Wir unterhalten uns über Attribution Beta und warum das mit dem „Beta“ vermutlich noch ziemlich ernst zu nehmen ist, beleuchten die Unterschiede zu den Multi-Channel-Trichter-Berichten in Google Analytics und hoffen auf eine bessere Zukunft.

Housekeeping

  • Danke für Eure iTunes-Rezensionen, so macht das Spaß!
  • Wer hätte es gedacht; schon wieder Weihnachten! Wir wünschen Euch alles Gute und hören uns im nächsten Jahr.

Fundstücke

Ding des Monats: Attribution Beta

  • Was ist Attribution und was bedeuten die Modelle? Hatten wir schon: https://www.termfrequenz.de/podcast/beyond-pageviews-podcast/bp-2-16-einstieg-in-die-attribution/ – einfach nochmal reinhören.
  • Einsteigen in das neue Tool über Link in GA oder direkt bei https://www.google.com/analytics/attribution/
    • Dann 3 / 30 Tage warten…
  • Alter Hut eigentlich (Google I/O Mai 2017). War Beta, dann “einfach weg”
  • Was haben wir heute: https://www.seerinteractive.com/blog/attribution-beta-google-analytics/
  • Besteht aus Berichten zu Conversionpfad, Zeitintervall, Pfadlänge und Modellvergleich.
    • Segmentierbar nach MCT Gruppen, Standard, Quelle / Medium, Gerät… (analog MCT Berichten).
    • Lookback-Window 30 – 90 Tage. Auch nichts Neues
  • Wait! Sind das nicht nur die alten Reports im neuen Gewand? Jein. Vorteile / Unterschiede ggü. “alten” MCT-Berichten:
    • Datengetriebenes Modell (wenn verfügbar)
    • Über Properties hinweg nutzbar, alle Daten in einem Projekt oder gezielt für bestimmte Conversions oder Transaktionen auswählbar
    • Berichte im “neuen Stil”
    • Details wie “Conversionzeitpunkt vs. Interaktionszeit”
    • Sind die Ergebnisse zwischen altem Attributionsvergleichstool und dem Report in Attribution vergleichbar? Nein. Warum? Verrate es uns! 😉
  • Kommt da noch mehr?
    • Vermutlich. Auch Verbindung zu mehr Produkten aus der GMC sind denkbar.
    • Aber: Bleibt das langfristige Ziel bestehen, das Thema Attribution in allen Produkten hiermit zu vereinheitlichen? Auch Ads & Co? Wo “Zusammenführen” von Daten immer mehr zum
    • Problem wird? Wir werden sehen.
    • Ad Hoc Analysen wie bei App+Web sind wohl denkbar

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