Dla właściwego działania systemów reklamowych jednym z kluczowych narzędzi jest uczenie maszynowe, które wykorzystuje się m.in. do wypełnienia luk w zbieranych danych i pozyskiwania dodatkowych informacji na temat zachowań naszych konsumentów.
Atrybucja oparta na danych (ang. Data-driven attribution – DDA) wykorzystuje zaawansowane uczenie maszynowe, aby precyzyjnie zrozumieć, jak każdy z tzw. punktów styku użytkownika z produktem, przyczynił się do konwersji. W połączeniu ze strategiami automatycznego określania stawek, DDA może generować dodatkowe konwersje przy tym samym koszcie pozyskania.
Nowy domyślny model
Od października 2021 Google wdraża DDA jako domyślny model dla wszystkich nowych działań, powodujących konwersję i planuje wprowadzić ją na wszystkich kontach Google Ads na początku przyszłego roku. Aby było to możliwe dla wszystkich reklamodawców, Google usuwa wymagania dotyczące danych i dodaje obsługę dodatkowych typów konwersji.
Oczywiście nadal będzie można ręcznie przełączyć się na jeden z pięciu modeli atrybucji opartych na regułach.
Wniosek
Branża wciąż się rozwija, atrybucja ostatniego kliknięcia (ang. last click attribution – LC) będzie coraz bardziej odbiegać od potrzeb reklamodawców. Warto w końcu to uwzględnić, wiedząc, że DDA może wygenerować nam dodatkowe konwersje przy tym samym koszcie pozyskania.
Zalecamy przynajmniej spróbować i na jakiś czas zrezygnować z LC, ponieważ być może już nigdy do niego nie wrócimy.
Źródło: https://blog.google/products/ads-commerce/data-driven-attribution-new-default/