Google Attribution Models: Mô hình phân bổ nào phù hợp với bạn?

Mô hình phân bổ quảng cáo (Google Attribution Models) giúp bạn hiểu rõ hơn về cách thức, thời gian và lý do người dùng chuyển đổi trên Google Ads.

Hiện có sáu mô hình phân bổ quảng cáo Google khác nhau để lựa chọn. Tuy nhiên, nếu chọn sai mô hình có thể làm dữ liệu báo cáo không chính xác, ảnh hưởng đến hiệu quả chiến dịch. Vậy:

• Loại mô hình phân bổ quảng cáo Google là gì?
• Cách chọn mô hình phân bổ quảng cáo phù hợp với bạn.

Hãy cùng “đào sâu” vào các loại mô hình phân bổ trên Google Ads.

Mô hình phân bổ quảng cáo của Google là gì?

Theo định nghĩa của Google, “Mô hình phân bổ là quy tắc hoặc bộ quy tắc, xác định cách phân phối tín dụng cho quảng cáo bán hàng, và chuyển đổi được chỉ định trên đường dẫn chuyển đổi của người dùng” .

Ngoài ra, nói một cách đơn giản hơn thì theo Brad Smith: “Mô hình phân bổ sẽ phân tích và báo cáo các kênh hoặc từ khóa nào sẽ cung cấp tín dụng cho việc bán / chuyển đổi từ quảng cáo của bạn”.

Nghe có vẻ dễ, tuy nhiên để dẫn đến được chuyển đổi không chỉ cần người dùng search đúng từ khoá, click quảng cáo. Nó là cả một quá trình, họ có thể đã truy cập Instagram, Twitter, trang web, trang đích, email, quảng cáo tiếp thị lại,… trong vòng một tháng mới quyết định mua.

Quy trình một người dùng chọn chuyến đi du lịch cho mình trên Google. Bước 2&3 là bước quan trọng trước khi dẫn đến chuyển đổi.

Việc áp dụng mô hình phân bổ quảng cáo sẽ giúp cung cấp dữ liệu rõ ràng hơn về những kênh nào đóng vai trò quan trọng nhất trong việc chuyển đổi một khách hàng.
Cùng xem xét sáu mô hình hiện tại trong Google Ads để bạn có thể chọn mô hình tốt nhất cho mục tiêu chiến dịch Quảng cáo của mình.

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

Last-Click – Nhấp chuột cuối cùng là gì?

Nhấp chuột cuối là cài đặt phân bổ mặc định cho Quảng cáo Google và Google Analytics. Đó 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, 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 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 Last-Click, First-Click 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 First-Click nhưng lại không sinh chuyển đổi.

First-Click phù hợp với ai?

Mô hình First-Click thích hợp cho các chiến dịch nhắm mục tiêu vào nhận thức thương hiệu, tăng traffic. Tại sao? Bởi vì 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 này 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. Nó 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 dữ 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.

Các hình thức này sẽ mang lại những dữ liệu tốt giúp bạn tối ưu tài khoản hiệu quả hơn.

Hi vọng bài viết này đã giúp bạn có cái nhìn đúng, đủ về các mô hình phân phối của Google nói chung cũng như mô hình phân phối linh hoạt NLC. Chúc bạn chọn được Mô hình phân bổ phù hợp với chiến dịch quảng cáo của riêng mình.

An Nguyen

Nguồn: 3F