यह तर्क दिया जा सकता है कि मार्केटिंग में क्रेडिट का आकलन करने के लिए एट्रिब्यूशन सबसे महत्वपूर्ण उपकरण है! क्योंकि यह मार्केटर्स को यह समझने के लिए एक समग्र तस्वीर प्रदान करता है कि कौन से चैनल या अभियान अंततः रूपांतरण की ओर ले गए। एट्रिब्यूशन मॉडल का परिणामी रूपांतरण डेटा पर बहुत मजबूत प्रभाव होता है। हमें यह निर्धारित करने के लिए कुछ अलग-अलग एट्रिब्यूशन मॉडल प्रदान करता है कि किसी व्यक्तिगत PPC अभियान में रूपांतरण डेटा को कैसे ट्रैक किया जाता है।
अतीत में! अंतिम क्लिक एट्रिब्यूशन मॉडल Google का डिफ़ॉल्ट था। हालाँकि! Google के हाल ही में यूनिवर्सल एनालिटिक्स से GA4 पर जाने के साथ! उन्होंने एक नया डिफ़ॉल्ट एट्रिब्यूशन मॉडल पेश किया है: डेटा-संचालित एट्रिब्यूशन (DDA)। यह मॉडल पिछले मॉडल की तुलना में काफी अधिक सूक्ष्म है! और यह महत्वपूर्ण है कि मार्केटर्स समझें कि यह उनके रूपांतरण डेटा से अधिकतम लाभ उठाने के लिए कैसे काम करता है। इस लेख में! हम पिछले मॉडल पर एक रिफ्रेशर प्रदान करेंगे! समझाएँगे कि DDA कैसे काम करता है! और यह प्रदर्शित करेंगे कि इसे अपने वर्तमान अभियानों में कैसे जोड़ा जाए। अंतिम-क्लिक! प्रथम-क्लिक और रैखिक एट्रिब्यूशन मॉडल की सीमाएँ
Google के अंतिम-क्लिक
प्रथम-क्लिक और रैखिक एट्रिब्यूशन मॉडल अलग-अलग उद्देश्यों की टेलीग्राम डेटाबेस उपयोगकर्ता सूची पूर्ति करते हैं। हालाँकि! उनमें अंतर्निहित खामियाँ भी हैं। नीचे! हम पहचानेंगे कि क्या कारगर रहा और क्या नहीं।
अंतिम-क्लिक: अंतिम-क्लिक एट्रिब्यूशन (LCA) मॉडल रूपांतरण होने से पहले जो भी अंतिम इंटरैक्शन था! उसे रूपांतरण का श्रेय देता है। हाल ही तक! यह Google Ads में डिफ़ॉल्ट मॉडल बना रहा! हालाँकि आम तौर पर यह उपयोगकर्ता के रूपांतरण के मार्ग को ट्रैक करने का सटीक तरीका नहीं है।
पहला-क्लिक: यह मॉडल रूपांतरण से पहले उपयोगकर्ता के पहले इंटरैक्शन को रूपांतरण का श्रेय देता है। फ़नल की शीर्ष रणनीतियों को श्रेय देने में मददगार होने के बावजूद! यह उपयोगकर्ता के रूपांतरण की यात्रा को सबसे अधिक प्रतिबिंबित करने वाला भी नहीं है।
रैखिक: रैखिक एट्रिब्यूशन फ़नल के
माध्यम से उपयोगकर्ता की पूरी यात्रा को ध्यान में रखता है! लेकिन यह सभी इंटरैक्शन पर समान रूप से श्रेय देता है। यह गलत हो सकता है! खासकर जब यह निर्धारित करने की कोशिश की जाती है कि रूपांतरण की सफलता को विशेष रूप से क्या प्रेरित कर रहा है।
Google Ads का डेटा-ड्रिवेन एट्रिब्यूशन मॉडल कैसे काम करता है?
DDA आपके विज्ञापनों के साथ इंटरैक्ट करने वाले उपयोगकर्ता के पूरे मार्ग पर विचार करके उपर्युक्त मॉडल के साथ समस्याओं के लिए बुद्धिमान समाधान प्रदान करता है। लीनियर एट्रिब्यूशन की तरह ही! DDA रूपांतरण के रास्ते पर उपयोगकर्ता के सभी इंटरैक्शन को क्रेडिट देता है। अंतर यह है कि सभी चरणों में क्रेडिट को समान रूप से विभाजित करने के बजाय! यह तौलता है कि कौन से इंटरैक्शन आपके खाते के समग्र लक्ष्यों को सबसे अधिक प्रभावित करते हैं।
मुख्य विशेषताए
अन्य एट्रिब्यूशन मॉडल से अलग करती हैं
DDA रूपांतरण डेटा का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए सामाजिक बिक्री: सोशल नेटवर्क पर कैसे बेचें? करता है कि किसी दिए गए रूपांतरण के लिए प्रत्येक उपयोगकर्ता इंटरैक्शन कितना क्रेडिट का हकदार है।
यह आपके विज्ञापनों को सभी पर मिलने वाले इंटरैक्शन का विश्लेषण करता है और उन उपयोगकर्ताओं के साथ पैटर्न की पहचान करता है जो अंततः रूपांतरण करते हैं ताकि यह पता लगाया जा सके कि कौन से प्लेटफ़ॉर्म रूपांतरण की ओर ले जाने की सबसे अधिक संभावना रखते हैं।
DDA Google के अन्य रूपांतरण मॉडल की तुलना में आंशिक रूपांतरणों के अधिक उदाहरणों को दर्शाता है।
डेटा आवश्यकताएँ
DDA के लिए अधिक सूक्ष्म और विश्लेषणात्मक दृष्टिकोण के कारण! इस मॉडल का उपयोग करने के लिए कुछ आवश्यकताएँ पूरी होनी चाहिए:
सभी Google विज्ञापन प्लेटफ़ॉर्म (यानी! खोज! शॉपिंग! YouTube! डिस्कवरी! डिस्प्ले! आदि) पर आपके विज्ञापनों के साथ 3!000 इंटरैक्शन
आप जिस रूपांतरण क्रिया को
ट्रैक करने का प्रयास कर रहे हैं! उस पर पिछले 30 दिनों में कम से कम 300 रूपांतरण
डेटा-संचालित एट्रिब्यूशन का उपयोग करने के लाभ
DDA का उपयोग करके बहुत कुछ हासिल किया जा सकता है। यह जो डेटा थाईलैंड डेटा ट्रैकिंग और विश्लेषण प्रदान करता है! वह आपको अपने व्यवसाय की PPC रणनीति में बेहतर निर्णय लेने के लिए आवश्यक जानकारी देता है। नीचे स्विच करने के कुछ प्रमुख लाभ दिए गए हैं:
सटीक एट्रिब्यूशन
जैसा कि पहले चर्चा की गई है! DDA हमें फ़नल के शीर्ष से रूपांतरण तक उपयोगकर्ता की यात्रा के प्रत्येक चरण के महत्व की सबसे सटीक समझ प्रदान करता है।
- माइक्रो कन्वर्जन को अधिक दृश्यमान बनाना
माइक्रो-कन्वर्ज़न! उन क्रियाओं के रूप में परिभाषित किए जाते हैं जो यह संकेत देते हैं कि कोई उपयोगकर्ता आपकी साइट पर मौजूद सामग्री से जुड़ रहा है और भविष्य में ग्राहक बनने में रुचि रखता है! अधिक आसानी से पता लगाने योग्य होते हैं क्योंकि पूर्ण रूपांतरण के अलावा इंटरैक्शन के लिए आंशिक क्रेडिट असाइन किया जाता है।
बेहतर बजट आवंटन
एक बार जब आप यह निर्धारित कर लेते हैं कि मुख्य रूपांतरण ईवेंट में विभिन्न इंटरैक्शन ने किस तरह योगदान दिया है! तो आप उस जानकारी का उपयोग अधिक शिक्षित बजट आवंटन करने के लिए कर सकते हैं। उदाहरण के लिए! यदि आप देखते हैं कि खाता बनाना या पोस्ट साझा करना जैसी बातचीत बहुत सारे आंशिक रूपांतरण ला रही है! तो उन अभियानों का बजट बढ़ाना बुद्धिमानी हो सकती है जो उन क्रियाओं को आगे बढ़ा रहे हैं।
डेटा-समर्थित निर्णय लेना
DDA आपको अधिक आत्मविश्वास से रणनीति बनाने में मदद करता है क्योंकि यह आपको अपने निर्णयों का समर्थन करने के लिए डेटा प्रदान करता है। चाहे वह बोली लगाने की रणनीतियों को समायोजित करना हो! विज्ञापन क्रिएटिव को परिष्कृत करना हो या लैंडिंग पेजों को अनुकूलित करना हो! आप साक्ष्य के आधार पर ऐसे तरीके से निर्णय ले सकते हैं जो पहले संभव नहीं था।
