Google Analytics: guida definitiva ai modelli di attribuzione

By Gennaio 4, 2020Marzo 11th, 2020Configurazione Google Analytics

Cos’è un modello di attribuzione e come sceglierlo

I modelli di attribuzione consentono di definire come viene assegnato il credito di conversione ai diversi touch point che hanno partecipato alla conversione. L’attribuzione è un argomento percepito come ostico, in realtà è un argomento piuttosto semplice sul quale c’è molta confusione. Questa confusione nasce dal fatto che diversi tool, come Facebook e Google Analytics, utilizzano modelli di attribuzione differenti, anche all’interno dei loro stessi report.

Analizzando i dati riguardanti le conversioni di due tool diversi, dunque, troverete sempre delle differenze, e i motivi di queste differenze si celano principalmente nei modelli di attribuzione stessi, nelle finestre di attribuzione e nel modo in cui vengono presi in considerazione click e impression.

Quale modello di attribuzione utilizza Google Analytics?

Per quanto riguarda i report standard, Google Analytics utilizza il modello di attribuzione last click not-direct. Questo modello di attribuzione assegna il 100% del credito di conversione all’ultima sessione non diretta degli ultimi 6 mesi (di default).

Importante

Non è possibile cambiare il modello di attribuzione (last click non-direct) nei report standard di Analytics.

E’ possibile invece variare la finestra di assegnazione (timeout della campagna) in Amministrazione > Proprietà > Informazioni sul monitoraggio > Impostazione sessione.

Il report delle conversioni multi canale permette di visualizzare come i diversi canali partecipano (“assist”) alla conversione.

Nei report multi canale (Conversioni > Canalizzazioni multicanale) Google Analytics utilizza in maniera preferenziale last-click, ma spesso vengono proposti confronti fra i modelli. Il modello last-click assegna il 100% del credito di conversione all’ultima sessione, secondo la finestra di ricerca, definibile in giorni, direttamente dai report. La finestra di conversione è di massimo 90 giorni, significa che non verrà attribuito del credito al canale se l’interazione è avvenuta più di 90 giorni prima della conversione.
Se avete delle customer journey molto lunghe, come nel caso dell’acquisto di un’auto o nel caso di un B2B, questo limite può essere oltrepassato utilizzando in combinata Google Analytics 360 e Big Query.

Importante

È possibile creare un modello di attribuzione personalizzato da utilizzare nello strumento di confronto modelli, da Amministratore > Impostazione canalizzazione multicanale > + Nuovo modello di attribuzione.

I modelli di attribuzione di Google Analytics e quando utilizzarli

Google Analytics mette a disposizione diversi modelli di attribuzione. Vediamoli nel dettaglio.

Ultimo click non diretto

Attribuisce il 100% del credito all’ultimo click non diretto.
Quando usarlo: è il modello che Google Analytics utilizza di default per i report non-Multi Channel, assegna il 100% del credito all’ultimo click non diretto negli ultimi 6 mesi. Quando una sessione è attribuita ad una fonte di traffico, tutte le attività all’interno di quella sessione verranno attribuite a quella fonte di traffico (non solo le conversioni). Se consideri il traffico diretto del tuo sito traffico di utenti che sono già stati convinti tramite altri canali, oppure consideri il traffico diretto come poco affidabile, utilizza questo modello.

Ultimo click Google Ads

Attribuisce il 100% del credito all’ultimo click Google Ads.
Quando usarlo: quando vuoi analizzare le campagne Ads che hanno generato più conversioni.

Lineare

Il credito è distribuito tra tutti i punti di contatto.

Quando usarlo: se le tue campagne sono create per mantenere l’awareness e il contatto durante tutto il ciclo di vendita e non hai campagne specifiche per ogni fase del funnel, utilizza il modello di attribuzione lineare. Ottimo per aziende B2B con cicli di vendita molto lunghi.

Prima interazione

Il 100% del credito viene assegnato al primo punto di contatto.
Quando usarlo: nel caso di una campagna di branding, la prima interazione utente identifica il primo contatto con l’azienda. E’ utile in questo caso utilizzare un modello di attribuzione prima interazione per dare valore allo sforzo di marketing che per primo ha portato l’utente a conoscere il brand.

Ultima interazione

Il 100% credito viene assegnato all’ultimo punto di contatto.

Quando usarlo: se le tue campagne sono pensate per attirare persone al momento dell’acquisto oppure se il tuo business ha un ciclo di vendita che non include una fase di considerazione. Questo modello è adatto a siti che hanno un ciclo di conversione rapido, come l’e-commerce dedicati ai beni di prima necessità o prodotti con una fase di considerazione nulla.

Decadimento temporale

I punti di contatto vicini alla conversione ricevono un credito maggiore, mentre altri ricevono un credito da scalare.

Quando usarlo: Il modello di attribuzione del decadimento temporale viene utilizzato quando si pensa che le interazioni con il proprio marchio vengano dimenticate in fretta e il valore nel tempo non viene mantenuto, per store online con un ciclo di vendita corto e per campagne brevi e intense (es. black friday).

In base alla posizione

Il 40% del credito è destinato alla prima e all’ultima interazione, mentre il restante 20% è ripartito tra i rimanenti.

Quando usarlo: Se si pensa che la prima interazione, quella che ha introdotto il brand, sia importante quanto l’ultima, quella che ha generato la vendita, si può utilizzare il metodo di attribuzione basato sulla posizione.

Data driven

Questo modello, che era disponibile solo per Google Analytics 360, è ora a disposizione anche per alcuni utenti Google Analytics standard. Il modello data driven utilizza la machine learning per valutare i percorsi di conversione. La documentazione menziona che per utilizzare la funzionalità hai bisogno di un bacino utenti genera di almeno 1000 conversioni in 28 giorni (in realtà 600 dovrebbero essere sufficienti).

L’attribuzione Data-Driven utilizza il concetto di teoria del gioco cooperativo (valore di Shapley). Questo metodo consiste nel distribuire equamente sia i guadagni che i costi a diversi attori che lavorano in coalizione nel perseguimento di uno stesso obiettivo.

Personalizzato

Se nessuno di questi modelli ti soddisfa, puoi creare modelli di attribuzione personalizzati utilizzando le viste di Google Analytics. Puoi prendere come punto di partenza uno dei modelli di attribuzione predefinita e personalizzarlo inserendo una finestra temporale personalizzata, correggendo il credito in base all’impegno dell’utente e molto altro ancora.

Lo strumento di confronto dei modelli

È inoltre possibile utilizzare lo strumento di confronto modelli in Google Analytics tramite il menu Conversioni > Attribuzione > Strumento di confronto modelli. Utilizzando lo strumento di comparazione dei modelli è possibile valutare la differenza, spesso sostanziale, tra un modello e l’altro. Nella schermata sottostante potete vedere come il traffico diretto tra l’ultimo modello di attribuzione dell’interazione e l’ultimo modello di attribuzione a clic non diretto diminuisce del 50%, mentre alcuni valori aumentano addirittura del 150%. Questa differenza sottolinea l’importanza di scegliere un modello di attribuzione

I modelli di attribuzione a confronto

Prendiamo in considerazione il seguente esempio:

Immaginate la seguente journey nel corso di una finestra di 30 giorni:

  • Un utente clicca su un annuncio di Facebook ed entra in una pagina del vostro e-commerce.
  • 2 giorni dopo, effettua una ricerca comparativa su Google, entra in un blog (organico) che parla del prodotto e torna nuovamente nell’e-commerce grazie ad un link Google Ads in una ricerca successiva.
  • 1 giorno dopo visita direttamente il sito.
  • 3 giorni dopo riceve una newsletter che lo invita a tornare all’e-commerce. Clicca sulla call to action e acquista.

Ecco come verrebbero attribuite le conversioni ai touch point nell’esempio, secondo i vari modelli di attribuzione:

Modello di attribuzione Facebook Organico Google Ads Diretto Email
Ultimo click non diretto 0% 0% 0% 0% 100%
Ultimo click Google Ads 0% 0% 100% 0% 0%
Lineare 20% 20% 20% 20% 20%
Prima interazione 100% 0% 0% 0% 0%
Ultima interazione 0% 0% 0% 0% 100%
Decadimento temporale 10% 15% 20% 25% 30%
In base alla posizione 40% 5% 5% 5% 40%

Ma dunque, quale modello di attribuzione scegliere?

La risposta è dipende. Dipende dalla lunghezza del ciclo di vendita, dalle tipologie di campagne che stai effettuando, da quale conversione stai monitorando (vendita o iscrizione alla newsletter?), da come evolve il brand nel tempo. Il consiglio che posso dare è costruire un modello di attribuzione personalizzato che consideri tutti questi aspetti.

L’esempio in figura mostra un modello di attribuzione personalizzato per un Ecommerce con un brand non molto forte, per questo ho scelto un modello a decadimento temporale con tempo di dimezzamento 2 giorni, conto che gli utenti dimentichino in fretta il brand.

Il ciclo di vendita è impostato a 14 giorni: la maggior parte delle conversioni avviene entro 7 giorni dal primo contatto, ma alcune anche in 12, dunque ho raddoppiato la finestra a 14 giorni per tenermi sufficiente largo. Aggiusto il credito in base alla profondità di pagina: preferisco utilizzare questa metrica rispetto al tempo in pagina che negli strumenti di Web Analytics è spesso impreciso.

Per ultimo applico una regola: se la visita ha un rimbalzo, moltiplico per 0.8 il credito di conversione assegnato a quel touch point. 0.8 è un valore arbitrario, assegnato dopo diversi test, perché si è dimostrato il valore più bilanciato per questo sito web, ma vi invito a sperimentare.

Tracking Prevention e il futuro dei modelli di attribuzione

A partire dal 2019, diversi browser fra cui Safari, hanno implementato delle tecnologie di prevenzione del tracking (la tecnologia di Safari è denominata ITP, Intelligent Tracking Prevention). Nella pratica queste tecnologie mirano a tutelare la navigazione dell’utente andando ad agire sulla durata della vita dei cookie di prima e di terza parte (e non solo).

Per quanto riguarda i cookie di prima parte, come quelli di Google Analytics, la vita del cookie sarà di massimo 7 giorni. Se l’utente dovesse visitare e convertire a distanza di più di 7 giorni dalla visita precedente, dunque, verrebbe visto come un utente nuovo e differente, perdendo qualsiasi informazione relativa ad assist di altri canali e limitando l’analisi solamente all’ultima sessione prima della conversione (last click).

Ma quindi il multichannel attribution è morto?

No, ma cambieranno le logiche di come interpretiamo questo dato.

I cookie saranno sempre meno utili e l’industria dovrà adottare logiche di login: dovremmo dare all’utente valide motivazioni per registrarsi nel sito e tramite il login avremmo la possibilità di tracciare le sue attività. Secondo mia opinione, nascerà una distinzione fra Non Engaged Users e Engaged Users: dei primi avremmo dati limitati alla sessione, dei secondi avremmo dati di tutte le sessioni effettuate a partire dalla registrazione, avremmo dati sul cross device accurati, più possibilità di personalizzazione e retargeting. Questa potrebbe essere una “win win situation”, sia per i browser, che potranno tutelare gli utenti, sia per i brand, che otterranno un rapporto più ravvicinato con la propria audience.

Spero che l’argomento dei modelli di attribuzione sia ora più chiaro. Hai ancora dei dubbi? Usa la sezione commenti e ti risponderò al più presto.

Questo è l’ultimo capitolo della guida alla configurazione di Analytics, torna all’indice per consultare altri argomenti!

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