Materiał skierowany jest do właścicieli e-commerce, głównie tych, których sklepy stoją na platformie IdoSell. Wśród naszych klientów i nie tylko, zauważyliśmy, że wiele trudności sprawia analiza efektywności poszczególnych źródeł ruchu, głównie gdy koszty zauważalnie rosną. W tym poradniku dowiesz się dlaczego atrybucja jest tak skomplikowana, dlaczego dużo zależy od platformy z jakiej czerpiemy dane oraz jak w praktyce radzić sobie z analizą kosztów i wyników Twoich reklam Google/Meta Ads.
Atrybucja to przypisanie zasług za konwersję (w naszym przypadku - sprzedaż) poszczególnym źródłom ruchu na ścieżce klienta.
Problem polega na tym, że zanim klient kupi, często mija sporo czasu i ma on wiele punktów styku z marką.
Przykładowo: najpierw widzi reklamę na Facebooku, potem wpisuje nazwę sklepu w Google, otrzymuje e-mail z promocją, a na końcu klika wynik organiczny i dokonuje zakupu. Który kanał „zasłużył” na przypisanie sprzedaży? To nie takie proste.
Badania wskazują, że przeciętnie klient potrzebuje 6–8 interakcji z marką przed zakupem. Oznacza to, że żaden pojedynczy kanał nie działa w próżni – sukces sprzedażowy to efekt wielu marketingowych cegiełek układanych na przestrzeni czasu. Każdy punkt styku (reklama, wyszukiwarka, media społecznościowe, e-mail, itp.) dołożył się do decyzji zakupowej, więc jednoznaczne wskazanie „co zadziałało” graniczy z cudem. To sprawia, że atrybucja w e-commerce jest z natury skomplikowana – staramy się rozplątać tę sieć powiązań i sprawiedliwie ocenić wpływ każdego kanału.
Kolejne schody - czyli gdzie szukać odpowiednich danych? Poniżej zamieszczam omówienie różnic w raportowaniu z poszczególnych platform. O ile sama przez pojęcie atrybucji udało nam się przebrnąć, tak jednak ten punkt może wymagać wyjaśnieniu kilku pojęć.
Google Ads: System reklam Google z natury przypisuje pełną zasługę swojej reklamie, jeśli ta pojawiła się na ścieżce konwersji. Model atrybucji jest tu zazwyczaj oparty na kliknięciach (choć Google coraz częściej stosuje też własne modele oparte na danych). Jeżeli użytkownik kliknął reklamę Google i w ciągu np. 30 dni dokonał zakupu, to Google Ads zaliczy konwersję tej reklamie. Co więcej, Google Ads domyślnie przypisuje konwersje do dnia kliknięcia reklamy, a nie do dnia zakupu, przez co dane dzienne mogą różnić się od tych w Analytics. Okno konwersji (czas, w którym konwersja jest śledzona po interakcji) wynosi domyślnie 30 dni, ale może być wydłużone nawet do 90 dni. Dodatkowo Google Ads zlicza także tzw. konwersje po obejrzeniu (view-through) dla niektórych kampanii (np. YouTube) – czyli jeśli ktoś tylko zobaczył reklamę, nie kliknął, a potem wszedł na stronę i kupił, to w Google Ads taka sprzedaż też może zostać przypisana reklamie. To sprawia, że Google Ads zwykle wykazuje więcej konwersji (czasem przypisując sobie zasługę za sprzedaż, na którą miał wpływ choćby pośredni).
Meta Ads (Facebook/Instagram): Meta stosuje podobne podejście – jeśli użytkownik kliknie reklamę na Facebooku/Instagramie i kupi później, to przypisuje konwersję tej kampanii. Standardowo Meta ma jednak krótsze okno atrybucji (domyślnie 7 dni po kliknięciu lub 1 dzień po wyświetleniu reklamy). Co ważne, Meta Ads zalicza również konwersje po samym wyświetleniu reklamy (tzw. view-through conversions), nawet bez kliknięcia. Jeśli ktoś zobaczył reklamę (np. produktu na Instagramie) i potem wszedł na stronę sklepu z innego źródła i dokonał zakupu, panel Meta również może taką sprzedaż przypisać reklamie. To kolejny powód, dla którego dane z Menedżera Reklam Meta bywają wyższe niż np. w Google Analytics, bo GA4 zlicza tylko konwersje powiązane z aktywnymi sesjami i kliknięciami (nie śledzi samych wyświetleń). Ponadto Meta (oraz Google) korzystają z zalogowanych użytkowników, co ułatwia śledzenie cross-device – jeśli ktoś kliknął reklamę na telefonie, a dokończył zakup na komputerze, Meta potrafi to połączyć dzięki temu, że użytkownik jest zalogowany na Facebooku na obu urządzeniach.
Jako ciekawostkę zamieszczam też przykład jak różni się Google i Meta w kontekście uznania wyświetlenia reklamy. W przypadku Google, co najmniej 50% reklamy musi pojawić się w obszarze widocznym przez użytkownika, gdy Meta wymaga jedynie 1 px. (Źródło - Post Krzysztofa Byciny dla grupy "💡Google Ads dla E-commerce by Krzysztof Bycina")
Panel IdoSell: Panel sklepu pokazuje rzeczywistą liczbę zamówień złożonych w sklepie oraz ich źródła według wewnętrznego mechanizmu. Zwykle stosuje on model atrybucji ostatniego kliknięcia (last click) z pewnymi modyfikacjami. Oznacza to, że cała zasługa przypisywana jest ostatniemu źródłu wejścia przed zakupem (np. ostatniemu klikniętemu linkowi, ostatniej kampanii z jakiej klient przyszedł tuż przed złożeniem zamówienia).
Warto tutaj zaznaczyć, że IdoSell na karcie zamówienia w pozycji „Źródła odwiedzin poprzedzające złożenie zamówienia” przyjmuje źródła z okresu 30 dni przed złożeniem zamówienia.
Model atrybucji w raporcie AKIO oraz w zamówieniach, czyli generalnie w panelu sklepu IdoSell, to model który przypisuje konwersje do daty złożenia zamówienia. Wchodząc głębiej w technikalia konwersje są odtwarzane jako zamówienia w panelu na podstawie numerów ID sprzedanych towarów.
Często jednak panel sklepu ignoruje wejścia bezpośrednie jako nowe źródło – jeśli klient wraca bezpośrednio, a wcześniej przyszedł z innego kanału, to nadal przypisuje sprzedaż temu wcześniejszemu kanałowi (podobnie jak stary Google Analytics Universal). Panel IdoSell ma przewagę, że bazuje na faktycznych danych sklepu – zarejestruje każde zamówienie, nawet jeśli użytkownik zablokował cookies czy skrypty analityczne. To powód, dla którego panel sklepu zazwyczaj pokaże więcej konwersji niż GA – Analytics może pewnej części transakcji w ogóle nie odnotować (np. gdy klient nie wyraził zgody na ciasteczka analityczne albo używa adblocka, który uniemożliwia GA4 śledzenie zakupu). Warto wiedzieć, że model last click pomija wpływ wcześniejszych interakcji – panel wskaże ostatnie źródło przed zakupem, nawet jeśli klient wcześniej klikał inne reklamy.
Google Analytics 4 (GA4): jako narzędzie analityczne, stara się dać szerszy obraz ścieżki konwersji. Domyślnie używa modelu atrybucji opartego na danych (data-driven), który dzieli zasługę za konwersję między różne kanały proporcjonalnie do ich wkładu. Jeśli więc klient kliknął reklamę Google, a potem przyszedł z wyników organicznych i kupił, GA4 może część wartości transakcji przypisać reklamie, a część ruchowi organicznemu – a w skrajnych wypadkach nawet przypisać całość innemu źródłu, jeśli uzna je za ważniejsze. To fundamentalna różnica: GA4 nie „dopisuje” każdej sprzedaży do kampanii płatnych, przez co zwykle pokaże mniej konwersji przypisanych reklamom niż ich własne panele. Ponadto GA4 ma okna konwersji konfigurowalne – standardowo około 30 dni (dla nowych użytkowników) do 90 dni (dla zakupów), więc jeśli zakup nastąpi długo po kliknięciu (poza tym oknem), GA4 już go nie połączy z tamtą sesją. GA4 opiera się na danych zbieranych ze strony (zdarzenia e-commerce, jak purchase), więc jeśli tracking na stronie jest niepełny lub zablokowany, może pominąć część transakcji. Nie śledzi też konwersji bez aktywnej interakcji (wyświetlenia reklamy bez kliknięcia nie są w GA4 przypisywane żadnemu kanałowi, bo nie było sesji). Wreszcie, GA4 ma ograniczenia w śledzeniu użytkownika między urządzeniami – chyba że użytkownik jest zalogowany i włączono funkcję Signals. W efekcie GA4 bywa „surowsze” w liczeniu konwersji niż panele reklam, ale za to daje możliwość spojrzenia na całe ścieżki (raporty konwersji wielokanałowych) i porównywania różnych modeli atrybucji w jednym miejscu.
Ciekawostka: Czy wiedziałeś, że filtrując zamówienia po źródłe, Google Ads by IdoSell jest jako jedyny zwolniony z ostatniego klika? Cytując odpowiedź jednego z komunikatów od BOK IdoSell:
Mogę potwierdzić, że w przypadku wyszukiwania po zamówieniach, wskazywany jest ostatni przeklik w wyłączeniem Google Ads by IdoSell (IAI Ads).
W przypadku wyszukiwania źródła Google Ads by IdoSell (IAI Ads) wskazywane jest każde zamówienie, w którym brały udział reklamy, czyli również takie, w których było kilka źródeł. Powodem jest fakt, iż zamówienia są odtwarzane w systemie, co z kolei jak pisałem, wynika z faktu, iż Google nie udostępnia identyfikatorów zamówień.
Zatem w wynikach wyszukiwania zamówień po źródle Google Ads by IdoSell (IAI Ads) mogą się znaleźć zamówienia gdzie ostatnim przekliiem nie będzie Google Ads by IdoSell (IAI Ads).
Gdy dysponujemy tyloma różnymi raportami, łatwo wpaść w pułapkę polegania na jednej liczbie – a to może prowadzić do błędnych wniosków. Zamiast ślepo wierzyć jednemu systemowi, warto porównywać dane z różnych źródeł i szukać wspólnych trendów. Każdy raport pokazuje nieco inny wycinek rzeczywistości, dlatego najmądrzej jest używać tych liczb kierunkowo, a nie jak wyroczni.
Jeżeli np. zarówno Google Ads, jak i Meta Ads pokazują wzrost konwersji o 20% w danym miesiącu, a GA4 też widzi zwyżkę przychodów – można z dużą dozą pewności powiedzieć, że trend wzrostowy jest realny (mimo że wartości bezwzględne się różnią). Z kolei gdy jeden system raportuje spadki, a drugi wzrosty – trzeba drążyć temat, bo być może różnice wynikają z atrybucji, a sprzedaż realnie stoi w miejscu. Kluczem jest spójność trendów: czy wszystkie metryki zmierzają w tym samym kierunku?
Co więcej, żaden pojedynczy wskaźnik nie ma sensu w oderwaniu od całości biznesu. Dlatego zawsze należy zestawić dane marketingowe z łącznymi kosztami i przychodami sklepu. Przykładowo, jeśli Facebook twierdzi, że kampania dała 50 tys. zł sprzedaży, Google Ads dolicza kolejne 70 tys. zł, a sklep realnie w tym okresie zarobił 100 tys. zł, to jasne jest, że nie można tych liczb sumować – wyniki się nakładają. Zamiast tego lepiej spojrzeć: łącznie wydaliśmy na reklamy X zł, sklep wygenerował Y zł przychodu – czy to się spina? Ważne jest podejście holistyczne: patrz na swój łączny CPA/ROAS ze wszystkich kanałów razem, a nie tylko na każdy z osobna. Taka perspektywa ochroni Cię przed sytuacją, w której jeden kanał wygląda świetnie na papierze, a firma i tak dokłada do interesu.
Poza teoretyczną wiedzą, chcemy podzielić się praktycznym narzędziem, które pozwoli Ci podjąć decyzję tj.
Szablon bezpłatnie możesz skopiować tutaj z pełną instrukcją jak go wdrożyć w swoim biznesie 🙂
