Robert de Saint Aulaire Account Lead
Geplaatst in: Attributie

Attributiemodel, position based versus last click

november 20, 2018

Wat is de meerwaarde?

Iedere online marketeer krijgt een kick als er meer conversies binnen worden gehaald en groei wordt gerealiseerd voor een klant. Het is immers één van de indicatoren van jouw marketinginspanningen en waar je op afgerekend wordt. Hoewel conversies veel zeggen over de prestaties van een lopende campagne, schuilt er meer achter de totstandkoming van een conversie. Het is belangrijk om de ‘instellingen’ achter een conversiedoel helder te hebben voordat je een campagne gaat optimaliseren.

Weet je bijvoorbeeld:

  • Hoeveel een apparaat als mobiel of tablet uiteindelijk heeft bijgedragen aan een conversie voordat die bijvoorbeeld plaatsvond op de desktop?
  • Welke verschillende marketingkanalen een rol hebben gespeeld in de uiteindelijke conversie? Bijvoorbeeld paid, social, organisch, referral of e-mail.
  • Of het wel verstandig is om een advertentiegroep, zoekwoord of zoekterm te onderbreken met een hoge CTR maar waar geen conversies hebben plaatsgevonden?

Kortom, zijn de waarnemingen op het eerste oog in Google Ads terecht en moet je alleen daarop handelen? Een retorische vraag die ik graag verder toelicht met behulp van twee specifieke rapporten vanuit Google Ads en Google Analytics.

Laten we eerst kijken wat de exacte definitie van ‘attributiemodel’ is. De eerste definitie die je tegenkomt in het Helpcenter van Google Analytics over attributiemodellen: “Een attributiemodel is de regel, of de verzameling regels, die bepaalt hoe waardepunten voor verkopen en conversies worden toegewezen aan contactpunten in conversiepaden”. Vrij duidelijk, maar wat houdt dit nu precies in? Google heeft in totaal acht attributiemodellen:

  1. Laatste interactie; het laatste contactmoment krijgt 100% van de conversie toegewezen.
  2. Laatste niet-directe klik; direct verkeer wordt buiten beschouwing gelaten en 100% van de waardepunten worden toegekend aan het kanaal, voorafgaand op het kanaal waar de uiteindelijke conversie plaatsvindt.
  3. Laatste Google Ads-klik; hier krijgt de laatste Google Ads-klik 100% van de waarde voor de verkoop.
  4. Eerste interactie; het eerste contactpunt krijgt 100% van de conversiewaarde.
  5. Lineair; elk contactpunt krijgt evenveel conversiewaarde toegekend, dit is elk 25% per contactmoment als een conversie uit vier contactmomenten bestaat.
  6. Tijdsverval; de contactpunten die qua tijd het meest dichtbij het moment van de conversie liggen, krijgen de de meeste conversiewaarde toebedeeld.
  7. Positiegebaseerd; hier wordt zowel aan de eerste als aan de laatste interactie 40% van de conversiewaarde toegekend en de resterende 20% wordt evenredig verdeeld over tussenliggende interacties.
  8. Datagedreven attributiemodel; het algoritme van Google kan op basis van herkenbare conversiepaden exact bepalen welke conversiewaarde aan welk contactmoment toebedeeld moeten worden. Let op: voordat je dit model kunt gebruiken dien je genoeg conversies te verzamelen in een tijdsperiode van 30 dagen. Bekijk het kopje ‘Gegevensvereisten’ onder deze link van Google voor de richtlijnen.

Allemaal zeer interessant maar zoals eerder aangegeven ga ik het in dit artikel hebben over twee van de acht modellen, namelijk “laatste Google Ads-klik” en “Positiegebaseerd” oftewel “Last-click” en “Position based” zoals Google Ads ze noemt in de interface.

Een account overnemen, verkennen en ontdekken

Wij krijgen geregeld klanten aan boord die al zijn begonnen met adverteren en websiteverkeer meten middels Google Ads en/of Google Analytics. Als wij aan het werk gaan met een ‘nieuw project’ doen we een aantal checks om de kwaliteit van het account te inventariseren. Dit zijn controles zoals:

  • Heeft elke advertentiegroep min. 3 actieve advertenties?
  • Staan er géén zoektermen op ‘brede matching’
  • Wat zijn lopende biedstrategieën en bijbehorende posities? Betalen we niet teveel voor bepaalde zoektermen?

In het voorbeeld account stonden alle campagnes keurig ingesteld. Het account was overzichtelijk en de conversies waren netjes ingesteld met het ‘Position based’ attributiemodel. Echter had de klant in kwestie een vraag: hoe kunnen we, nu alles strak staat ingesteld, nog substantiële groei realiseren?

Cross-device impact

Tijdens het dieper verkennen van het account, zagen we gaandeweg dat er op mobiel/tablet bodaanpassingen waren geplaatst van -40%. Dit betekent dat je het bod dat je naar de veiling stuurt voor zoekopdrachten van mobiel/tablet met 40% verlaagd. Een bod van €1,00 wordt dus voor mobiel/tablet in dit geval €0,60.

Wij hadden vanuit de klant begrepen dat het bod aangepast was omdat er juist geen conversies kwamen vanuit mobiel, maar wel via desktop. Op het eerste oog een logische conclusie en stap. Echter, zijn we deze aanname gaan dubbelchecken in Google Ads. Kijkend naar de conversies die tot stand zijn gekomen via meerdere (vaak verschillende) apparaten, Google Ads kan namelijk “cross-device” meten. Zie figuur 1 waar je dit overzicht kan vinden binnen je Google Ads account.

Dit betekent letterlijk dat er wordt gekeken naar de uiteindelijke impact van de verschillende apparaten die hebben geleid tot een conversie. Het viel ons op dat zowel mobiel als tablet een hoge bijdrage had in de oriëntatie naar de uiteindelijke conversies, zie voorbeeld figuur 2. Deze constatering was opvallend en vroeg om meer opheldering. Zodoende zijn we verder gaan speuren in Google Analytics want daar kan de “cross-channel impact” worden gemeten, iets wat Google Ads niet meetbaar kan maken.

Figuur 1 “Toegang tot attributie cross-device overzicht”

Instructies voor toegang 'Attributie voor het zoeknetwerk" vanuit Google Ads

 

Figuur 2 “Apparaatpaden”

Overzicht van de apparaatpaden vanuit Google Analytics

Cross-channel impact

Bij het meten van “cross-channel impact” is het mogelijk om te zien welke kanaalpaden uiteindelijk tot een conversie hebben geleid. Een bezoeker kan bijvoorbeeld door een e-mail (channel) enthousiast gemaakt zijn doordat er een aanbieding in was vermeld voor bijvoorbeeld het kopen van een speciaal model televisie en hij/zij heeft dit geopend op mobiel. Vervolgens kijkt diegene thuis vanachter de desktop en gaat hier direct (channel) naar de webshop. Drie weken later keert de gebruiker nog een keer op mobiel terug naar de website door een reminder via e-mail (channel), alvorens er op desktop wordt converteert. Mobiel heeft dan in twee van de vier (is 50%!) momenten deelgenomen aan het besluitvormingsproces, zie overzicht ter illustratie:

  1. (mobiel) e-mail –> 2. desktop (direct) –> 3. (mobiel) reminder e-mail –> 4. desktop (direct)(conversie)

Wij hebben gekeken naar wat mobiel bijdroeg aan de uiteindelijke conversiewaarde en naar de Return On Ad Spend (ROAS). Deze waardes werden met elkaar vergeleken middels het “last click” tegenover het “position based” model. Wat blijkt, de “last click” scoort ten opzichte van “position based” lager (zie figuur 3 ter illustratie). Met het “position based” model in het achterhoofd betekent deze ontwikkeling dat mobiel eigenlijk veel meer waarde biedt (en dus is ondergewaardeerd) in de weg naar de uiteindelijke conversie omdat het rekening houdt met meerdere contactmomenten van oriëntatie tot aan de uiteindelijke conversie. Op basis van een soortgelijke situatie kun je begrijpen dat we naderhand de bieding van -40% eraf hebben gehaald om zo oriënterend verkeer via mobiel op de website te krijgen. Omdat we vanuit de inzichten zien dat mensen vanuit dit apparaat vaak een zoekopdracht starten, maar juist via desktop converteren.

Figuur 3 “last click” vs “position based”

Attributiemodel last click vs position based

Sindsdien halen we meer verkeer binnen op mobiel en heeft het na één maand een hogere ROAS en conversiewaarde dan via desktop. De uiteindelijke conversies zijn als gevolg ook toegenomen op desktop. Dit is te verklaren want we hebben tenslotte het remmende effect (-40%) op mobiel waarop sterk wordt georiënteerd verwijderd waarop de kans op uiteindelijke conversie groter is geworden (meer traffic).

Conclusie: staar je niet blind op enkel maar conversies meten in Google Ads maar wees kritisch en probeer te achterhalen waarom en hoe deze resultaten tot stand zijn gekomen.