คำแนะนำเกี่ยวกับรูปแบบการระบุแหล่งที่มาของ Google Ads ในปี 2023 – การระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลคืออนาคตหรือไม่

เผยแพร่แล้ว: 2023-04-01

เหตุใดรูปแบบการระบุแหล่งที่มาของ Google Ads จึงมีความสำคัญ

การศึกษาแสดงให้เห็นว่าผู้บริโภคมีส่วนร่วมกับผลิตภัณฑ์ อย่างน้อยแปดครั้งก่อนที่จะซื้อ และต้องใช้เวลา 7-13+ การมีส่วนร่วมกับธุรกิจของคุณก่อนที่ลูกค้าเป้าหมายจะทำ Conversion ดังนั้นการใช้รูปแบบการระบุแหล่งที่มาที่เหมาะสมจึงเป็นพื้นฐานสำหรับธุรกิจในการทำความเข้าใจว่าแชแนลและแคมเปญทำงานอย่างไรโดยสัมพันธ์กับจุดสัมผัสเหล่านั้นทั้งหมด

ต่อไปนี้เป็นเหตุผลหลัก 2 ประการที่ว่าทำไมการเลือกรูปแบบการระบุแหล่งที่มาที่เหมาะสมจึงมีความสำคัญ:

1. ความเข้าใจ: รูปแบบการระบุแหล่งที่มาช่วยให้ธุรกิจเข้าใจประสิทธิภาพ แม้ว่ารูปแบบการระบุแหล่งที่มาที่สมบูรณ์แบบอาจไม่มีอยู่จริง (แม้ว่าบางคนอ้างว่าการระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลเป็นสิ่งที่ใกล้เคียงที่สุด) การเลือกรูปแบบที่เหมาะสมสามารถนำไปสู่การเข้าใจประสิทธิภาพที่แม่นยำยิ่งขึ้น ซึ่งจะนำไปสู่การตัดสินใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับกลยุทธ์ทางการตลาดและการใช้จ่ายด้านการโฆษณา

2. การเพิ่มประสิทธิภาพ: การใช้รูปแบบการระบุแหล่งที่มาที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญโฆษณา นี่เป็นเรื่องจริงจากทั้งมุมมองของกลยุทธ์การเสนอราคา เนื่องจาก Google จะใช้ข้อมูลการแปลงเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญที่ใช้กลยุทธ์การเสนอราคาอัตโนมัติ เช่นเดียวกับสำหรับผู้ลงโฆษณาที่ทำการเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญด้วยตนเองตามข้อมูลการแปลงของพวกเขา รูปแบบการระบุแหล่งที่มาที่แตกต่างกันอาจเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกว่าคำหลักและโฆษณาใดมีประสิทธิภาพมากที่สุดในการเพิ่ม Conversion

คำแนะนำเกี่ยวกับรูปแบบการระบุแหล่งที่มาของ Google Ads

google_attribution_models

ที่มา: Louisaustin.co

มาดูรูปแบบการระบุแหล่งที่มาของ Google Ads ทั้ง 6 รูปแบบและดูว่ารูปแบบใดที่เหมาะกับคุณ พร้อมสำรวจข้อดีข้อเสียของรูปแบบการระบุแหล่งที่มาแต่ละรูปแบบ

การระบุแหล่งที่มาแบบคลิกสุดท้าย
การระบุแหล่งที่มาแบบคลิกแรก
การระบุแหล่งที่มาตามตำแหน่ง
การระบุแหล่งที่มาเชิงเส้น
การระบุแหล่งที่มาของการสลายตัวของเวลา
การระบุแหล่งที่มาจากข้อมูล

1. รูปแบบการระบุแหล่งที่มาแบบคลิกสุดท้าย

มันทำงานอย่างไร

การระบุแหล่งที่มาแบบคลิกสุดท้ายตามชื่อที่แนะนำ ให้เครดิตทั้งหมดแก่ทัชพอยต์สุดท้ายก่อนที่จะแปลง การระบุแหล่งที่มาของคลิกสุดท้ายนั้นตรงไปตรงมาและใช้กันทั่วไป อย่างไรก็ตาม มีการเปลี่ยนแปลงในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมาเนื่องจากความจำเป็นในการมุ่งเน้นที่มากกว่าการคลิกสุดท้าย โดยคำนึงถึงจุดติดต่อที่หลากหลายตลอดการเดินทางของลูกค้า

ตัวอย่างเช่น เส้นทาง Conversion อาจประกอบด้วยจุดติดต่อหลายจุด โดยเริ่มจากคำหลักทั่วไป ตามด้วย การโต้ตอบกับโฆษณาแบบดิสเพลย์และวิดีโอ และสิ้นสุดด้วย Conversion ที่เกิดจากคำหลักที่มีแบรนด์ ในตัวอย่างนี้ คำหลักของแบรนด์จะได้รับเครดิตทั้งหมด อย่างไรก็ตาม คุณอาจโต้แย้งว่าคำหลักทั่วๆ ไปที่แนะนำลูกค้าให้รู้จักธุรกิจนั้นมีบทบาทใน Conversion หรือมีความสำคัญพอๆ กับคำหลักของแบรนด์ที่เป็นที่มาของ Conversion อาจกล่าวได้เช่นเดียวกันสำหรับการโต้ตอบระหว่างวิดีโอและดิสเพลย์

เหมาะสำหรับ ธุรกิจที่มีจุดติดต่อกับผู้ใช้น้อยก่อนที่จะเกิด Conversion เช่น ธุรกิจอีคอมเมิร์ซที่มีวงจรการขายสั้น

จุดเด่น: เรียบง่ายและใช้งานง่าย โมเดลนี้ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับประสิทธิภาพของช่องในระดับพื้นฐาน

จุดด้อย: ละเว้นจุดติดต่อทั้งหมดยกเว้นจุดสุดท้าย ด้วยเหตุนี้ จึงอาจไม่ได้ให้ภาพรวมที่ครอบคลุมเกี่ยวกับการเดินทางของลูกค้าและคุณค่าของช่องทางและแคมเปญอื่นๆ ที่ทำให้เกิด Conversion

2. รูปแบบการระบุแหล่งที่มาแบบคลิกแรก

มันทำงานอย่างไร

การระบุแหล่งที่มาแบบคลิกแรกให้เครดิตทั้งหมดแก่จุดติดต่อแรกที่ลูกค้าโต้ตอบด้วยก่อนที่จะเกิด Conversion ซึ่งคล้ายกับการระบุแหล่งที่มาแบบคลิกสุดท้าย แต่ในทางกลับกัน ในตัวอย่างข้างต้น คำหลักทั่วไปที่แนะนำผู้ใช้ให้รู้จักกับธุรกิจเป็นครั้งแรกจะรับเครดิตทั้งหมด โดยไม่คำนึงถึงการโต้ตอบในช่องทางตรงกลางและด้านล่าง

เหมาะสำหรับ ธุรกิจที่ให้ความสำคัญกับการรับรู้ถึงแบรนด์และการค้นพบ และต้องการให้เครดิตกับช่องและแคมเปญที่แนะนำผู้ใช้ให้รู้จักกับธุรกิจของตน

จุดเด่น: ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับจุดสัมผัสเริ่มต้นของลูกค้ากับแบรนด์ สิ่งนี้มีประโยชน์สำหรับธุรกิจที่มุ่งเน้นไปที่การรับรู้ถึงแบรนด์และแคมเปญที่ดีที่สุดในการแนะนำผู้ใช้ให้รู้จักกับธุรกิจ

จุดด้อย: ละเว้นจุดสัมผัสทั้งหมด ยกเว้นจุดแรก ดังนั้น เช่นเดียวกับการระบุแหล่งที่มาแบบคลิกสุดท้าย อาจไม่ได้ให้มุมมองที่ครอบคลุมเกี่ยวกับการเดินทางของลูกค้า

3. รูปแบบการระบุแหล่งที่มาตามตำแหน่ง

มันทำงานอย่างไร

การระบุแหล่งที่มาตามตำแหน่งให้เครดิตมากขึ้นสำหรับทัชพอยต์แรกและสุดท้ายที่ผู้ใช้โต้ตอบด้วยก่อนที่จะเกิด Conversion ตัวอย่างเช่น แคมเปญการค้นหาทั่วไปอาจกระตุ้นความสนใจในช่วงแรก และหลังจากนั้น ผู้ใช้จะทำ Conversion หลังจากคลิกที่ โฆษณาที่กำหนดเป้าหมายใหม่สำหรับเครือข่ายดิสเพลย์ การระบุแหล่งที่มาตามตำแหน่งจะให้เครดิตทั้งแคมเปญในเครือข่ายการค้นหาและดิสเพลย์ที่มีบทบาทใน Conversion

เหมาะสำหรับ ธุรกิจที่มีการผสมผสานระหว่างการสร้างแบรนด์และแคมเปญการตอบสนองโดยตรง และต้องการแบ่งปันการระบุแหล่งที่มาระหว่างทัชพอยต์แรกและจุดติดต่อสุดท้าย

ข้อดี: ให้เครดิตกับจุดติดต่อที่จุดเริ่มต้นและจุดสิ้นสุดของการเดินทางของลูกค้า ซึ่งสะท้อนแนวคิดที่ว่าจุดติดต่อเหล่านี้มีอิทธิพลมากที่สุด

จุดด้อย: โมเดลนี้ไม่คำนึงถึงจุดสัมผัสระหว่างการเดินทางของลูกค้า หากผู้ใช้คลิกที่คำหลักของคุณ 10 คำในช่วงระยะเวลาหนึ่งก่อนการซื้อ จะไม่มีการระบุถึงคำหลัก 8 คำที่อยู่ตรงกลาง

4. รูปแบบการระบุแหล่งที่มาเชิงเส้น

มันทำงานอย่างไร

การระบุแหล่งที่มาแบบเชิงเส้นจะกระจายเครดิตอย่างเท่าเทียมกันในทุกจุดสัมผัสทั้งหมดในการเดินทางของลูกค้า หากมีการคลิก 3 ครั้ง แต่ละทัชพอยต์เหล่านี้จะถูกระบุแหล่งที่มาด้วยหนึ่งในสามของ Conversion

สมบูรณ์แบบสำหรับ ธุรกิจที่ต้องการพิจารณาจุดสัมผัสทั้งหมดและจุดที่มีวงจรการขายที่ยาวขึ้นและการโต้ตอบที่หลากหลายก่อนที่ลูกค้าจะเกิด Conversion

จุดเด่น: กระจายเครดิตอย่างเท่าเทียมกันในทุกจุดสัมผัสในการเดินทางของลูกค้า มอบมุมมองประสิทธิภาพที่ครอบคลุมยิ่งขึ้น

จุดด้อย: แม้ว่าโมเดลนี้จะให้ข้อมูลเชิงลึกมากกว่าโมเดล 3 โมเดลก่อนหน้าเล็กน้อย และยุติธรรมกว่าในการกระจายเครดิต แต่การระบุแหล่งที่มาเชิงเส้นอาจไม่ได้สะท้อนถึงผลกระทบของจุดติดต่อแต่ละจุดอย่างถูกต้อง ตัวอย่างเช่น จุดติดต่อแรกอาจมีความตั้งใจต่ำเมื่อเทียบกับจุดติดต่อกลางและจุดติดต่อสุดท้ายที่มีความตั้งใจสูง หมายความว่าจุดติดต่อกลางและจุดติดต่อสุดท้ายอาจสมควรได้รับเครดิตมากกว่าเมื่อพยายามกำหนดประสิทธิภาพของแคมเปญโฆษณาอย่างแม่นยำ

5. รูปแบบการระบุแหล่งที่มาที่ลดลงตามเวลา

มันทำงานอย่างไร

การระบุแหล่งที่มาที่ลดลงตามเวลาจะให้เครดิตมากขึ้นสำหรับจุดติดต่อที่เกิดขึ้นใกล้กับเหตุการณ์ Conversion จำนวนเครดิตมากที่สุดจะมอบให้กับจุดติดต่อสุดท้ายก่อนเกิด Conversion ตามด้วยจุดติดต่อก่อนหน้านั้น และอื่นๆ

พิจารณาสถานการณ์นี้: ผู้ใช้คลิกคำหลักทั่วไปก่อนและไปที่หน้าผลิตภัณฑ์ จากนั้นพวกเขาจะได้รับโฆษณาวิดีโอที่กำหนดเป้าหมายใหม่ในช่วงเวลาหนึ่งสัปดาห์ และสุดท้ายก็ค้นหาผลิตภัณฑ์ คลิกที่โฆษณาช็อปปิ้งและซื้อ ในตัวอย่างนี้ การระบุแหล่งที่มาแบบลดลงตามเวลาจะให้เครดิตส่วนใหญ่แก่โฆษณา Shopping ตามด้วยแคมเปญวิดีโอ และสุดท้ายให้เครดิตเป็นจำนวนน้อยที่สุดแก่คีย์เวิร์ดทั่วไป

สมบูรณ์แบบสำหรับ ธุรกิจที่มีวงจรการขายสั้นลง แต่ยังมีช่องทางติดต่อลูกค้าหลายจุดในเส้นทางของลูกค้า นอกจากนี้ยังอาจดีสำหรับธุรกิจที่มีจุดสัมผัสที่ไวต่อเวลา

ข้อดี: ให้เครดิตกับจุดติดต่อที่ใกล้กับ Conversion มากขึ้น ซึ่งสะท้อนแนวคิดที่ว่าจุดติดต่อล่าสุดมีอิทธิพลมากที่สุด รูปแบบการระบุแหล่งที่มานี้สามารถนำเสนอข้อมูลเชิงลึกได้มากกว่าการระบุแหล่งที่มาแบบคลิกสุดท้าย และช่วยให้เข้าใจประสิทธิภาพได้อย่างแม่นยำมากขึ้น เนื่องจากมีการให้เครดิตกับทัชพอยต์ก่อนหน้า

จุดด้อย: โมเดลนี้อาจละเลยจุดติดต่อในช่วงต้น หรือไม่สามารถให้เครดิตผลกระทบของจุดติดต่อก่อนหน้าได้อย่างถูกต้อง ทำให้ไม่สามารถสะท้อนประสิทธิภาพที่แท้จริงได้

6. รูปแบบการระบุแหล่งที่มาจากข้อมูล

มันทำงานอย่างไร

การระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลหรือที่เรียกว่า DDA เป็นรูปแบบการระบุแหล่งที่มาใหม่ล่าสุดและเป็นรูปแบบการระบุแหล่งที่มาที่ Google แนะนำให้ใช้ โดยบัญชีของคุณต้องตรงตามเกณฑ์บางประการ แต่คุณอาจสงสัยว่ารูปแบบการระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลของ Google Ads ให้เครดิตสำหรับ Conversion ได้อย่างไร

การระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลใช้แมชชีนเลิร์นนิงขั้นสูงในการวิเคราะห์ข้อมูลและตัดสินใจว่าจุดติดต่อแต่ละจุดมีความสำคัญเพียงใดในเส้นทางของลูกค้า คอนเวอร์ชั่นถูกแยกย่อยและระบุแหล่งที่มาของแต่ละทัชพอยต์ตามอิทธิพลและผลกระทบที่มีต่อคอนเวอร์ชั่นของลูกค้า

google_data_studio_attribution_model

ที่มา: windsor.ai

การคลิกและการมีส่วนร่วมกับวิดีโอจะได้รับการวิเคราะห์ในโฆษณา Search (รวมถึง Shopping), YouTube, ดิสเพลย์ และ Discovery ใน Google Ads เพื่อระบุรูปแบบที่นำไปสู่ Conversion เมื่อใช้การเสนอราคาอัตโนมัติ รูปแบบเหล่านี้ไม่เพียงแต่รองรับ DDA ในการกำหนด Conversion เท่านั้น แต่ยัง ช่วยให้กลยุทธ์การเสนอราคาใช้ประโยชน์จากข้อมูล และรูปแบบที่นำไปสู่ Conversion เพื่อค้นหาลูกค้าที่มีลักษณะคล้ายกัน นี่คือสิ่งที่ทำให้การระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลเป็นรูปแบบการระบุแหล่งที่มาที่ทันสมัยที่สุด

เหมาะสำหรับ ธุรกิจที่มีเส้นทางการแปลงซับซ้อนและธุรกิจที่มีช่องทางติดต่อลูกค้าหลายจุด ตลอดจนธุรกิจที่มีสิทธิ์ซึ่งมีข้อมูลมากมายที่ต้องการรับประโยชน์จากแมชชีนเลิร์นนิง เนื่องจากใช้อัลกอริทึมขั้นสูงในการถอดรหัสข้อมูลและระบุแหล่งที่มาของ Conversion DDA จึงสามารถให้ความชัดเจนที่ดีกว่าสำหรับแคมเปญ กลุ่มโฆษณา คำหลัก และประสิทธิภาพของโฆษณา ทำให้ DDA เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับบัญชีส่วนใหญ่

ข้อดี: ใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อกำหนดเครดิตให้กับทัชพอยต์ตามผลกระทบที่มีต่อ Conversion ซึ่งหมายความว่าจะให้มุมมองการเดินทางของลูกค้าที่แม่นยำยิ่งขึ้น

จุดด้อย: ต้องใช้ข้อมูลจำนวนมากในการทำงานและเป็นพื้นฐานที่เครื่องมือวัด Conversion มีความแม่นยำ ซึ่งอาจทำให้ธุรกิจที่มีข้อมูล Conversion น้อยและบัญชีที่มีปัญหาในการติดตามไม่สามารถใช้รูปแบบการระบุแหล่งที่มานี้ได้

ตัวอย่างกรณีการใช้งานการระบุแหล่งที่มาจากข้อมูล

นี่คือตัวอย่างวิธีการทำงานของ DDA ในทางปฏิบัติ:

แบรนด์ความงามอีคอมเมิร์ซมีเป้าหมายหลักในการขายลิปสติกทางออนไลน์โดยใช้ Google Ads รูปแบบการระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลพบว่าโดยเฉลี่ยแล้วจะมีการคลิกหลายครั้งก่อนที่จะทำการซื้อ นอกจากนี้ DDA ยังพบว่าผู้ใช้ที่ค้นหาเฉดสีลิปสติก เช่น 'ลิปสติกสีแดงคอรัล' ก่อน จากนั้นจึงคลิกคีย์เวิร์ดของแบรนด์ มีแนวโน้มสูงสุดที่จะซื้อ ในขณะที่ผู้ใช้ที่ค้นหาคำหลักที่เกี่ยวข้องกับ 'ส่วนลด' และ 'ราคาถูก' ก่อน และคลิกคำหลักเกี่ยวกับตราสินค้าหลังจากนั้น มีแนวโน้มน้อยที่สุดที่จะทำให้เกิด Conversion ซึ่งส่งผลให้ DDA จัดสรรเครดิตให้กับคำหลัก กลุ่มโฆษณา และแคมเปญที่เกี่ยวข้องกับสีมากขึ้น ซึ่งแสดงอยู่ในการรายงานด้วย

DDA ใช้แมชชีนเลิร์นนิงและให้ความชัดเจนมากขึ้นว่าการคลิกใดมีผลกระทบมากที่สุด โดยไม่คำนึงว่าคลิกนั้นจะเกิดขึ้นเมื่อใดในเส้นทางของผู้ใช้ นอกจากความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับประสิทธิภาพ แล้ว การศึกษาล่าสุดที่เกี่ยวข้องกับผู้ลงโฆษณาหลายร้อยรายที่ใช้ DDA เผยให้เห็นว่าประสิทธิภาพดีขึ้นเมื่อเทียบกับการระบุแหล่งที่มาแบบคลิกสุดท้าย

นี่คือกรณีศึกษา 3 กรณีของธุรกิจจริงที่ใช้การระบุแหล่งที่มาจากข้อมูล:

1. Medpex ร้านขายยาทางไปรษณีย์ที่ใหญ่ที่สุดในเยอรมนี ใช้การระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลร่วมกับการเสนอราคาอัจฉริยะ ส่งผลให้จำนวน Conversion เพิ่มขึ้น +29% และราคาต่อหนึ่งการกระทำลดลง -28%

2. Select Home Warranty เป็นผู้ให้บริการรับประกันสินค้าในครัวเรือนสำหรับโครงการซ่อมในสหรัฐอเมริกา เมื่อใช้การระบุแหล่งที่มาจากข้อมูล พวกเขาพบว่าโอกาสในการขายเพิ่มขึ้น +36% และ CPA ลดลง -20%

3. HIS เป็นบริษัทนำเที่ยวระดับโลกที่ดำเนินการในกว่าร้อยเมืองทั่วโลก การใช้ DDA, Smart Bidding และโฆษณาบนการค้นหาแบบไดนามิก HIS สามารถเพิ่มจำนวน Conversion เพิ่มขึ้น +62% ที่ CPA เท่าเดิม

ข้อกำหนดข้อมูลการระบุแหล่งที่มาที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

การกระทำที่ถือเป็น Conversion ส่วนใหญ่ เช่น การซื้อ การลงชื่อสมัครใช้ และการติดตั้งแอป สามารถใช้สำหรับการระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลได้ อันที่จริง ตอนนี้ DDA เป็น รูปแบบการระบุแหล่งที่มาเริ่มต้นสำหรับการกระทำที่ถือเป็น Conversion ใหม่ทั้งหมดที่คุณสร้างขึ้น แม้ว่าคุณจะสามารถเปลี่ยนไปใช้รูปแบบการระบุแหล่งที่มาอื่นได้ด้วยตนเอง

attribution_model _conversions_actions

ที่มา: ความช่วยเหลือของ Google Ads

สำหรับการกระทำที่ถือเป็น Conversion จำนวนมาก ไม่จำเป็นต้องมีปริมาณขั้นต่ำในการเรียกใช้ DDA อย่างไรก็ตาม สำหรับบางคน คุณต้องมี Conversion อย่างน้อย 300 รายการและการโต้ตอบกับโฆษณา 3,000 ครั้งภายใน 30 วันจึงจะมีสิทธิ์ การแปลงเหล่านี้อาจรวมถึง:

การกระทำที่มีมูลค่าสูง: การกระทำที่ถือเป็น Conversion ที่มีมูลค่าสูงต่อธุรกิจของคุณ เช่น การซื้อ โอกาสในการขาย หรือการลงชื่อสมัครใช้ อาจสร้าง Conversion หรือการโต้ตอบกับโฆษณาน้อยกว่าการกระทำที่มีมูลค่าต่ำกว่า เช่น การดูหน้าเว็บหรือการดูวิดีโอ
ผลิตภัณฑ์หรือบริการเฉพาะกลุ่ม: การกระทำที่ถือเป็น Conversion ที่เกี่ยวข้องกับผลิตภัณฑ์หรือบริการเฉพาะกลุ่มอาจมีผู้ชมน้อยกว่า ส่งผลให้มี Conversion หรือการโต้ตอบกับโฆษณาน้อยลง

การระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลยังสามารถใช้เหตุการณ์ Conversion ในแอป เช่น การซื้อในแอป และระบุแหล่งที่มาจากคำหลักและโฆษณาที่เฉพาะเจาะจง คุณยังสามารถนำเข้าเหตุการณ์ Conversion ออฟไลน์ เช่น การโทร การเข้าชมร้านค้า และการซื้อด้วยตนเอง และอีกครั้ง การกระทำเหล่านี้สามารถจับคู่กลับไปกับการโต้ตอบของ Google Ads ได้โดยใช้ตัวระบุ

สำหรับเหตุการณ์ Conversion ที่มีอยู่ หากบัญชีของคุณมีสิทธิ์ Google จะแจ้งให้คุณทราบทางอีเมล และเมื่อถึงเวลานั้น คุณจะเลือกใช้การระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลหรือเลือกไม่ใช้ก็ได้ คุณยังสามารถตรวจสอบได้ว่าคุณมีสิทธิ์หรือไม่ในส่วนการระบุแหล่งที่มาของบัญชี Google Ads อ่านต่อเพื่อดูวิธีเปลี่ยนไปใช้ DDA ใน Google Ads

ฉันจะเลือกรูปแบบการระบุแหล่งที่มาใน Google Ads ได้อย่างไร

ในบัญชี Google Ads ของคุณ ให้ไปที่เครื่องมือและการตั้งค่า จากนั้นในส่วนการวัด คลิกการระบุแหล่งที่มา จากที่นี่ คุณสามารถสำรวจเส้นทาง Conversion และเมตริกเส้นทาง Conversion ต่างๆ และดูที่ Conversion ที่ได้รับการสนับสนุนได้เช่นกัน

attribution_settings

ใช้คุณลักษณะการเปรียบเทียบรูปแบบในเมนูด้านซ้ายเพื่อเปรียบเทียบว่าข้อมูล Conversion ในบัญชีจะได้รับการระบุแหล่งที่มาสำหรับรูปแบบการระบุแหล่งที่มาต่างๆ อย่างไร เครื่องมือนี้ดีมากเพราะคุณสามารถดูได้ว่า Conversion จะได้รับการกำหนดอย่างไรโดยไม่ต้องเปลี่ยนรูปแบบ

google_model_comparison

ภาพหน้าจอด้านบนเป็นการเปรียบเทียบระหว่างการระบุแหล่งที่มาแบบคลิกสุดท้ายและการระบุแหล่งที่มาจากข้อมูล โดยใช้กรอบเวลามองย้อนกลับเริ่มต้นและเหตุการณ์ Conversion 4 รายการที่บัญชีติดตาม ซึ่งแสดงให้เห็นว่าเมตริก Conversion ที่สำคัญสองรายการคือ Conversion และต้นทุน/Conv จะทำงานอย่างไร

ใช้ฟีเจอร์นี้เพื่อตรวจสอบรูปแบบการระบุแหล่งที่มาที่คุณสนใจนำไปใช้ก่อนทำการเปลี่ยนแปลง เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูล Conversion สอดคล้องกับเป้าหมายธุรกิจของคุณ

หากคุณพร้อมที่จะเปลี่ยนรูปแบบการระบุแหล่งที่มา การดำเนินการนี้จะกระทำที่ระดับ Conversion ดังนั้นให้ไปที่เครื่องมือและการตั้งค่า จากนั้นจึงไปที่ Conversion คลิกเหตุการณ์คอนเวอร์ชั่นที่คุณต้องการเปลี่ยนรูปแบบการระบุแหล่งที่มา จากนั้นคลิกแก้ไขการตั้งค่า

attribution_model_settings

ภายใต้รูปแบบการระบุแหล่งที่มา ให้คลิกเมนูแบบเลื่อนลงและเปลี่ยนเป็นรูปแบบการระบุแหล่งที่มาที่คุณต้องการ

วิธีเปลี่ยนไปใช้การระบุแหล่งที่มาจากข้อมูล

คุณเปลี่ยนไปใช้การระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลได้โดยใช้วิธีเดียวกันข้างต้น อย่างไรก็ตาม ในส่วนการระบุแหล่งที่มาของบัญชี Google Ads ให้ไปที่ "เปลี่ยนไปใช้ DDA" ในเมนูด้านซ้ายมือ

data_driven_attribution

จากนั้น คุณจะสามารถดูการกระทำที่ถือเป็น Conversion ทั้งหมดในบัญชี รูปแบบการระบุแหล่งที่มาปัจจุบันที่พวกเขาใช้ และดูว่ามีสิทธิ์เปลี่ยนไปใช้ DDA หรือไม่

ดังที่เห็นในภาพหน้าจอด้านบน หากมีสิทธิ์ คุณจะมีตัวเลือกในการเปลี่ยนด้วยตนเอง หรือหากมีการใช้การสลับอัตโนมัติ คุณสามารถรอให้สวิตช์เกิดขึ้นโดยอัตโนมัติหรือเลือกไม่ใช้หากคุณไม่ต้องการใช้ DDA .

วิธีปรับปรุงรูปแบบการระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลของคุณ

เมื่อคุณเปลี่ยนมาใช้การระบุแหล่งที่มาจากข้อมูลแล้ว ยังมีขั้นตอนอื่นๆ อีกหลายขั้นตอนที่คุณสามารถปฏิบัติตามเพื่อรับประโยชน์สูงสุดจาก DDA:

ปรับราคาเสนอตามการแปลงตาม DDA โดยการวิเคราะห์ข้อมูลการแปลงที่ DDA เริ่มระบุแหล่งที่มาของแคมเปญของคุณ

เนื่องจาก DDA จะวัดการโต้ตอบกับโฆษณาและการคลิกได้แม่นยำมากขึ้นตลอดเส้นทางทั้งหมดสู่ Conversion ให้ย้อนกลับและตรวจทานประสิทธิภาพของคำหลักเพื่อดูว่าคำหลักก่อนหน้าในเส้นทางส่งผลต่อ Conversion อย่างไร

เมื่อใช้การระบุแหล่งที่มาจากข้อมูล แนวทางที่แนะนำคือการใช้กลยุทธ์ Smart Bidding เช่น CPA เป้าหมายหรือ ROAS เป้าหมาย อ่าน คู่มือเชิงปฏิบัติเกี่ยวกับกลยุทธ์การเสนอราคา ของ Google Ads ที่นี่

ให้เวลา DDA สองสามสัปดาห์ในการรวบรวมและวิเคราะห์การโต้ตอบของผู้ใช้และข้อมูลการแปลง ช่วงเวลาแห่งการเรียนรู้นี้มีความสำคัญและสำคัญยิ่งกว่าสำหรับธุรกิจที่มีเส้นทางสู่ Conversion ที่ยาวกว่า

บทสรุป

เลือกรูปแบบการระบุแหล่งที่มาของ Google Ads ที่เหมาะสมโดยพิจารณาจุดแข็งและจุดอ่อนของรูปแบบการระบุแหล่งที่มาทั้ง 6 รูปแบบก่อน พร้อมทั้งใช้เครื่องมือเปรียบเทียบ Google Ads เพื่อทำความเข้าใจว่าแต่ละรูปแบบส่งผลต่อธุรกิจของคุณอย่างไร

ด้วยการเลือกรูปแบบการระบุแหล่งที่มาที่สอดคล้องกับธุรกิจและเป้าหมายของคุณมากที่สุด คุณจะมีความเข้าใจที่ถูกต้องมากขึ้นเกี่ยวกับประสิทธิภาพ สามารถปรับปรุงความพยายามในการเพิ่มประสิทธิภาพ และเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมของแคมเปญของคุณ

คำกระตุ้นการตัดสินใจใหม่