Współcześnie, zdecydowana większość firm obecnych w internecie pozyskuje użytkowników na swoją stronę przy wykorzystaniu więcej niż jednego kanału, umożliwiającego dotarcie do odbiorcy. Naturalnie, nie ma w tym nic dziwnego – w końcu do dyspozycji mamy niezliczoną liczbę narzędzi, pozwalających dotrzeć z naszym przekazem do użytkownika – przykładowe źródła odwiedzin to kampanie bannerowe, mailingi, reklama w wyszukiwarkach, czy serwisy partnerskie. Pojawia się jednak w związku z tym jedno ważne pytanie:

Jak skutecznie mierzyć efektywność poszczególnych źródeł ruchu, wykorzystywanych przez daną firmę?

Od razu zaznaczę, że efektywne źródło to takie, które nie tyle przyciąga na naszą stronę duży ruch, ile przyciąga możliwie dużo wartościowych użytkowników, czyli takich, którzy wypełniają stawiane przed nimi cele, czyli konwertują. Decydująca przy porównywaniu poszczególnych kanałów marketingowych będzie zatem nie absolutna liczba odwiedzin, ale wartość współczynnika konwersji (liczba konwersji podzielona przez liczbę odwiedzin).

Wiemy, jak śledzić w Google Analytics prowadzone w internecie kampanie marketingowe – ponad rok temu pisał o tym Paweł. Wydaje się więc również, że stosunkowo łatwo jest mierzyć efektywność poszczególnych kanałów, które zostały wykorzystane w ramach kampanii – dla każdego źródła ruchu mamy przecież dostępny zestaw metryk, w tym także współczynnik konwersji. Co może być prostszego, niż porównanie kilku wskaźników ze sobą? Przykładowo, spójrzmy na poniższy obrazek – który z kanałów marketingowych jest najefektywniejszy?

Kliknij na zdjęcie, aby powiększyć

Naturalnie, odpowiedź może być tylko jedna – najefektywniejszym źródłem ruchu jest portal goldenline.pl :) warto w tym miejscu zauważyć, że przy tego rodzaju analizach konieczne jest stosowanie sortowania ważonego, aby zapewnić porównywalność współczynników konwersji, obliczonych dla poszczególnych kanałów.

Niestety, okazuje się, że nie wszystko jest tak proste i oczywiste, jak może się na początku wydawać – spójrzmy na poniższy diagram.

Kliknij na zdjęcie, aby powiększyć

Przedstawia on trzy ścieżki, prowadzące do zrealizowania ustalonego dla naszej witryny celu (konwersji). Ścieżka pierwsza to najprostszy przypadek. Internauta, korzystając z wyszukiwarki Google, widzi nasz link sponsorowany, klika w niego i przechodzi do naszej witryny. Okazuje się, że doskonale trafia ona w jego potrzeby, więc ten sam internauta od razu konwertuje, wypełniając postawiony przed nim cel – na naszym diagramie symbolizuje to znak $. W tym wypadku określenie efektywności danego kanału – przypomnijmy, że chodzi linki sponsorowane Google – rzeczywiście nie wydaje się kłopotliwe; wszystko, czego potrzebujemy, to wartość współczynnika konwersji plus odniesienie do pozostałych, stosowanych narzędzi marketingowych.

Nieco inaczej wygląda to w przypadku drugiej ścieżki. Użytkownik po raz pierwszy ma do czynienia z naszą firmą podczas przeglądania portalu gazeta.pl – na jednej z podstron wyświetlona zostaje nasza reklama w postaci banneru. Zainteresowany, klika w nią i przechodzi do naszej witryny – nie następuje jednak konwersja. Jednakże, po pewnym czasie ten sam internauta trafia na naszą witrynę za pośrednictwem wyszukiwarki Google i konwertuje. Jak w tym wypadku zmierzyć efektywność poszczególnych źródeł ruchu? A co byłoby, gdyby ścieżka naszego użytkownika wyglądała tak, jak proces trzeci, przedstawiony na naszym diagramie?

Mierzenie efektywności poszczególnych źródeł ruchu w kampaniach wielokanałowych w Google Analytics

Jeżeli do śledzenia naszych kampanii wykorzystujemy Google Analytics, to musimy zdawać sobie sprawę z tego, że przy standardowych ustawieniach konwersja przypisywana jest zawsze do ostatniego źródła ruchu, z którego skorzystał odwiedzający nas użytkownik. Wyjątkiem są wejścia bezpośrednie. Z oczywistych względów nie są one klasyfikowane jako osobny kanał i w związku z tym nie nadpisują poprzednich źródeł odwiedzin, za pośrednictwem których dany użytkownik do nas trafił. Konwersja zostaje przypisana do wejścia bezpośredniego tylko wtedy, jeżeli był to pierwszy i jedyny kanał, za pośrednictwem którego internauta do nas trafił. Warto w tym miejscu przypomnieć sobie, czym w Google Analytics są wejścia bezpośrednie i dlaczego nie zawsze ich standardowa definicja jest wystarczająca – pisał o tym jakiś czas temu Mariusz.

Standardowe ustawienia GA nie stanowią problemu, jeżeli ścieżka, którą przebył użytkownik, jest analogiczna do tej, która widnieje jako pierwsza na powyższym diagramie. W takim przypadku rzeczywiście za konwersję odpowiada jedno, konkretne źródło ruchu i to właśnie jemu zawdzięczamy 100% przychodu, wygenerowanego przez konwertującego internautę.

Problem pojawia się, jeżeli owa ścieżka miała bardziej złożoną postać i na konwersję „złożyło się” kilka różnych narzędzi, z których korzystamy. Jakkolwiek przypisanie sukcesu (konwersji) do ostatniego źródła ruchu, z którego skorzystał użytkownik, wydaje się w pełni uzasadnione, to musimy pamiętać, że takie podejście może zniekształcać obraz sytuacji – doskonale widać to na poniższym diagramie.

Kliknij na zdjęcie, aby powiększyć

Sukces jest przypisywany do ostatniego źródła ruchu, z którego skorzystał internauta – ale czy to oznacza, że pozostałe kanały rzeczywiście stanowiły jedynie generatory kosztów? Moim zdaniem nie.

Jeżeli domyślne ustawienia GA nas nie satysfakcjonują, zawsze możemy rozważyć zastosowanie alternatywnego modelu atrybucji, czyli alternatywnej metody przypisywania osiągniętego sukcesu (konwersji) do źródła ruchu – oprócz tzw. last-click credit mamy do dyspozycji jeszcze między innymi:

• first-click credit (konwersja zostaje przypisana do pierwszego źródła, z którego dotarł do nas internauta)
• even-click credit (konwersja zostaje przypisana do wszystkich źródeł ruchu, z którymi internauta miał styczność, przy czym każdemu narzędziu nadana zostaje jednakowa waga)
• custom credit (konwersja zostaje przypisana do wszystkich narzędzi, z którymi zetknął się internauta, ale każdemu z nich nadana zostaje inna, odgórnie ustalona waga)

Przykładowo, załóżmy, że pojedynczą konwersję wyceniliśmy na 100 PLN. Poniższy diagram przedstawia udział poszczególnych źródeł ruchu w wygenerowanym z tytułu konwersji przychodzie dla poszczególnych modelów atrybucji.

Kliknij na zdjęcie, aby powiększyć

Jeżeli zagadnienia związane z modelami atrybucji Was zainteresowały, zachęcamy do obejrzenia prezentacji na temat poszczególnych sposobów przypisywania konwersji do konkretnego źródła odwiedzin – prezentacja jest autorstwa Pawła i była omawiana podczas piątej edycji Silesia SEM. Każdy z wymienionych modeli atrybucji da się mniejszym lub większym nakładem pracy zaimplementować w GA – w treści prezentacji znajdziecie na ten temat więcej informacji.

Niestety, każdy z wyżej wymienionych sposobów przypisywania konwersji do konkretnego źródła ruchu ma zasadniczą wadę – decyzja odnośnie tego, jaki wpływ na zaistniałą konwersję ma każde z zastosowanych narzędzi, podejmowana jest odgórnie. Wymaga to albo rozległej wiedzy na temat branży, w której działamy albo solidnych danych, pozwalających na możliwie obiektywne ustalenie istotności poszczególnych źródeł odwiedzin. Osobiście preferuję podejście drugie, do czego mocno przyczyniła się udostępniona w kwietniu bieżącego roku nowa funkcjonalność Google Analytics, tzw. ścieżki wielokanałowe (ang. multi-channel funnels). Jak dotąd Google nie zdecydowało się na udostępnienie jej szerokiej publiczności. Na szczęście kilku z naszych Klientów zalicza się do grona szczęśliwych wybrańców, więc mamy możliwość własnoręcznego przetestowania tego narzędzia – możecie być pewni, że niebawem na naszym blogu pojawi się wpis, poświęcony w całości tylko i wyłącznie tej jednej funkcjonalności GA :)

Update:

• przeczytaj pierwszą część artykułu na temat ścieżek wielokanałowych w Google Analytics.
• przeczytaj drugą część artykułu na temat ścieżek wielokanałowych w Google Analytics.

Czy stosowanie alternatywnych modeli atrybucji naprawdę jest konieczne?

Na koniec należy odpowiedzieć na jedno ważne pytanie – czy wychodzenie poza standardowe ustawienia GA, dotyczące modelu atrybucji, rzeczywiście jest niezbędne? Tradycyjnie, odpowiedź na to pytanie zależy od konkretnej sytuacji. Jeżeli zdecydowanie najczęściej spotykaną ścieżką, prowadzącą do konwersji w przypadku naszej witryny, jest ścieżka analogiczna do pierwszego z opisywanych na początku posta procesów – wychodzenie poza domyślny model atrybucji nie jest konieczne. W przeciwnym wypadku – wydaje się być warte rozważenia. Jak sprawdzić to w praktyce? Jeżeli dla naszej witryny zostało skonfigurowane śledzenie e-commerce, wystarczy zapoznać się z jednym z domyślnych raportów, generowanych na podstawie danych, pochodzących z modułu e-commerce.

Kliknij na zdjęcie, aby powiększyć

Możemy przyjąć, że jeżeli liczba konwersji, która została wykonana na podstawie tylko jednej lub dwóch wizyt w serwisie, jest niższa niż 65% ogólnej liczby zaistniałych konwersji, warto zastanowić się nad alternatywnym modelem atrybucji. W przeciwnym wypadku możemy uznać, że zdecydowana większość użytkowników, odwiedzających naszą witrynę i wypełniających stawiany przed nimi cel, podąża najprostszą z możliwych ścieżek do konwersji. Patrząc na powyższy, przykładowy raport – zastosowanie alternatywnego modelu atrybucji mogłoby mieć sens.

Podsumowanie

Mam nadzieję, że tym postem przybliżyłem Wam nieco problematykę pomiaru efektywności poszczególnych źródeł ruchu. Temat ten jest na tyle ciekawy, że na pewno wrócimy do niego jeszcze na łamach tego bloga. Tymczasem, gdybyście mieli jakiekolwiek pytania odnośnie tego, czy model atrybucji, który stosujecie w odniesieniu do własnej witryny, jest właściwy – zapraszamy do kontaktu. Postaramy się pomóc :)

Jak dobrze wiecie, istnieją trzy główne źródła odwiedzin w Google Analytics – są to:

• odwiedziny bezpośrednie – osoby, które URL (ang. uniform resource locator) naszej witryny wpisały bezpośrednio do paska adresu przeglądarki lub skorzystały z zakładki czy też sekcji Ulubione,
• witryny odsyłające – użytkownicy, którzy trafili do nas za pośrednictwem innej strony internetowej,
• ruch organiczny – osoby, które wykorzystały wyszukiwarkę, wpisały poszukiwane słowa kluczowe, a następnie wybrały naszą witrynę z SERPów (ang. serach engine result page).

O każdym z tych źródeł ruchu można byłoby mówić wiele – każdemu z nich poświęcona jest oddzielna sekcja w Google Analytics.

Artykuł ten będzie poświęcony pewnej specyficznej części ruchu organicznego (z wyszukiwarek) tzw. branded keywords, czyli oznakowanych (marką) słowach kluczowych.

Branded keywords

Najprościej rzecz ujmując, są to słowa kluczowe, które jednoznacznie kojarzą się z daną marką czy też firmą tzn. użytkownik używa ich w celu znalezienia określonej firmy.

Z reguły jest tak, że użytkownik wpisuje w wyszukiwarkę ogólną frazę, której szuka np. „kubki reklamowe warszawa”. Załóżmy, że poszukuje on firmy, która przygotuje dla niego projekt i nadruk reklamy na kubkach, które następnie będzie rozdawał jako gadżety reklamowe.

Tak jest zazwyczaj, ale…

Może zdarzyć się tak, że ta osoba poszukiwała już wcześniej takiej firmy i znalazła odpowiedniego kontrahenta, ale nie miała czasu się z nią skontaktować. Jednocześnie nie zapamiętała dokładnego adresu witryny, ani nigdzie go nie zapisała. W jej pamięci została jedynie nazwa firmy – powiedzmy, że to jest Cup Advertiser.

Co zrobi taki użytkownik? Co Wy byście zrobili w takiej sytuacji?

W większości takich przypadków użytkownik wpisze w wyszukiwarce frazę „cup advertiser”. Zrobi to na pewno z kilku powodów:

• wie, że taka jest nazwa firmy, ale nie pamięta jej dokładnego adresu,
• nie może być pewny, że wpisując ponownie „kubki reklamowe warszawa” trafi na adres swojej upatrzonej firmy,
• nie chce mu się zgadywać czy adres firmy jest postaci www.cup-advertiser.pl, czy też www.cupadvertiser.pl a może jeszcze inny…,
• wie, że jeżeli wpisze błędny adres to spotka się ze stroną błędu i tylko straci swój czas…

W końcu… doskonale zna zasadę działania i szybkość dzisiejszych wyszukiwarek internetowych i jest przekonany, że wpisując frazę jednoznacznie określająca firmę, z którą wcześniej się spotkał, trafi na nią w top 10 wyników wyszukiwania.

Żeby tego było mało, okazuje się, że użytkownicy wpisują do wyszukiwarki całe adresy stron – sprawdźcie u siebie. U nas, jak widzicie aż 5 odwiedzin w ostatnim miesiącu wpisało cały URL (na pewno jest to jedna osoba, która miała zapisany adres np. w edytorze tekstu, co potwierdza fakt dodatkowej segmentacji po typie użytkownika i pochodzeniu wszystkich odwiedzin od powracającego użytkownika).

Kliknij na zdjęcie, aby je powiększyć

Ruch bezpośredni czy organiczny?

W związku z powyższym pojawia się pytanie czy ruch, który w ten sposób trafił na naszą witrynę powinien rzeczywiście być rozpatrywany w kontekście słów kluczowych czy też raczej powinniśmy go traktować jako ruch bezpośredni?

Aby odpowiedzieć na to pytanie porównajmy trzy źródła ruchu pod względem konwersji wybranego celu: odwiedziny bezpośrednie, ruch organiczny z frazami branded keywords oraz ruch organiczny bez tych fraz. Dla tego eksperymentu stwórzmy odpowiednie segmenty zaawansowane.

Za przykład posłuży nam strona firmowa www.conversion.pl. Nazwa naszej firmy jest dosyć jednoznaczna. Poza tym w Polsce raczej nikt nie będzie wyszukiwał w j. angielskim, co oznacza konwersja – zakładam, że wpisując w wyszukiwarkę conversion poszukującemu będzie raczej zależało na znalezieniu naszego serwisu. W związku z tym, conversion jest idealnym branded keyword

Przykładowy segment dla branded keyword będzie wyglądał następująco (o tyle, o ile w tym segmencie wyłączenie ruchu CPC nie jest konieczne – pod warunkiem, że nie prowadzimy kampanii na frazę branded keyword, to w przypadku non-branded keyword należy już wykluczyć ruch płatny):

Kliknij na zdjęcie, aby je powiększyć

Analogicznie będzie to w przypadku non-branded keyword:

Kliknij na zdjęcie, aby je powiększyć

Mając tak skonstruowane segmenty zaawansowane możemy przyjrzeć się np. konwersji celów, aby porównać wspomniane trzy źródła ruchu. Na pulpit weźmiemy cel – wejście na stronę kontakt. Myślę, że każda strona firmowa powinna mieć tak określony cel – jeżeli nie dokładnie wejście na stronę kontakt, to chociaż odwiedzenie takiej strony powinno być krokiem na ścieżce konwersji.

Co powiedzielibyście nie znając wyników?

Oczywiście, że użytkownicy z ruchu organicznego non-branded będą charakteryzowali się mniejszą konwersją niż osoby, które weszły do naszego serwisu bezpośrednio. Bezpośredni użytkownicy znają nas, w związku z tym większe prawdopodobieństwo, że będą chcieli wejść np. żeby sprawdzić adres naszego biura, ponieważ za chwilę mają z nami spotkanie. Natomiast użytkownicy organiczni nie mają do końca sprecyzowanych potrzeb i niekoniecznie od razu będą chcieli się z nami kontaktować.

Raport konwersji celu wygląda następująco.

Kliknij na zdjęcie, aby je powiększyć

Mało tego – widzimy, że ruch z wyszukiwaniem branded keywords charakteryzuje się większą konwersją niż ruch bezpośredni.

Teraz chyba widzimy, że ruch który trafia do nas poprzez słowa kluczowe jednoznacznie identyfikujące naszą markę jest z goła inny i wymaga wyodrębnienia, a raczej włączenia do ruchu bezpośredniego.

Prawdziwy ruch bezpośredni

Jak sprawić, aby ruch organiczny, który trafił do nas po branded keywords został uznany przez Google Analytics za ruch bezpośredni. Są na to co najmniej dwa sposoby:

1) Modyfikacja kodu śledzącego

Modyfikując odpowiednio kod śledzący Twojej strony wybrane słowa kluczowe mogą automatycznie włączone do ruchu bezpośredniego. Dla naszej strony firmowej wyglądałby on wówczas następująco:

Jednak nie zalecamy stosowania tego rozwiązania, gdyż na zawsze pozbawia ono nas informacji o wyszukiwaniu branded keywords. Takie odwiedziny są od razu włączane jako ruch bezpośredni. Poza tym problematycznym może okazać się stworzenie listy branded keywords. Nie możemy znać wszystkich fraz, po których użytkownicy będą nas identyfikowali w przyszłości, natomiast ich systematyczne dopisywanie i kolejne modyfikacje kodu śledzącego mijają się z celem.

2) Wykorzystanie segmentu zaawansowanego prawdziwych wejść bezpośrednich

Segment taki łączy w sobie ruch bezpośredni oraz ruch, który trafił do naszego serwisu z wykorzystaniem branded keywords, a wyglądać może w ten sposób:

Kliknij na zdjęcie, aby je powiększyć

Przy opracowaniu listy branded keywords warto również zwrócić uwagę na to, jak użytkownicy przekręcają np. nazwę naszej firmy. Dla frazy „conversion” (przynajmniej na razie) nie ma takiego problemu, chociaż wyobrażam sobie np. błąd w stylu „convertion” lub „konversion”. Wówczas w takim segmencie zaawansowanym zachodzi potrzeba wykorzystania wyrażeń regularnych, ponieważ ciężko wypisać samemu wszystkie możliwe kombinacje, a używając RegEX można je w mniejszym lub większym stopniu odtworzyć. Dla podanych wyżej pomyłek „conversion” mogłoby pasować następujące wyrażenie regularne: (c|k)on(.*)on. O wyrażeniach regularnych napiszemy więcej w innym poście:)

Na zakończenie krótki filmik z kanału Google Analytics w YouTube:

Podsumowanie

Zazwyczaj, ruch wykorzystujący branded keywords nie stanowi dużego udziału w całości ruchu z wyszukiwarek, chociaż w naszym przypadku jest to ok. 18% (w ostatnim miesiącu). Z pewnością jego udział będzie rósł z czasem wzrostu popularności marki. Jeżeli przyjrzycie się poprzednim zrzutom ekranów zobaczycie, że ten segment ruchu dla serwisu jest o wiele lepszy niż zwykły ruch organiczny. Moim zdaniem chociażby z tego względu należy go traktować w szczególny sposób:)

Powiedzcie, w Waszym przypadku po jakich słowach branded keywords trafiają do Was użytkownicy?