Pentingnya Model Pengaitan Link Yang Berbeda
Pemodelan atribusi default Analytics adalah klik terakhir, yang berarti klik terakhir sebelum pembelian atau sasaran konversi mendapat 100 persen kredit. Dengan model ini Anda tidak akan dapat mengumpulkan wawasan tentang bagian lain dari corong konversi. Model pengaitan default iklan adalah klik iklan terakhir. Di bawah metode ini, kata kunci terakhir, atau istilah pencarian berbayar, yang diklik sebelum mencapai tujuan konversi mendapatkan semua kredit. Sekali lagi, ada batasan dalam metode ini karena mengaburkan semua kecuali klik iklan terakhir. Misalnya, pertimbangkan corong konversi yang terlihat seperti berikut Dalam situasi ini, Analytics akan memberikan semua kredit konversi ke klik penelusuran organik terakhir, sedangkan Iklan akan memberikan semua kredit konversi ke klik penelusuran berbayar. Subkategori klik terakhir adalah klik terakhir tidak langsung. Ukuran khusus ini memberikan kredit untuk aktivitas pemasaran terakhir yang menghasilkan konversi. Dalam contoh di atas, penelusuran berbayar akan diberi atribusi penuh untuk konversi.
Model pengaitan tambahan meliputi Berbeda dengan Iklan dan Analytics, metode ini menempatkan semua yang penting pada interaksi pertama yang dimiliki calon pelanggan dengan konten Anda. Ini bukan metode yang paling efisien, tetapi tidak mendukung strategi berdasarkan menarik bagian atas corong (TOFU) atau minat pelanggan awal. Model seodps pengaitan ini memberikan kredit yang sama untuk semua titik kontak dari awal hingga bantuan penyelesaian. Meskipun metode ini menggabungkan lebih banyak bagian dari corong konversi, metode ini mungkin menilai poin kontak yang tidak penting dan mengecilkan nilai penting yang tidak penting. Model ini memberikan kredit lebih banyak pada klik yang terjadi lebih dekat ke konversi. Ini adalah metode yang lebih efisien tetapi mungkin terlalu tinggi menilai titik kontak terakhir. Juga dikenal sebagai berbentuk U, model pengaitan ini memberikan 40 persen kredit untuk interaksi pertama dan terakhir dan 20 persen untuk yang di tengah.
Metode ini relatif baru dan tidak tersedia untuk semua pelanggan. Itu bergantung pada algoritme untuk menetapkan kredit konversi, yang artinya pada dasarnya adalah model probabilitas konversi. Semua bagian dari jalur konversi bernilai tetapi algoritma ini mampu menganalisis apa yang sebenarnya terjadi di masa lalu bersama dengan kontrafaktual (apa yang bisa terjadi) untuk mengidentifikasi klik iklan yang mengarah ke konversi. Cara seosmg Memutuskan Model Pengaitan mana yang Terbaik. Menentukan antara model atribusi pada akhirnya bergantung pada model bisnis Anda, target audiens, industri, siklus penjualan, sasaran keuangan, dan sasaran iklan. Tidak ada model tunggal yang sempurna, dan Anda mungkin menemukan diri Anda menggunakan model yang berbeda saat bisnis dan tujuan Anda berevolusi. Secara umum, berikut adalah beberapa pertimbangan ketika model yang berbeda paling sesuai. Klik Terakhir jika Anda menjual produk atau layanan yang tidak membutuhkan banyak pemikiran, atau sering kali pembelian impuls, metode ini mungkin tepat.
Misalnya, banyak pelanggan tidak terlalu memikirkan pilihan pasta gigi mereka, sehingga perusahaan barang konsumen yang bergerak cepat dapat menggunakan seomdn klik terakhir untuk melacak pengeluaran pemasaran pada barang-barang mereka. Metode ini juga relevan jika Anda memiliki banyak prospek di saluran Anda, tetapi Anda ingin informasi lebih lanjut tentang apa yang mendorong keputusan konversi akhir. Ketika Anda adalah bisnis baru, penting untuk fokus pada pertumbuhan dan membangun kesadaran merek. Dalam skenario ini, Anda mungkin ingin fokus pada pengaitan klik pertama, sehingga Anda dapat melacak seberapa sukses Anda pada akuisisi pelanggan. Jika Anda berada di garis bisnis, seperti layanan pelanggan, di mana setiap titik sentuh dengan pelanggan adalah Jasa SEO Bergaransi sama pentingnya, maka atribusi linear dapat sesuai dengan kebutuhan Anda. Metode ini memberikan wawasan yang kuat tentang kapan pelanggan terlibat dengan kampanye Anda, yang dapat sangat berguna ketika mengevaluasi promosi yang sensitif terhadap waktu. Ini juga cocok untuk digunakan dengan siklus penjualan yang lebih panjang.
Model pengaitan tambahan meliputi Berbeda dengan Iklan dan Analytics, metode ini menempatkan semua yang penting pada interaksi pertama yang dimiliki calon pelanggan dengan konten Anda. Ini bukan metode yang paling efisien, tetapi tidak mendukung strategi berdasarkan menarik bagian atas corong (TOFU) atau minat pelanggan awal. Model seodps pengaitan ini memberikan kredit yang sama untuk semua titik kontak dari awal hingga bantuan penyelesaian. Meskipun metode ini menggabungkan lebih banyak bagian dari corong konversi, metode ini mungkin menilai poin kontak yang tidak penting dan mengecilkan nilai penting yang tidak penting. Model ini memberikan kredit lebih banyak pada klik yang terjadi lebih dekat ke konversi. Ini adalah metode yang lebih efisien tetapi mungkin terlalu tinggi menilai titik kontak terakhir. Juga dikenal sebagai berbentuk U, model pengaitan ini memberikan 40 persen kredit untuk interaksi pertama dan terakhir dan 20 persen untuk yang di tengah.
Metode ini relatif baru dan tidak tersedia untuk semua pelanggan. Itu bergantung pada algoritme untuk menetapkan kredit konversi, yang artinya pada dasarnya adalah model probabilitas konversi. Semua bagian dari jalur konversi bernilai tetapi algoritma ini mampu menganalisis apa yang sebenarnya terjadi di masa lalu bersama dengan kontrafaktual (apa yang bisa terjadi) untuk mengidentifikasi klik iklan yang mengarah ke konversi. Cara seosmg Memutuskan Model Pengaitan mana yang Terbaik. Menentukan antara model atribusi pada akhirnya bergantung pada model bisnis Anda, target audiens, industri, siklus penjualan, sasaran keuangan, dan sasaran iklan. Tidak ada model tunggal yang sempurna, dan Anda mungkin menemukan diri Anda menggunakan model yang berbeda saat bisnis dan tujuan Anda berevolusi. Secara umum, berikut adalah beberapa pertimbangan ketika model yang berbeda paling sesuai. Klik Terakhir jika Anda menjual produk atau layanan yang tidak membutuhkan banyak pemikiran, atau sering kali pembelian impuls, metode ini mungkin tepat.
Misalnya, banyak pelanggan tidak terlalu memikirkan pilihan pasta gigi mereka, sehingga perusahaan barang konsumen yang bergerak cepat dapat menggunakan seomdn klik terakhir untuk melacak pengeluaran pemasaran pada barang-barang mereka. Metode ini juga relevan jika Anda memiliki banyak prospek di saluran Anda, tetapi Anda ingin informasi lebih lanjut tentang apa yang mendorong keputusan konversi akhir. Ketika Anda adalah bisnis baru, penting untuk fokus pada pertumbuhan dan membangun kesadaran merek. Dalam skenario ini, Anda mungkin ingin fokus pada pengaitan klik pertama, sehingga Anda dapat melacak seberapa sukses Anda pada akuisisi pelanggan. Jika Anda berada di garis bisnis, seperti layanan pelanggan, di mana setiap titik sentuh dengan pelanggan adalah Jasa SEO Bergaransi sama pentingnya, maka atribusi linear dapat sesuai dengan kebutuhan Anda. Metode ini memberikan wawasan yang kuat tentang kapan pelanggan terlibat dengan kampanye Anda, yang dapat sangat berguna ketika mengevaluasi promosi yang sensitif terhadap waktu. Ini juga cocok untuk digunakan dengan siklus penjualan yang lebih panjang.
Komentar
Posting Komentar