75% người dùng đều kết thúc hành trình mua hàng của mình trên một thiết bị khác với thiết bị mà họ bắt đầu. Chính vì vậy, ngày càng khó khăn hơn để các nhà tiếp thị tiếp cận hành trình mua hàng của người dùng. May mắn thay, Google đã cho ra mắt Google Attribution nhằm giúp các nhà quảng cáo có thể đặt giá thầu thông minh hơn với quảng cáo của họ. Cùng xem ngay Hướng dẫn cấu hình Smart Bidding – Bí kíp quảng cáo ra khách 2020

1. Google Attribution là gì?

Nó là hành trình của khách hàng từ lúc bắt đầu đến lúc thực hiện chuyển đổi. Attribution model (mô hình phân bổ) của Google là bộ quy tắc nhằm xác định cách bạn phẩn bổ tiền quảng cáo cho các điểm tiếp xúc trên hành trình mua hàng, không còn chỉ là lần nhấp cuối cùng. Attribution model sẽ giúp chúng ta nhìn vào bức tranh lớn hơn về hành trình mua hàng bắt đầu với một truy vấn đơn giản.

Ví dụ: Bạn đang có ba chiến dịch quảng cáo khác nhau. Nếu một khách hàng nào đó nhấp vào từng chiến dịch trước khi dẫn đến chuyển đổi. Thông thường, Google sẽ tính rằng, bạn đang có 3 chuyển đổi cho mỗi chiến dịch, nhưng thật tế bạn chỉ nhận được một khách hàng. Attribution sẽ giúp bạn phân phối quảng cáo trên hành trình của khách hàng đó, và chỉ tính một chuyển đổi nếu khách hàng đó mua hàng.

Trung bình, có năm tương tác giữa click đầu tiên với click mua hàng. Nếu chỉ nhìn vào bước cuối cùng, bạn chỉ nhìn thấy 20% dữ liệu. Bạn đang bỏ bê đến 80% khác. Việc này giống như bạn sẽ mua một căn nhà năm phòng ngủ chỉ sau khi nhìn vào một phòng ngủ. Vì vậy bạn cần xem xét mọi thứ trước khi đưa ra bất kỳ quyết định nào.

Google Attribution tích hợp với Google Analytics, Google AdWords và DoubleClick Search mà không yêu cầu gắn thêm thẻ (tag) trên website của bạn.

Bạn có biết, trên đường dẫn đến lượt chuyển đổi, khách hàng có thể thực hiện nhiều lượt tìm kiếm và tương tác với nhiều quảng cáo từ cùng một nhà quảng cáo. Mô hình phân bổ (Attribution Model) cho phép bạn chọn giá trị của mỗi lượt nhấp cho lượt chuyển đổi. Bạn có thể phân bổ giá trị đóng góp cho lượt nhấp đầu tiên, lượt nhấp cuối cùng hoặc kết hợp nhiều lượt nhấp của khách hàng.

Mô hình phân bổ có thể giúp bạn hiểu rõ hơn về cách quảng cáo hoạt động và giúp bạn tối ưu hóa trên đường dẫn chuyển đổi của người dùng.

2. Tại sao bạn nên chọn Google Attribution?

Một nửa lưu lượng truy cập web đến từ các thiết bị di động, vì vậy người dùng có thể tìm kiếm mọi lúc, mọi nơi và trên mọi thứ. Như mình đã nói ở trên, có tới 75% người lớn bắt đầu hoạt động trực tuyến trên một thiết bị, nhưng tiếp tục hoặc kết thúc trên thiết bị khác. Cho dù đó có là điện thoại di động, máy tính bảng, máy tính để bàn hay máy tính xách tay. Thông thường, chúng ta chỉ nhìn vào điểm tiếp xúc cuối cùng tạo ra chuyển đổi mà không xem xét toàn bộ hành trình.

Ví dụ, bạn đã bao giờ đặt chỗ một kỳ nghỉ bằng cách ngồi một chỗ chỉ với một thiết bị? Thông thường, toàn bộ quá trình đặt chỗ sẽ trải ra trong nhiều ngày hoặc vài tuần trên một số thiết bị khác nhau. Google Attribution sẽ giúp bạn kết nối tất cả các tương tác này trong bất kỳ hành trình mua hàng của một khách hàng cụ thể nào đó.

Khi bạn biết hành trình mua hàng bao gồm những hành động nào, bạn sẽ đầu tư nhiều hơn vào những hành động đó

3. Google Attribution giải quyết vấn đề gì?

Có hai vấn đề chính Google đang nhắm đến và muốn dùng Google Attribution để giải quyết.

1. Làm thế nào để thấy và phân phối tín dụng cho các tương tác giữa hành trình chuyển đổi:

Google Attribution tập trung vào việc tìm hiểu toàn bộ hành trình của khách hàng so với việc chỉ tác động vào nhấp chuột cuối cùng (last click) như trước đây. Hạn chế của last click là toàn bộ tín dụng sẽ được cấp cho nhấp chuột cuối cùng trước khi chuyển đổi.

Ví dụ: Nếu người dùng tìm kiếm và nhấp vào quảng cáo theo cụm từ tìm kiếm không phải thương hiệu, sau đó chuyển đổi đến sau khi nhấp vào quảng cáo thương hiệu, thì chỉ quảng cáo thương hiệu mới nhận được tín dụng trong mô hình phân bổ lần nhấp cuối. Trong trường hợp này, từ khoá không thương hiệu chưa mang nhiều giá trị. Nhà quảng cáo có thể hạ bid hoặc tạm dừng không mua từ khoá đó.

Với mô hình phân bổ mới, Google sẽ báo cáo cho nhà quảng cáo biết rằng những quảng cáo tìm kiếm và hiển thị nào của họ đang hoạt động hiệu quả trong đường dẫn chuyển đổi, điều này đưa chúng ta đến vấn đề thứ hai mà Attribution nhắm đến để giải quyết.

2. Làm thế nào để dễ dàng thông báo quyết định đặt giá thầu dựa trên dữ liêu phễu phân bổ:

Bằng cách tự động gửi dữ liệu chuyển đổi được mô hình hóa vào AdWords, nhà quảng cáo có thể thấy tác động chuyển đổi của từ khóa và quảng cáo dựa trên dữ liệu đường dẫn chuyển đổi đa kênh và đa thiết bị. Lúc này chiến lược đặt giá thầu tự động có thể sử dụng để xem xét các phân bổ quảng cáo ở trên và giữa kênh.

4. Google Attribution khác gì so với mô hình phân bổ hiện tại trong Google Ads?

Trong những năm qua, Google đã từng bước đưa Google AdWords từ một nền tảng tối ưu cho nhấp chuột cuối sang một nền tảng mới, linh hoạt hơn. Công cụ phân bổ hiện tại trong AdWords có từ năm 2014, chỉ dành cho các kênh tìm kiếm. Nó chỉ báo cáo việc người dùng có tương tác với nhiều quảng cáo từ một nhà quảng cáo hay không. Nó không thể biết được quá trình tương tác của dùng vào quảng cáo từ các kênh khác nhau, trên nhiều thiết bị khác nhau, trừ khi nhà quảng cáo sử dụng mô hình phân bổ theo hướng dữ liệu. Google Attribution 2019 sẽ khắc phục nhược điểm đó.

5. Google Attribution khác gì so với mô hình phân bổ hiện tại trong Analytics?

Analytics cho các nhà quảng cáo AdWords thấy dữ liệu Mạng hiển thị và tìm kiếm phải trả tiền trong báo cáo đa kênh và trong công cụ so sánh mô hình phân bổ. Còn tất cả các mô hình phân bổ trong Google Attribution sẽ cung cấp những thuộc tính ở cấp độ sâu hơn, nhiều điểm tiếp xúc hơn so với Analytics. Nó cũng bao gồm phân bổ theo hướng dữ liệu (DDA) của Google.

6. Mô hình phân bổ theo hướng dữ liệu (DDA) là gì?

Mô hình phân bổ dựa theo hướng dữ liệu, Data-Driven Attribution (DDA) là cung cấp tín dụng cho các chuyển đổi dựa trên cách mọi người tìm kiếm doanh nghiệp của bạn và quyết định trở thành khách hàng của bạn. Phân bổ theo hướng dữ liệu sử dụng dữ liệu từ tài khoản của bạn để xác định quảng cáo, từ khóa và chiến dịch nào có ảnh hưởng lớn nhất đến mục tiêu kinh doanh của bạn. Bạn có thể sử dụng phân bổ theo hướng dữ liệu cho trang web và các chuyển đổi Google Analytics từ các chiến dịch trên Mạng tìm kiếm.

7. Các mô hình Google Attribution

Mô hình phân bổ (Google Attribution Models) giúp bạn hiểu rõ hơn về cách thức, thời gian và lý do người dùng chuyển đổi trên Google Ads của bạn. Hiện có sáu mô hình phân bổ Quảng cáo Google (Google Attribution Models) khác nhau để lựa chọn.

1. Nhấp chuột cuối cùng (Last-Click Model – Default Model)

Last-Click – Nhấp chuột cuối cùng là gì?

Nhấp chuột cuối (Last Click) là cài đặt phân bổ mặc định cho Quảng cáo Google và Google Analytics.
Nhấp chuột cuối cùng là những gì bạn nghĩ sẽ mang lại chuyển đổi, doanh số, data… bạn đặt ra khi đấu thầu từ khoá hay khi quảng cáo được nhấp vào.

Ví dụ: Bạn có thể chạy 10 quảng cáo khác nhau cho cùng một người, nếu cuối cùng họ chuyển đổi trên chiến dịch tiếp thị lại hiển thị, quảng cáo hiển thị đó sẽ nhận được tín dụng cho chuyển đổi.
Tuy nhiên, nếu nhìn vào Google Analytics, bạn sẽ thấy hàng tấn chuyển đổi Direct Direct khi dùng mô hình nhấp chuột lần cuối. Vì:

  • Khi người dùng tìm kiếm và nhìn thấy quảng cáo của bạn nhiều lần, họ sẽ ghi nhớ bạn và khả năng chuyển đổi sẽ cao nhất.
  • Tuy nhiên,nó không thể hiện được giá trị đóng góp cho chuyển đổi từ các kênh social, quảng cáo, v.v. dẫn tới việc cắt giảm ngân sách trên các kênh và ảnh hưởng đến chuyển đổi cuối cùng.

Last-Click phù hợp với ai?

Last-Click là mô hình phân bổ phù hợp cho các chiến dịch quảng cáo GA đơn giản, không có danh sách tiếp thị lại đa dạng.

2. Nhấp chuột đầu tiên (First-Click Model)

First-Click – Nhấp chuột đầu tiên là gì?

Giống như mô hình Nhấp chuột cuối cùng, Nhấp chuột Đầu tiên phân phối tiền quảng cáo cho kênh hoặc từ khóa đầu tiên dẫn đến trang web của bạn.
Ví dụ: Bạn chạy một chiến dịch mạng tìm kiếm chuẩn, nhắm mục tiêu từ khoá. Đa số người dùng search và click vào quảng cáo của bạn lần đầu, nhưng không chuyển đổi. Bạn chạy tiếp chiến dịch tiếp thị lại trên mạng tìm kiếm để người đó thấy và click vào quảng cáo bạn lần nữa. Lần này họ mua hàng.
Xem trong dữ liệu và Analytics, bạn sẽ thấy tiền được cấp cho từ khóa đầu tiên người dùng click. Như vậy, từ khoá này đã thu hút nhấp chuột đầu tiên nhưng lại không sinh chuyển đổi.

First-Click phù hợp với ai?

Vì vậy, mô hình nhấp chuột đầu tiên thích hợp cho các chiến dịch nhắm mục tiêu vào nhận thức thương hiệu, tăng traffic.Tại sao? Nó cho bạn biết rằng từ khóa hoặc quảng cáo đầu tiên được nhấp của bạn đã đủ hấp dẫn để người dùng tham gia, rằng:

  • Bạn đã nhắm mục tiêu đối tượng tốt
  • Bạn đã có một lời kêu gọi hành động (CTA) hấp dẫn
  • Từ khóa tốt
  • Bạn đã tạo ra nhận thức cho người dùng
  • Chỉ không phải là hình thức phân bổ tốt cho chuyển đổi

3. Mô hình tuyến tính (Linear Model)

Linear Model – Mô hình tuyến tính là gì?

Mô hình phân bổ tuyến tính là mô hình phân phối tín dụng (tiền quảng cáo) đồng đều cho mọi click quảng cáo trước khi dẫn đến click chuyển đổi.

Ví dụ: Khi bạn chạy chiến dịch tập trung vào việc thúc đẩy các nhấp chuột đa kênh: tìm kiếm, tiếp thị lại qua hiển thị và sau đó tiếp thị lại qua RLSA, báo cáo chuyển đổi của bạn sẽ cung cấp tín dụng bằng nhau cho cả ba.

Linear Model – Mô hình tuyến tính phù hợp với ai?

Đặc điểm của Mô hình tuyến tính:

  • Giúp bạn biết được các kênh nào, từ khoá nào đang hoạt động tốt và chưa tốt.
  • Nếu không có click vào từ khoá hay quảng cáo thì bạn sẽ không bị mất tiền.

Vì vậy, mô hình này phù hợp với các chiến dịch quảng cáo dài hơi. Các chiến dịch nhắm mục tiêu từ khoá rộng để tìm hiểu, thu thập thêm dữ liệu tìm kiếm của người dùng.

4. Mô hình giảm dần theo thời gian (Time Decay Model)

Time Decay Model – Mô hình giảm dần theo thời gian là gì?

Mô hình giảm dần theo thời gian ưu tiên phân bổ tín dụng cho các hành động xảy ra gần hơn với chuyển đổi cuối cùng nhất.

Nếu một người dùng phải click tới 7-13 lần trong vài tháng mới đến lần chuyển đổi, thì các click gần chuyển đổi nhất sẽ được cung cấp nhiều tiền nhất trong cả quá trình.

Time Decay Model – Mô hình giảm dần theo thời gian phù hợp với ai?

Mô hình giảm dần theo thời gian áp dụng cho các chiến dịch quảng cáo dài hơi, phức tạp: nhiều từ khoá, nhiều sản phẩm, thương hiệu… như thương mại điện tử.

Mô hình này sẽ phân phối tín dụng theo thời gian, giúp bạn phân tích, nắm được hành trình mua hàng và quá trình bán hàng của mình trong thời gian bao lâu.

5. Dựa vào vị trí (Position-Based Model)

Position-Based Model – Mô hình phân bổ dựa trên vị trí là gì?

Mô hình phân bổ dựa trên vị trí là một trong những phương pháp tốt nhất để thu thập dữ liệu.

Mô hình này sẽ phân phối 40% tín dụng cho nhấp chuột đầu tiên (First Click) và cuối cùng (Last Click), còn lại 20% được phân phối đều cho các nhấp chuột giữa hành trình.

Position-Based Model – Mô hình phân bổ dựa trên vị trí phù hợp với ai?

Với mô hình phân bổ dựa trên vị trí bạn sẽ nắm được dữ liệu về:

  • Từ khóa hoặc quảng cáo đầu tiên thu hút sự chú ý
  • Từ khoá hay quảng cáo nào sinh chuyển đổi
  • Những từ khóa nào ở giữa hành trình đã hỗ trợ đưa đến chuyển đổi

Mô hình này, giúp kết hợp tốt hơn các từ khóa thúc đẩy click đầu tiên với các từ khoá nhận thức và từ khoá dẫn đến chuyển đổi.

6. Theo hướng dự liệu (Data-Driven Model)

Data-Driven Model – Mô hình phân bổ theo hướng dữ liệu là gì?

Phân bổ theo hướng dữ liệu cung cấp tín dụng cho các chuyển đổi dựa trên cách mọi người tìm kiếm doanh nghiệp của bạn và quyết định trở thành khách hàng của bạn.

Phân bổ theo hướng dữ liệu sử dụng dữ liệu từ tài khoản của bạn để xác định quảng cáo, từ khóa và chiến dịch nào có ảnh hưởng lớn nhất đến mục tiêu kinh doanh của bạn.

Bạn có thể sử dụng phân bổ theo hướng dữ liệu cho trang web và các chuyển đổi Google Analytics từ các chiến dịch trên Mạng tìm kiếm.

Data-Driven Model – Mô hình phân bổ theo hướng dữ liệu phù hợp với ai?

Để sử dụng mô hình này, bạn cần:

  • Mất thời gian tối thiểu sau 30 ngày cho máy học
  • 15.000 lần nhấp
  • 600 chuyển đổi

Để tiếp tục sử dụng mô hình, bạn phải duy trì các số sau cho mỗi 30 ngày liên tiếp:

  • 10.000 lần nhấp
  • 400 chuyển đổi

Vì vậy, mô hình này chỉ phù hợp cho những tải khoản quảng cáo có ngân sách lớn từ $10.000-$20.000/ tháng.

Các mô hình phân bổ Quảng cáo Google nhìn có vẻ phức tạp nhưng nếu bạn đã xác định được mục tiêu của mình, bạn sẽ chọn được mô hình phân bổ phù hợp nhất.

Ngoài các mô hình cơ bản First Click, Last Click, các mô hình phân phối còn lại được gọi là mô hình phân phối Non Last Click (NLC). Nó giúp bạn:

– Hiểu rõ hơn về cách thức và lý do tại sao một người chuyển đổi.
– Cung cấp tín dụng cho các từ khóa và kênh khác nhau theo đúng mục tiêu và mô hình bạn lựa chọn

8. Mô hình phân bổ Non-Last-Click là gì?

Đa số các nhà tiếp thị vẫn đang sử dụng các mô hình nhấp chuột cuối cùng đã lỗi thời để chi tiền cho một điểm chạm duy nhất, như nhấp chuột đầu tiên và nhấp chuột cuối cùng. Mô hình nhấp chuột cuối (Last Click) đã không thể hiện được các tương tác của người dùng trên hành trình chuyển đổi. Dẫn tới bạn đang chi dùng toàn bộ tiền quảng cáo cho những chuyển đổi chưa chính xác.

Khắc phục nhược điểm này, Google có thêm các mô hình phân bổ linh hoạt hơn là Non-Last-Click (NLC). Các mô hình này sẽ phân bổ ngân sách khác nhau trên các đường dẫn chuyển đổi tìm kiếm. Kết hợp với chiến dịch đấu thầu thông minh (Smart Bidding), nhà quảng cáo sẽ chọn cho mình một mô hình phân phối tín dụng hiệu quả nhất.

Tuỳ vào đặc thù mỗi ngành nghề, sản phẩm,… mà hành vi người dùng tương tác với quảng cáo của bạn sẽ thay đổi, sai khác nhau. Bạn có thể chọn một trong ba mô hình phân phối tín dụng cơ bản sau:

  • Mô hình phân bổ giảm dần theo thời gian (Time Decay Model)
  • Mô hình phân bổ đồng đều (Linear Model)
  • Mô hình phân bổ theo vị trí (Position-Based)

Riêng mô hình phân bổ theo dữ liệu (Data-Driven Model), chỉ áp dụng cho các tài khoản có ngân sách từ $10.000 – $20.000, và có lượng dữ liệu lớn, đáp ứng các con số mà máy học của Google đưa ra.

9. Tại sao cần chuyển sang Non-Last-Click (NLC)

Mô hình phân bổ NLC giúp bạn nắm bắt được hành trình chuyển đổi của người dùng một cách sát sao nhất. Từ đó, nó sẽ tự động phân bổ ngân sách tối ưu nhất cho việc thúc đẩy người dùng trên hành trình chuyển đổi.

Tuỳ vào ngành nghề, mục tiêu chiến dịch khác nhau mà bạn lựa chọn mô hình phân bổ khác nhau.

10. Làm thể nào để thay đổi sang mô hình Non-last-click?

Nếu bạn đã bật Attribution, ở trên cùng của bảng điều khiển AdWords, bạn chọn Conversion Settings > Conversion Actions > Ở dưới cùng của trang này, bạn chọn một mô hình mà mình muốn. Nếu mô hình Data Driven không khả dụng, hãy chọn Time Decay hoặc Position-Based.

Khi sử dụng các mô hình multi-touch (cảm ứng đa điểm), AdWords sẽ đưa ra báo cáo chuyển đổi dựa trên việc học hỏi từ các lần nhấp trước đó trong hành trình chuyển đổi. Để phân tích chính xác hiệu suất của các điểm tiếp xúc, bạn nên đặt thời gian chuyển đổi đủ dài (chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng phạm vi 30 ngày) và không bao gồm cả những ngày gần đây (5 ngày gần nhất). Ví dụ: Nếu bạn đang ở ngày 5 tháng 2, bạn nên đặt thời gian phân tích chuyển đổi từ ngày 1 đến ngày 30 tháng 1.

Khi bạn thay đổi mô hình, chuyển đổi sẽ liên kết với lần nhấp cuối cùng (thường là ngay ngày hôm đó). Lúc này, máy học của Google bắt đầu học tập hành vi của người dùng thông qua việc phân phối lại tính dụng cho những ngày trước. Như vậy, bạn sẽ yên tâm là không bị mất bất kỳ tín dụng nào cho các chuyển đổi. Theo thời gian, Google sẽ dựa vào các dữ liệu đã học để phân phối tín dụng hợp lý hơn.

Ví dụ: nhiều doanh nghiệp sẽ tăng giá thầu quảng cáo của họ vào ngày Black Friday và nếu bạn sử dụng mô hình Last click, nó sẽ thấy được sự tăng đột biến về chuyển đổi và lưu lượng truy cập, nhưng điều này không chính xác. Nếu bạn đã thay đổi mô hình của mình, bạn sẽ thấy lưu lượng truy cập tăng trong những ngày trước Black Friday. Vì thời gian đó, khách hàng đang nghiên cứu về mặt hàng mà họ muốn mua. Bạn nên ảnh hưởng đến họ vào lúc này, khi họ đang nghiên cứu và lên kế hoạch mua hàng.

Bạn cần làm gì tiếp theo?

Sử dụng dữ liệu từ Google Attribution model để đưa ra các quyết định chiến lược. Hiểu được hành trình của khách hàng là bao lâu, có bao nhiêu tương tác. Từ đó thay đổi quảng cáo của bạn phù hợp với hành trình người dùng hơn, tăng hiệu quả quảng cáo. Xem xét có bao nhiêu chuyển đổi từ máy tính để bàn sang điện thoại di động.

Các mô hình cảm ứng đa điểm giúp bạn thay đổi giá thầu cho các thiết bị di động và nhắm mục tiêu hiệu quả hơn. Sử dụng các từ khóa kênh trên để bắt khách hàng đó trước. Bạn có thể nhận biết và tạm dừng một số từ khóa trong các chiến dịch vì chúng không hoạt động mạnh như các từ khóa khác. Từ đó, bạn không cần phải chi nhiều tiền cho các việc mang đến hiệu suất thấp nhờ vào việc nắm bắt lưu lượng truy cập.

Đây là lúc Smart-Bidding phát huy tác dụng. Một số người có thể không thú vị với Attribution, nhưng họ quan tâm đến nó vì các kỹ thuật Đặt giá thầu thông minh giúp bạn nắm bắt khách hàng nhanh chóng. Bên cạnh đó, quảng cáo của bạn cũng sẽ hấp dẫn hơn với những người dùng có nhiều khả năng chuyển đổi. Bạn có thể đặt giá thầu trên mỗi bước của hành trình mua hàng, từ đó có ROI tốt hơn. Google đặt giá thầu cho mọi phiên đấu giá dựa trên khả năng chuyển đổi của người dùng.

Bạn có thể cem thêm file PDF Playbook về Google Attribution NLC tại đây nhé

Ngoài ra, FFF còn cung cấp tài khoản Google Ads Invoice với các ưu điểm:

  • Camp duyệt nhanh lên top (các ngành khó như thuốc hay thực phẩm chức năng)
  • Có sẵn tiền, chủ động nạp thêm không cần thẻ, không chờ xét duyệt thanh toán
  • Tự quản lí tài khoản 100%, bảo mật, an toàn
  • Bao uy tín, TK không cắn tiền, die được hoàn tiền hoặc đổi TK khác
  • Có sẵn công cụ tạo quảng cáo, chặn click ảo, theo dõi quảng cáo
  • Hỗ trợ 24/7

Chi tiết tài khoản và liên hệ mua tài khoản tại fffads.com

Nếu bạn cần sự trợ giúp hoặc có vấn đề cần trao đổi với chuyên gia của 3F, hãy liên hệ với chúng tôi qua số hotline 0901 47 48 46 hoặc trang fanpage chính thức của FFF. Ngoài ra, hãy tham gia Cộng đồng Google AdWords Việt Nam để nhận thêm thông tin hay từ các thành viên trong cộng đồng nhé!

Tags

5 1 vote
Article Rating

Bài Viết Liên Quan