analytics не отслеживает конверсии между разными устройствами, тогда как Facebook отслеживает действия пользователей на разных устройствах.
Одно из существенных преимуществ Facebook — возможность связывать различные действия, которые привели к конверсии, с пользователями социальной сети. На практике это означает, что можно отслеживать пользователя во всех браузерах и на всех устройствах, на которых он залогинен в Facebook. Google Analytics ориентируется только на файлы cookies, то есть отслеживание происходит только в пределах одного браузера.

Можно ли вообще верить цифрам в Facebook?

Судя по всему, Facebook излишне оптимистично оценивает результаты своей рекламы и приписывает себе лишнее. Он что, мне просто врет? Конечно нет. Нельзя оценивать результативность рекламы, полностью исключив из уравнения статистику по показам.

Тест прироста конверсий (Conversion Lift) показывает, что Facebook полагается более оптимистичная оценка, чем он получает, так как эффект от рекламы куда более сложен и не прямолинеен, чем просто подсчет прямых переходов. “Хвост” от рекламы продолжает давать результат и после завершения ее непосредственных показов. Такое тестирование позволяет уйти от сравнения несравнимых понятий и сфокусироваться на сравнении эффективности рекламных объявлений Facebook между собой.

1
Половина аудитории, которая не видела рекламу в Facebook купила 100 билетов на сайте в течение эксперимента.
2
Вторая половина аудитории, на которую была нацелена реклама в Facebook, приобрела 200 билетов, из которых 80 конверсий напрямую связаны с рекламой.
3
Можно сделать вывод, что остальные 20 конверсий также непосредственно связаны с рекламой, и что фактический объем продаж с рекламы в Facebook на 20% выше

Проще говоря, в этом тесте аудиторию разделили на две части и показывали рекламу только одной половине, при этом конверсии отслеживались по обеим частям. Facebook не просто так отдает должное отслеживанию действий на разных устройствах и конверсий по показам.

Как скрестить ежа с ужом

Итак, у нас есть чрезвычайно оптимистичная модель атрибуции от Facebook и довольно пессимистичные оценки Google Analytics. Можно ли найти золотую середину? Вполне очевидно, что для адекватной оценки эффективности рекламы и принятия решений по рекламным бюджетам нужно учитывать все взаимодействия пользователей с вашей рекламой. Facebook предлагает исчерпывающий набор инструментов для анализа эффективности рекламы и сравнения объявлений, тогда как Google Analytics идеально подходит для оценки эффективности рекламы в Google Ads и поисковых запросов. Поэтому рекламу Facebook мы рекомендуем оценивать именно по данным в отчетах социальной сети.

Можно также попробовать использовать разные модели атрибуции в Google Analytics, и посмотреть, какая из них наиболее хорошо подходит для вашей схемы продаж. Инструмент сравнения моделей атрибуции в Google Analytics позволяет задать нужные правила и сравнить многоканальные последовательности, чтобы отследить полный путь до конверсии.

⭐️ Want to promote your events? Contact us!