Šta je Facebook Attribution?

Datum: October 26, 2018; Autor: Tanasković Aleksandar

Svi marketari koji se ozbiljnije bave PPC kampanjama su makar jednom bili u situaciji da objašnjavaju svom klijentu razliku između načina na koji Facebook prati i prisvaja konverzije i načina na koji Google analitika ili Google Ads prati i dodeljuje konverzije raznim izvorima saobraćaja. Pogotovo ako se uporedo prati uspešnost Facebook i nekih drugih marketinških kampanja, marketari često navode impresije kao glavni pokretač za konverzije/prodaje/zakazivanja itd. koje klijent ostvaruje.

Facebook je krajem oktobra pustio u opticaj Facebook Attribution. Ovaj dodatak Facebook Ads platformi, koji je do sada bio dostupan samo šačici marketara sa velikim budžetima, ima za zadatak da ispravi nedostatke svoje mlađe sestre – Facebook analitike.

Facebook Attribution

Samo da naglasimo, Facebook analitika nije isto što i Facebook Attribution.
https://business.facebook.com/analytics
https://business.facebook.com/attribution

U čemu je razlika između Facebook Attribution i Facebook Analytics?

Facebook analitika koristi Facebookov piksel kako bi pratila ponašanje korisnika na sajtu – izvore saobraćaja, trendove, demografske podatke i njihovo ponašanje na sajtu.

Facebook atribucija se nadovezuje na funkcionalnosti Facebook analitike i, fokusirajući se samo na konverzije, dublje ulazi u praćenje uticaja PPC impresija i klikova na sveobuhvatni uspeh marketinških kampanja.

Važno je naglasiti da je potrebno podesiti tracking za dodatne platforme, kao što su Google Search Ads, Display Ads, YouTube Ads, Bing Ads, Yahoo Ads, itd, ali krajnji rezultat daje uvid u to kako impresija na Facebooku utiče na sveobuhvatni uspeh vaše marketinške strategije. Zbog načina na koji se podešava praćenje svih marketinških kampanja, Facebookov algoritam pokušava da mapira i utvrdi kako i koliko impresije na drugim platformama utiču na sveobuhvatni rezultat poslovanja. To se najbolje može videti u atribucionim modelima koje nudi ova platforma.

Facebook Attribution je Facebookovo sveobuhvatno rešenje koje, za razliku od Google analitike, svoju  pažnju posvećuje i impresijama i mapiranju svih uređaja FB korisnika u njihov „profil”. Na ovaj način moguće je ispratiti da li impresija na FB ads platformi ima uticaja na konverzije ili ne.

Za razliku od Facebook Analytics platforme, Facebook Attribution je u stanju da prati direct/organic kao i paid search saobraćaj. Svi podaci se baziraju na Facebook pikselu, koji svakako već imate na sajtu ukoliko vodite PPC kampanje na Facebook Ads platformi.

Koja je razlika između Facebook Attribution platforme i Google Analytics platforme?

Ukratko, Google Analytics platforma se fokusira na klikove i uređaje, dok se Facebook Attribution platforma fokusira i na klikove i na impresije i sve to posmatra kroz naloge FB korisnika.

Koji sve modeli atribucije postoje u Facebook Attribution platformi?

Facebook Attribution models
1) Even Credit

Ovaj vid atribucije konverzija daje jednaki procenat zasluge svakoj dodirnoj tački koju je korisnik imao pre nego što je konvertovao na sajtu.

2) Last Click or Visit

Ovaj model atribucije dodeljuje 100% zasluga poslednjem zabeleženom kliku ili impresiji pre konverzije.

3)  Last Touch

Ovaj model atribucije dodeljuje zaluge za konverziju poslednjoj zabeleženoj dodirnoj tački pre konverzije. Pod ovim se podrazumevaju klik ili poseta sajtu, a ukoliko nema podataka o njima onda poslednjoj zabeleženoj impresiji.

4) Positional 30%

Ovaj vid praćenja atribucije dodeljuje najviše zasluga prvoj i poslednjoj dodirnoj tački, dok ostatak zasluga ravnomerno dodeljuje ostalim kanalima koji se nalaze u lancu konverzije.

5) Positional 40%

Isto kao i prethodni model, samo je drugačiji odnos podele zasluga između prve i poslednje dodirne tačke.

6) Time Decay 1-Day

Kao što i samo ime kaže, više zasluga imaju oni kanali koji su bliži trenutku u kom se desila konverzija.

7) Time Decay 7-Day

Isto kao i prethodni model, samo je period posmatranja duži.

Gde mogu da nađem više informacija o ovoj temi?

Ukoliko mislite da će vam ovaj tekst ponovo zatrebati, savetujemo vas da bukmarkujete stranicu:

Na vašoj tastaturi pritisnite:

Bukmark