הבלוג שלנו

מדידת המרות היא הבסיס לכל מסע שיווקי דיגיטלי. זו גם הדרך שלנו למדוד ביצועים, לבצע אופטימיזציה ולשפר את מסע הגולש באתר שלנו. המרה יכולה להיות כל פעולה רצויה של בעל העסק, בין אם הקלקה על מודעה, רכישת מוצרים, הרשמה לניוזלטר או שליחת ליד. זו בעצם המטרה שלשמה מתפרסמת המודעה.

על מנת שאנו, המשווקים, נוכל לשפר את ביצועי הקמפיין, את חוויית הגולש ואת מסע הגולש להמרה, עלינו לדעת למי לייחס את ההמרה. כלומר, מה הוביל גולשים לביצוע המרה: איזו מודעה, איזה מקור תנועה או עמוד נחיתה.
עכשיו עם המעבר המלא לגוגל אנליטיקס 4 זו הזדמנות מעולה להיכנס לעובי הקורה ולהבין כיצד גוגל מגדיר את מסע הגולש, מהו מודל הייחוס להמרה ומה ההבדלים בין המודלים השונים.

מה הוא מודל ייחוס?

ייחוס המרה הוא המודל שקובע מה התפקיד והמשקל של נקודות המגע עם הגולש בהנעה והובלה להמרה.
כפי שידוע לכם, גם כמשווקים וגם כצרכנים בעצמכם, מסע הגולש אל ההמרה אינו מסע ישיר. לרוב מדובר בדרך מפותלת ומעניינת יותר, הכוללת כמה עצירות ביניים שכולן ביחד סייעו לגולש להגיע להחלטה של ביצוע המרה.
לדוגמה, ייתכן שהגולש יצפה במודעה שלכם 4 פעמים, מתוכן הוא ייכנס לאתר פעמיים, אך רק בפעם הרביעית יחליט לבצע המרה. במקרה הזה הגולש ביצע מספר אינטראקציות עם אתר האינטרנט או האפליקציה, וכל אחת מילאה תפקיד בבניית הרצון וההחלטה של הגולש.

מודל ייחוס המרה הוא הכלל או קבוצת הכללים אשר קובעים כיצד הקרדיט על ביצוע המרה יתחלק בין נקודות המגע השונות עם הלקוח במסע ההמרה. הבנה של מודל הייחוס היא הכרחית לביצוע החלטות נבונות אופטימיזציה נבונה.

מודל ייחוס ביוניברסל אנליטיקס

יוניברסל אנליטיקס, אשר מיועדת להשבתה החל מה1.7.23, ביססה את מודל ייחוס ההמרות שלה על קליק אחרון של הגולש, ולא התחשבה במגע ישיר של הגולש עם האתר שלא עבר דרך מודעה.

לדוגמה: גולש יכול לראות במחשב מודעה על מבצע בחברת NEXT ואפילו להקליק ולהסתכל על הדגמים שהוצגו לו אך לא לבצע רכישה. לאחר מכן בהמשך היום ייחשף אותו גולש לאותה מודעה במכשיר המובייל שלו וימשיך אל האפליקציה לביצוע רכישה סופית. ביוניברסל אנליטיקס הקרדיט לרכישה הזאת תינתן רק למודעת מובייל האחרונה שהוצגה לו כשלמעשה הקרדיט צריך להתחלק גם עם שלוש הפעמים שבה הגולש ראה את המודעה במחשב.

לכן, מודל ייחוס של קליק אחרון הוא מודל מיושן ואינו מתאים לעולם הדיגיטלי ולמסעות הגולש חוצי-הפלטפורמות של היום. ולא רק אנחנו חושבים ככה, גם גוגל דאגה שפלטפורמת המדידה החדשה, גוגל אנליטיקס 4, תאפשר מודלים שונים של ייחוס, בהתאם להיקף הנתונים.

מודלי ייחוס בגוגל אנליטיקס 4

על מנת לצפות במודלי הייחוס האפשריים בגוגל אנליטיקס, תצטרכו לנווט לקטגוריית Advertising שם תמצאו 2 דוחות: model comparison ו-conversion paths.

בהקלקה על התפריט  Attribution model תוכלו לצפות באפשרויות ולבחור את מודל הייחוס הרלוונטי לכם.

שימו לב – כל מודלי הייחוס הם non-direct, כלומר, ישנה התעלמות מנקודת מגע ישירה עם הנכס, ותנועה ישירה אינה מקבלת קרדיט אלא אם מסע הגולש כלל רק תנועה ישירה.

פירוט מודלי הייחוס האפשריים GA4:

1. מודל קליק אחרון – מייחס את כל הקרדיט על המרה למודעה האחרונה שעליה הקליק הגולש.
דוגמאות למסע גולש:

Social > Organic Search > Direct > Paid search > Conversion

במקרה הזה, 100% קרדיט להמרה יינתן לחיפוש ממומן, שכן הוא הקליק האחרון של הגולש.

Social > Organic Search > Paid search > Direct > Conversion

שימו לב שגם כאן, 100% קרדיט להמרה יינתן לחיפוש ממומן, כי תנועה ישירה אינה נחשבת במודלים, ולכן הקליק האחרון של הגולש משויך לחיפוש ממומן.

2. מודל קליק ראשון – מייחס את כל הקרדיט על המרה למודעה הראשונה שעליה הקליק הגולש.
דוגמאות למסע גולש:

Organic Search > Direct > Paid search > Conversion
במודל קליק ראשון, 100% קרדיט להמרה יינתן לחיפוש אורגני.

Direct > Paid search > Organic Search >  Conversion
במקרה הזה, 100% קרדיט להמרה יינתן לחיפוש ממומן, מאחר שתנועה ישירה אינה נספרת במודלים, ולכן הקליק הראשון של הגולש הוא מחיפוש ממומן.

3. מודל ייחוס ליניארי – מחלק את הקרדיט שווה באופן שווה בין כל נקודות המגע של הגולש.
דוגמאות למסע גולש:

Organic Search > Direct > Paid search > Conversion

במקרה הזה, במודל ליניארי, 100% קרדיט יתחלק שווה בשווה בין חיפוש אורגני לחיפוש ממומן (ללא התייחסות לנקודת מגע ישירה).

Email > Paid search> Organic search> Social > conversions

בדוגמה הזו, 100% המרה יתחלקו בין 4 נקודות מגע, כל אחת תקבל 25% מהקרדיט.

4. דעיכה לאורך זמן – מייחס יותר קרדיט לקליקים שבוצעו בסמוך להמרה.

לדוגמה, נקודת מגע עם מודעה/נכס דיגיטלי שהתרחשה 4 ימים לפני ביצוע ההמרה תקבל חצי מהקרדיט להמרה שתקבל נקודת מגע שהתרחשה ביום ביצוע ההמרה.

5. מודל מבוסס מיקום – מודל ייחוס זה נותן 40% מהקרדיט לנקודת מגע האחרונה והראשונה, ו-20% הנותרים מתחלקים בין כל נקודות המגע שהתרחשו באמצע התהליך.
דוגמה למסע גולש:
Email > Social >Paid search > Organic search

במקרה הזה המקורות Email ו-Organic search יקבלו כל אחת 40% מהקרדיט להמרה, ויתרת ה-20% יתחלקו שווה בשווה בין Social ל-Paid search.

6. מודל שיוך מבוסס נתונים – המודל המומלץ על גוגל, המבטיח להתבסס על כל נתוני ההמרות בחשבון על מנת לחשב את התרומה בפועל של כל אינטראקציה לאורך הדרך.

שימו לב שגוגל מגדירים את המודל כברירת המחדל שלפיה יוצגו דוחות הייחוס בגוגל אנליטיקס. למרות שזו הבחירה המומלצת מבחינת גוגל, אבל אתם כמובן יכולים לשנות את ההגדרה הזאת ולבחור במודל אחר. הבחירה תשפיע על חלוקת ההמרות בין מקורות התנועה. כדי לשנות את ההגדרות, היכנסו לאדמין > הגדרות ייחוס > בחרו את המודל הרצוי.

Lookback window

סיימנו לעבור על מודלי ייחוס המרה הקיימים בגוגל אנליטיקס 4 והבנו את המשמעות של כל אחד, ועכשיו זו הזדמנות טובה לדבר על "חלון המבט לאחור" (Lookback window).
מה הוא, מה משך החלון הדיפולטיבי וכיצד משנים את ההגדרות?

המרות יכולות להתרחש ימים, שבועות או אפילו חודשים מאז האינטראקציה הראשונית עם המודעה. חלון המבט לאחור קובע כמה אחורה בזמן תיחשב נקודת מגע לחלק ממסע הגולש להמרה ותהיה זכאית לייחוס קרדיט להמרה.
לדוגמה, חלון המבט לאחור של 30 יום יביא לכך שכל נקודות המגע שהתקיימו ב30 ימים שלפני ההמרה ייחשבו חלק ממסע הגולש ויקבלו קרדיט בהתאם למודל הייחוס הנבחר. (בדוגמה הזאת, נקודת מגע שהתקיימה 32 ימים לפני ההמרה לא תיחשב ולא תקבל קרדיט).

בגוגל אנליטיקס 4 ברירת המחדל של Lookback window היא 90 יום (ביוניברסל אנלטיקס ההגדרה הייתה 6 חודשים אחורה).
אתם יכולים לשנות את ההגדרה ל-60 או 30 ימים אחורה, והשינויים יחולו רק על נתונים עתידיים (לא רטרואקטיבית) ויהיו תקפים תקף בכל מודלי הייחוס הקיימים.

שימו לב שלחלון מבט לאחור יש הגדרה נפרדת להמרות שהגיעו מביקור ראשוני של הגולש.
ונשאלת השאלה מדוע בכלל יש הסתכלות אחורה בזמן שמדובר בנקודת המגע הראשונה של הגולש עם האתר ובעצם לא היו נקודות מגע קודמות עם הנכס הדיגיטלי?

התשובה לכך היא Google signals – אם אפשרות זו מופעלת עבור GA4 בהגדרות איסוף הנתונים, גוגל ידע להעשיר את הנתונים שנאספו על ידי קוד המעקב שיש לו אצל כל משתמש גוגל פעיל. לדוגמה, גוגל עשוי לדעת שמשתמש צפה במודעת יוטיוב של בית העסק במכשיר אחר לפני ביקור ראשון באתר. לכן גם כאן יש חשיבות למידע המקדים שגוגל אוסף על מסע הגולש, גם כשהמסע חוצה פלטפורמות, דינמי ומשתנה.

אם לא הפעלתם את Google signals וברצונכם לקבל עליו מידע נוסף ולהפעיל אותו, היכנסו לאדמין > הגדרות מידע > איסוף מידע ועקבו אחר ההוראות:

לסיכום, המידע שגוגל צובר על גולשים מסייע לו ולנו להרכיב תמונת מצב אמיתית למסע הגולש בתוך עולמות הדיגיטל אל עבר ההמרה בנכס הדיגיטלי שלנו. במצב הנוכחי שבו הגולשים מוצפים במסרים שיווקיים, מסעות פרסום ומעבר בין פלטפורמות שונות – היכולת להבין את מסע הגולש לכל אורכו היא קריטית בהבנת דרך השכנוע שהגולש עובר עד לכדי המרה.

אנחנו כמשווקים צריכים לדעת להשתמש בכלים שגוגל מציע כדי לבצע את המדידה הנכונה, המקיפה והרלוונטית ביותר לעסק שלנו.

הבנת מודלי הייחוס להמרה הם חלק בלתי נפרד מכך ומאפשרים לנו לקבל החלטות שיווקיות נכונות, לחלק את עוגת התקציב הפרסומי בין מקורות תנועה לפי האפקטיביות שלנו וללמוד על התנהגות הגולש. מקווים שהמידע המונגש כאן יסייע לכם בהמשך הפעילות השיווקית ולכל שאלה שיש – מוזמנים ליצור עמנו קשר.