Belangrijke wijzigingen in Google Ads-attributiemodellen

Belangrijke wijzigingen in Google Ads-attributiemodellen

Google heeft recentelijk enkele belangrijke wijzigingen doorgevoerd in de attributiemodellen binnen Google Ads. De traditionele first-click, linear, time decay en position based-attributiemodellen zijn stopgezet. Bestaande conversies die deze modellen gebruikten, worden automatisch overgezet naar het datagestuurde attributiemodel. Deze veranderingen weerspiegelen Googles plannen naar meer automatisering en minder controle voor de adverteerders. Welke attributiemodellen blijven over en zijn het meest gunstig voor adverteerders? lees snel verder!

Traditionele attributiemodellen

Voordat ik in ga op toekomstige gevolgen, leg ik uit hoe traditionele attributiemodellen conversies volgden en wat het verschil is tussen deze en de datagestuurde en laatste-klik-modellen die nog beschikbaar zijn:

  • Last click (nog beschikbaar): dit model schrijft alle credits toe aan de laatste interactie die een gebruiker heeft met een advertentie voordat hij converteert.
  • First-click: eerste-klik-attributie geeft alle credits aan de eerste interactie in de klantreis, ongeacht daaropvolgende interacties.
  • Lineair: het lineaire model verdeelt credits gelijkmatig over alle contactpunten door de journey.
  • Time decay: deze attributie wijst meer credits toe aan interacties dichter bij de conversie en minder aan eerdere interacties.
  • Position based: dit model geeft meer credits aan de eerste en laatste interacties, terwijl de middelste interacties minder credits ontvangen.

Datagestuurde attributie, wat is het nou precies?

Het datagestuurde model gebruikt geavanceerde machine-learning-algoritmen en historische data om de effectiviteit van advertenties nauwkeuriger te meten. Dit model verzamelt uitgebreide gegevens over gebruikersinteracties en gebruikt deze om de conversie aan verschillende contactpunten toe te kennen. Datagestuurde attributie werkt als volgt:

  1. Gegevensverzameling
    Google Ads verzamelt veel gegevens gerelateerd aan gebruikersinteracties met jouw advertenties en website. Dit omvat klikgegevens, gebruikersgedrag op jouw website en conversiegegevens (denk aan aankopen, formulier inzendingen en telefoongesprekken).
  2. Machine learning-algoritmen
    Google gebruikt machine-learning-algoritmen om deze gegevens te analyseren en gedrag en trends te identificeren. Het bekijkt verschillende factoren, zoals het tijdstip van de dag, apparaattype, locatie en meer om te begrijpen wat conversies stimuleert.
  3. Attributiemodellering
    Datagestuurde conversietracking gebruikt geavanceerde attributie-modelleringstechnieken om waarde toe te kennen aan verschillende contactpunten in de journey. Het overweegt het hele conversiepad, inclusief meerdere interacties met jouw advertenties, voordat een conversie plaatsvindt.
  4. Conversievoorspelling
    Op basis van historische gegevens en inzichten van machine learning voorspelt Google Ads de waarschijnlijkheid van een conversie voor elke klik op jouw advertentie. Deze voorspelling helpt bepalen welke advertentieklikken waarschijnlijk tot een conversie zullen leiden.
  5. Optimalisatie
    Google Ads gebruikt deze voorspellende gegevens om jouw biedstrategie te optimaliseren. Het kan biedingen in realtime aanpassen, meer budget toewijzen aan zoekwoorden en advertenties die een grotere kans hebben om tot conversies te leiden. Dit kan helpen om het rendement op jouw advertentie-uitgaven te maximaliseren.
  6. Prestatierapportage
    Je kunt gedetailleerde prestatierapporten in Google Ads bekijken die laten zien hoe verschillende zoekwoorden, advertenties en campagnes bijdragen aan conversies. Deze informatie helpt je geïnformeerde beslissingen te nemen over jouw advertentiestrategie.

Over het algemeen is datagestuurde attributie, althans op papier, de toekomst van conversietracking.

Wat is last-click-attributie?

Een lichtpuntje voor traditionele Google Ads-adverteerders is dat het last-click-model nog niet is afgeschaft. Last-click conversietracking in Google Ads is een vereenvoudigd attributiemodel dat alle credits voor een conversie toewijst aan de laatste advertentieklik die een gebruiker maakt voor het converteren. Dit betekent dat als een gebruiker op meerdere advertenties uit verschillende campagnes of zoekwoorden klikt tijdens het aankoopproces, alleen de laatste klik als verantwoordelijk wordt beschouwd voor de conversie.

Hier is hoe last-click-attributie werkt en waarom het nog steeds gebruikt wordt ondanks het verwijderen van traditionele attributiemodellen:

  1. Gebruikersinteractie: een gebruiker interacteert met meerdere contactpunten gerelateerd aan jouw advertenties. Bijvoorbeeld: ze kunnen klikken op een advertentie in een zoekresultaat, vervolgens een display-advertentie zien, en uiteindelijk direct terugkeren naar jouw website via een bladwijzer.
  2. Conversie: de gebruiker converteert uiteindelijk, zoals het doen van een aankoop, inschrijven voor een nieuwsbrief of het invullen van een formulier op jouw website.
  3. Toewijzing van conversie: bij last-click-attributie wordt alle credit voor de conversie toegewezen aan de allerlaatste klik die de gebruiker naar jouw website bracht. In het bovenstaande voorbeeld zou het directe bezoek 100% van de credit voor de conversie ontvangen.

Voor- en nadelen van last-click-attributie

Hier zijn enkele voor- en nadelen van het gebruik van de last-click-attributie om conversies te volgen.

Voordelen

  • Eenvoud: last-click-attributie is eenvoudig en makkelijk te begrijpen. Het biedt een helder en simpel beeld van welke advertenties of zoekwoorden directe conversies aansturen.
  • Historisch gebruik: last-click-attributie is lange tijd het standaard en meestgebruikte attributiemodel geweest. Veel adverteerders zijn er bekend mee, en het is de standaardinstelling in veel rapportage-platforms.
  • Beschikbaarheid van gegevens: in sommige gevallen, vooral voor kleinere adverteerders of degenen met beperkte trackingmogelijkheden, kan last-click-attributie de enige praktische optie zijn vanwege beperkingen in gegevens.
  • Afstemming op direct-response doelen: voor bedrijven gericht op direct-response-advertenties en directe conversies, kan last-click-attributie goed aansluiten bij hun doelen.

Nadelen

  • Onvoldoende voor complexe journeys: in het moderne digitale landschap zijn klant journeys vaak complex, met meerdere contactpunten over verschillende kanalen en apparaten. Last-click negeert de invloed van alle voorgaande klikken, wat een onvolledig beeld geeft van gebruikersgedrag.
  • Oneerlijke verdeling van conversie: het kan de laatst-geklikte advertentie onterecht belonen. Zelfs als eerdere klikken een cruciale rol speelden in het besluitvormingsproces van de gebruiker.
  • Verkeerde toewijzing van budget: het vertrouwen op alleen last-click-attributie kan leiden tot een verkeerde toewijzing van advertentie-uitgaven. Dit is zo omdat je mogelijk te veel investeert in zoekwoorden of campagnes die alleen goed lijken te presteren omdat ze als laatste in het klikpad staan.

Ondanks deze beperkingen wordt last-click-attributie nog steeds gebruikt omdat het vertrouwd en makkelijk te implementeren is.

Wat is de toekomst van Google Ads-attributiemodellen?

Op dit moment heb je de keuze om Google’s datagestuurde of last-click-attributiemodellen te gebruiken. Het kan neerkomen op persoonlijke voorkeur, of hoe je de prestatie-informatie wil bekijken.

Ik begrijp beide attributiemodellen wel. De reden voor last-click is de eenvoud en duidelijkheid voor leadgeneratie. We kunnen precies vaststellen welk zoekwoord en welke advertentie de lead heeft gegenereerd. Anderzijds geeft mij de verspreide attributie en fracties van datagestuurde attributie ook weer duidelijkheid waar de conversies van de verschillende (type) campagnes uit naar voren komen.

Uiteindelijk moet je dus het beschikbare attributiemodel kiezen dat het beste werkt om jouw prestaties te meten en bij te houden, zodat je jouw marketingdoelen kunt bereiken.

Bron header-afbeelding: Photo For Everything / Shutterstock.com

Blog