Google sử dụng kiểu phân bổ theo hướng dữ liệu làm mặc định với các mục tiêu chuyển đổi

Mô hình phân bổ theo hướng dữ liệu – data-driven attribution là mô hình phân bổ mới trong Google Ads cho phép nhà quảng cáo đo lường cụ thể các điểm tiếp xúc với khách hàng trong suốt hành trình khách hàng.

Theo đó, Google đã thông báo rằng họ đang đặt kiểu phân bổ theo hướng dữ liệu (data-driven attribution) trở thành mô hình phân bổ mặc định cho tất cả các mục tiêu chuyển đổi trong các tài khoản Google Ads, vì mô hình này sẽ giúp loại bỏ kiểu phân bổ theo lượt nhấp chuột cuối cùng (last-click attribution) và các kiểu phân bổ khác.

Theo giải thích của Google:

“Không giống như các mô hình phân bổ khác, phân bổ theo hướng dữ liệu cung cấp cho nhà quảng cáo các kết quả chính xác hơn bằng cách phân tích tất cả những dữ liệu có liên quan đến các khoảnh khắc marketing giúp dẫn đến chuyển đổi.

Phân bổ theo hướng dữ liệu trong Google Ads tính đến nhiều tín hiệu hơn, bao gồm cả định dạng quảng cáo và thời gian từ khi tương tác với quảng cáo đến khi xảy ra chuyển đổi.

Chúng tôi cũng sử dụng kết quả từ các thử nghiệm để làm cho các mô hình của chúng tôi trở nên chính xác hơn và phản ánh tốt hơn yếu tố giá trị của quảng cáo của bạn.”

Về cơ bản, Google nói rằng phân bổ theo lượt nhấp chuột cuối cùng là không được chính xác và phần lớn đã lỗi thời về mặt theo dõi phản hồi thực sự của các quảng cáo.

Phân bổ theo lần nhấp chuột cuối cùng chỉ định sự ghi nhận cho một chuyển đổi với yếu tố cuối cùng mà người dùng đã chạm vào hoặc nhấp vào và đó thường chỉ là một phần của bức tranh rộng lớn hơn trong hành trình của khách hàng.

Ví dụ: nếu bạn nhìn thấy một quảng cáo trên Facebook, bạn truy cập vào website, sau đó bạn quên nó, tiếp đến, với một quảng cáo khác trong Instagram, bạn thực hiện tìm kiếm trên Google và sau đó dẫn bạn trở lại website để mua hàng.

Trong trường hợp này, nếu bạn sử dụng mô hình phân bổ theo lần nhấp cuối cùng, chuyển đổi sẽ chỉ được phân bổ cho yếu tố cuối cùng đó, trong khi như bạn thấy, đường dẫn mua hàng của khách hàng còn chứa nhiều hành động khác.

Mặc dù, khó có phép đo nào đo lường được toàn bộ quá trình này, nhưng mô hình phân bổ theo hướng dữ liệu của Google nhằm mục đích cung cấp nhiều thước đo hơn và toàn diện hơn cho các quảng cáo.

Như ví dụ bạn có thể thấy ở trên từ Google, việc thiếu đi một quảng cáo được hiển thị đúng lúc cũng có thể làm mất đi của bạn đến 50% chuyển đổi.

Một lần nữa, Google không thể tính đến mọi yếu tố trong quá trình khám phá, nhưng bằng cách cung cấp nhiều thông tin chi tiết hơn về hiệu suất quảng cáo của bạn – trên Tìm kiếm, YouTube và Hiển thị – hệ thống xác định tốt hơn các mô hình trong số các tương tác quảng cáo của bạn, những quảng cáo có thể dẫn đến chuyển đổi tốt nhất.

Google giải thích thêm:

“Có thể có một số bước nhất định trong quá trình hành động có xác suất dẫn khách hàng hoàn thành chuyển đổi cao hơn. Khi đó, mô hình sẽ cung cấp nhiều ngân sách hơn cho các tương tác quảng cáo có giá trị đó.”

Ở một khía cạnh khác, mô hình phân bổ theo hướng dữ liệu dựa trên công nghệ máy học để cải thiện tỷ lệ phản hồi quảng cáo và trong bối quyền riêng tư về dữ liệu đang được ưu tiên nhiều hơn, các nhà quảng cáo cũng đang kỳ vọng những mô hình tương tự để tối đa hóa hiệu suất quảng cáo của mình.

Google lưu ý rằng các nhà quảng cáo vẫn sẽ có tùy chọn chuyển sang một trong 5 mô hình phân bổ khác theo cách thủ công, vì vậy, cập nhật mới này cũng sẽ không tước bỏ hoàn toàn quyền kiểm soát của bạn trên tài khoản.

Bên cạnh đó, Google cho biết họ đang bổ sung thêm nhiều loại chuyển đổi hơn, bao gồm cả chuyển đổi trong ứng dụng và ngoại tuyến (in-app và offline).

Google sẽ triển khai mô hình phân bổ theo hướng dữ liệu làm mô hình mặc định bắt đầu từ tháng 10, với mục tiêu sẽ áp dụng trong tất cả các tài khoản Google Ads vào đầu năm sau.

Tham gia Cộng đồng We’re Marketer để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: Link

Nam Nguyen