Slik analyserer du Facebook-annonsetrakten din ved hjelp av Facebook og Google Analytics: Social Media Examiner

Vet du virkelig hvilke av Facebook-annonsene dine som gir kunder og inntekter? Forteller Facebook deg en ting og Google Analytics sier noe annet?

I denne artikkelen vil du oppdage hvordan du bruker Facebook og Google Analytics sammen for å avsløre hvordan Facebook-kundene dine engasjerer seg med trakten din når de kjøper.

Attribusjonsutfordringen

Et av de vanligste problemene som eiere og markedsførere av nettbutikker står overfor, er å ikke vite hvilke annonser, kanaler og kampanjer som faktisk er ansvarlige for konverteringer, nye kunder og inntekter. Dette gjør det praktisk talt umulig å vite hvor man skal tildele budsjett for å utvide virksomheten.

Det er her forståelsesattribusjon kommer inn.

I dag skjer det sjelden et kjøp på nettet på det første nettstedsbesøket. Det tar flere berøringspunkter før en kunde er klar til å trekke ut kredittkortet og foreta et online-kjøp. Lastattribusjonsmodellen - som krediterer alt til den siste annonsen eller trafikkilden kunden klikket på eller så på før konvertering - er utdatert.

Å se på en typisk tidslinje for kundereisen vil vise deg hvorfor:

• 8:50 - Mens de er på vei til jobben, ser noen som surfer på sosiale medier på en mobil enhet, en prospekteringsannonse.
• 08:55 - De klikker på annonsen for å sjekke ut produktet på selskapets nettsted.
• 08:59 - Før de legger varen til en vogn, kommer de på jobb og avslutter økten.
• 17:00 - Etter at arbeidsdagen er avsluttet, surfer de på sosiale medier og får en remarketingannonse for det samme produktet. De klikker på den annonsen og fullfører kjøpet.

Fordi Facebook Ads Manager bare viser attributt for siste klikk, ser du konverteringen fra remarketingkampanje og kan bestemme seg for å slå av prospektkampanjen fordi den ikke viser noen konverteringer. I virkeligheten er prospekteringsannonsen den viktigste delen av trakten. Uten den prospekteringsannonsen hadde ikke forbrukeren sett produktet de ønsket å kjøpe.

For å unngå å gjøre feil som dette, må du spore trafikken og konverteringsberegningene fra toppen av trakten helt ned til bunnen.

Facebook Analytics og Facebook Attribution kan hjelpe. Men først vil jeg raskt forklare noen grunnleggende sporingsgrunnlag.

Hvordan tilskrivningskreditt brukes til konverteringer

Det er to typer attribusjonshendelser:

• En visningsattribusjon tildeler kreditt for en konvertering når noen tar handling etter å ha sett annonsen din.
• En klikkattribusjon tildeler kreditt for en konvertering når noen tar handling etter å ha klikket på annonsen din.

Tiden du tillater mellom en visnings- eller klikkhendelse og en konvertering, for at annonsen skal motta kreditt for konverteringen, kalles attribusjonsvindu.

Standard attribusjonsvindu for et klikk på en annonse er vanligvis 28 dager for Facebook og 30 dager for Google. En 28-dagers klikkattribusjon betyr at alle som konverterer (f.eks. Kjøp) innen 28 dager etter at de har klikket på en annonse, blir markert som en konvertering for den annonsen.

Standard attribusjonsvindu for visning er 1 dag. En 1-dags visningsattribusjon er alle som konverterte i løpet av den siste dagen (24 timer) etter å ha sett en annonse. Denne konverteringen tilskrives annonsen de så. Hvis de konverterer etter mer enn 2 dager siden de så annonsen, tilskrives ikke den konverteringen den annonsen.

Hvis en person ser en annonse og klikker på en annen annonse innen 1 dag, har klikket mer vekt / verdi enn visningen, slik at annonsen som kjørte klikket, tilskrives konverteringen.

Facebook Ads Manager og Facebook Attribution sporer konverteringer annerledes:

• Ads Manager logger konverteringen den dagen kunden interagerte med annonsen.
• Facebook Attribution logger konverteringen dagen den faktisk skjedde.

For å visualisere dette, hvis noen klikket på en annonse den 12. i måneden, men ikke kjøpte annonser den 25. Manager registrerte konverteringen den 12. mens Facebook Attribution ville registrere konverteringen på 25.

I tillegg har Facebook og Google forskjellige måter å spore trafikk og kunder på, slik at dataene du finner ikke samsvarer med 100%. Du vil sannsynligvis se 5%–10% avvik.

Facebook bruker folkebasert sporing, noe som betyr at de utnytter en vedvarende Facebook-pålogging (nettleser pixel, widgets eller apper) for å spore folk på tvers av utgivere, kanaler og enheter både på og av Facebook. Google bruker informasjonskapselbasert sporing, noe som betyr at sporingskoden oppretter brukere og økter. Unike identifikatorer opprettes gjennom en informasjonskapsel for å gjøre dette mulig.

Husk: For å analysere dataene dine enklere og mer nøyaktig i alle de tre verktøyene, må du sørge for at du er legge til UTM til alle annonsene og linkene dine. Et verktøy som Googles kampanjeadressebygger kan hjelpe.

La oss nå gå over til å bruke Facebook Analytics, Facebook Attribution og Google Analytics for å spore attribusjon og konverteringer.

Facebook Analytics-rapporter

Facebook Analytics virkelig kommer ned til segmentering av kunder, utnytte Facebook-piksel og sosiale engasjementsdata fra dine sosiale mediekanaler. Denne grad av kundesegmentering gir deg mye innsikt i hvem kunden din er og hvordan konverteringsveien deres ser ut.

Dette verktøyet ble utviklet for å hjelpe deg med å forstå trafikken din og trinnene kundene tar på nettstedet ditt for å komme til konverteringsmålet, for eksempel kjøp, kundeemne, nedlasting og så videre. Facebook Analytics lar deg segmentere trafikk, se på konverteringstrakter, undersøke inntektsdrivere og annen informasjon.

Her er hovedårsakene til å bruke Facebook Analytics:

• Forstå kundereisen gjennom nettstedet ditt.
• Se konverteringsoppførsel over flere enheter.
• Se tidsforsinkelsen mellom trinnene for konverteringsbanen eller gjenta kjøp.
• Spor sosiale engasjementer til konvertering.
• Se forsinkede (forbi attribusjonsvinduet) konverteringer fra prospekteringskampanjer.

Etter deg sette opp Facebook Analytics, sørg for at du har nok data. For lite, og det vil ikke være betydelig nok til å gi deg verdifull innsikt. Sikt mot 30+ dager eller 100+ konverteringer.

Det vil alltid være opp- og nedturer i dataene dine, gode dager og dårlige. Se på minimum 7 dager, men jeg foreslår 30 dager som en god referanse.

# 1: Forstå tiden kundene bruker i hvert trinn i trakten din

I Facebook Analytics kan du bygge trakter for bedre å forstå kunden din og kassen.

For å lage en trakt, gå til delen Trakter under Aktivitet i venstre navigasjon. Klikk deretter Opprett trakt til høyre.

Kartlegg nå kassen din fra sidevisning til kjøp. En sidevisning er vanligvis hvordan folk kommer inn i trakten. Deretter viser de innhold (vanligvis en produktside hvis du er en e-handelsbutikk), legger til noe i handlekurven og sjekker ut til slutt.

I dette eksemplet kan du se at det i gjennomsnitt tar 3,7 dager for kunder å fullføre trakten, og konverteringsfrekvensen for trakten er 8,15%.

Hvis du blar til bunnen av traktresultatene, kan du se gjennomsnittlig tid brukt på hvert trinn. Her tar det omtrent en uke før folk beveger seg forbi den første visningen til scenen legge til i handlekurven.

Bruk analysedataene for trakten din til å angi budoptimalisering til enten 1-dagers eller 7-dagers klikk.

Legg også merke til forsinkelsen mellom kjøp. Sett trakten på "kjøp og kjøp."

Pro Tips: Du kan bruke Ny brukeraktivitet alternativet for å se konverteringsbanelengden til bare nye brukere å kjøpe.

# 2: Analyser konvertering av toppledninger etter kampanje

I Facebook Analytics kan du spore sluttresultatet av en toppkampanje som en blymagnet, giveaway eller quiz. Dette lar deg se om folk som laster ned blymagneten, går inn i giveawayen eller fullfører quizen blir kunder lenger ned på linjen.

I Facebook Ads Manager kan du bare se 28-dagers klikk og siste berøring som en attribusjonsmodell, noe som betyr at det siste berøringspunktet får kreditt for konverteringen. Det viser ikke om noen kom inn på en gave, besøkte nettstedet og dro, og så en remarketingannonse og konverterte fra det. Remarketingannonsen vil få kreditt for konverteringen, ikke nødvendigvis den beste trakten-kampanjen som introduserte merkevaren din for den personen.

For å se om trafikken fra blymagneten, giveawayen eller quizen ble til inntekter, kan du gå til Inntektsseksjonen i Facebook Analytics.

Deretter vil du legge til filtre for å se hvordan inntektene som vises her ble generert. Klikk på Legg til filter øverst på siden og velg Opprett nytt filter fra rullegardinmenyen.

Deretter ser du en rekke filtre å velge mellom. Du vil filtrere inntektene etter kampanjen din, så du kan se hvem som kom gjennom og endte med å konvertere (selv om det var noen måneder senere, når det gjelder kampanjer med lengre salg trakter).

En måte å gjøre dette på er å velge alternativet Had Matching Web Parameters og velge ett av disse alternativene:

• Henvisningsdomene: Se om noen brukere som har besøkt kampanjesiden noen gang har konvertert.
• Session Referrer URL: Finn ut om noen brukere som fant nettstedet ditt gjennom kampanjen konverterte under den henvisningsøkten. EN økt er tiden brukeren brukte på nettstedet; én bruker kan ha flere økter.
• UTM-kampanjeinnhold: Hvis du merket Facebook-annonsekampanjen din med en UTM, kan du se om noen som klikket på den kampanjen endte med å konvertere.

Hvis du opprettet en egendefinert hendelse (f.eks. Utløses Lead-hendelsen når noen registrerer deg for utdelingen din), du kan velge Opprett nytt filter> Utførte en hendelse> Lead for å se om disse potensene noen gang ble til kunder.

Etter at du har brukt dette filteret, viser Facebook Analytics deg hvor mange som fullførte den ledende hendelsen og hvor mye inntekt som ble generert. I eksemplet nedenfor genererte folk som fullførte den ledende begivenheten (registrert for utdelingen) 91.700 dollar.

Ta en titt på denne videoen for å lære mer om hvordan du bruker Facebook Analytics for å se hvordan trafikken din blir til inntekter og kunder:

# 3: Identifiser dine mest verdifulle kunder

Nå skal vi se på hvordan bruk Facebook Analytics for å finne dine mest verdifulle kunder og bruk deretter informasjonen i kjøpsstrategiene for Facebook-annonser.

Start med å åpne Percentiles-fanen i Facebook Analytics. Denne visningen viser folk med høyest verdi i hele publikummet ditt.

Bla ned til innkjøpsgrafen for å finne ut hva de 25% beste av kundene dine bruker. I dette eksemplet bruker de beste 25% i gjennomsnitt $ 540+.

Når du har denne informasjonen, går du til målgruppens dashbord og lage to tilpassede målgrupper fra nettstrafikk:

• Topp 25% LTV (levetidsverdi) eller AOV (gjennomsnittlig bestillingsverdi) brukere
• Topp 25% sidevisning eller vis innholdsbrukere

Når du oppretter disse egendefinerte målgruppene, velger du kjøpsbegivenheten og velger en tidsperiode (180 dager som standard).

Klikk deretter Avgrens etter for å avgrense dette kjøpshendelsen. Velg Sum av> Verdi> Er større enn (>) fra de tre rullegardinmenyene og skriv inn $ -beløpet. I dette tilfellet vil du opprette et publikum av mennesker som brukte mer enn $ 540 fordi du vet at dette er din mest verdifulle kundegruppe.

Når du har opprettet tilpassede målgrupper for dine mest verdifulle kunder, vil du skape like publikum basert på dem.

Vanligvis lager jeg seks like publikum: 1%, 2%, 3%, 4%, 5% og 5%–10%. Disse lookalikes har en tendens til å fungere bra fordi du tar det beste publikummet ditt og skaper flere målgrupper som dem.

Når du har valgt landet du målretter mot, klikker du på Opprett målgruppe for å opprette lookalikes. Begynn å bruke dem i annonsekampanjene dine.

Pro Tips: Lagre Facebook Analytics-rapportene du ofte ser på. Dette vil spare deg for mye tid.

Facebook Attribution Reports

De Facebook Attribution verktøyet er designet for å sammenligne attribusjonsmodelltyper og attribusjonsvinduer. Det bringer alle trafikkanalene dine sammen til ett dashbord, slik at du kan se på samhandling mellom alle kanaler. Attribusjonsverktøyet hjelper deg med å segmentere trafikkildene dine og se på de forskjellige tilskrivningstypene.

Her er hovedårsakene til å bruke Facebook Attribution-verktøyet:

• Se sporing av hele kundereisen etter 28-dagers klikk.
• Gjør sammenligninger med flere attribusjoner, kanaler og kilder.
• Gi lik verdi til det første og siste berøringspunktet i trakten din (superviktig).
• Se på kundereisen gjennom Facebook-kampanjene dine.
• Mål konverteringsytelse og påvirk tverrkanaler (legg til andre trafikkilder).

Det er syv typer attribusjonsmodeller tilgjengelig i Facebook Attribution:

Selv kreditt: gir en lik prosentandel av kreditten for en konvertering til hvert berøringspunkt på en konverteringsbane. Du kan starte her hvis du ikke vet hvordan trakten din ser ut, og bare vil ha en generell ide om kanaler sammenlignet jevnt.

Siste klikk eller besøk: gir 100% kreditt til det siste klikket eller besøket som skjedde i en konverteringsbane. Dette er modellen som Google Analytics bruker som standard.

Last Touch: gir 100% av æren for en konvertering til det siste klikket eller besøket som skjedde i en konverteringsbane. Hvis det ikke var noe klikk eller besøk, vil det kreditere siste inntrykk. Dette er den vanligste modellen og hvilke annonseplattformer som regel bruker som standard. Det favoriserer mest markedsføring.

Posisjonell 30%: gir en spesifikk prosentandel av kreditten for en konvertering til det første og siste berøringspunktet i en konverteringsbane, med gjenværende kreditt fordelt jevnt over alle andre berøringspunkter.

Posisjonell 40%: gir en spesifikk prosentandel av kreditten for en konvertering til det første og siste berøringspunktet i en konverteringsbane, med gjenværende kreditt fordelt jevnt mellom alle andre berøringspunkter. Dette er modellen jeg foretrekker å bruke fordi den gir den beste verdien til full trakt.

Time Decay 1-Day: gir en økende prosentandel av æren for konvertering til berøringspunkter når de kommer nærmere i tide til konverteringen.

Time Decay 7-Day: gir en økende prosentandel av æren for konvertering til berøringspunkter når de kommer nærmere i tide til konverteringen.

Hvis du ikke allerede har konfigurert Facebook Attribution-verktøyet, denne artikkelen leder deg gjennom prosessen. Når du har konfigurert den, vent 15–30 dager på å samle inn nok data.

# 4: Spor kundereisen over enheter

Facebook Attribution-verktøyet kan avsløre hvordan kunder bruker stasjonære og mobile enheter for å kjøpe produktet ditt. For å få tilgang til disse dataene, naviger til attribusjonsverktøyet.

På attribusjonsverktøyets dashbord klikker du på fanen Konverteringsstier og velger Baner på flere enheter.

La oss nå se på hva informasjonen forteller deg.

For det første avslører det hvor mange som kjøper fra deg, faktisk engasjerer seg i både stasjonære og mobile enheter.

I eksemplet nedenfor skjedde 34% av konverteringene på konverteringsstier som inkluderte både stasjonære og mobile enheter. Så 1 av 3 kunder ser dette selskapets annonser på stasjonær og mobil før de kjøper.

Hvis du blar ned til neste seksjon, kan du se detaljer om enhetene som brukes av folk som sjekker ut på mobilen.

Bildet nedenfor viser at en veldig liten prosentandel av folk ser dette selskapets annonser på skrivebordet og deretter sjekker ut på mobilen. De fleste ser annonsene på mobilen og sjekker ut på mobilen.

Den neste delen viser detaljer om personene som sjekker ut på skrivebordet. Resultatene nedenfor viser at flertallet av folk ser annonser på stasjonære og mobile enheter før de sjekker ut på skrivebordet. Et mindre antall mennesker ser annonser på skrivebordet og sjekker ut på skrivebordet.

Takeaway fra disse resultatene er at det handler om mobil. Du vil dobbeltsjekke statistikken for virksomheten din, men du vil sannsynligvis se lignende resultater. Dette betyr at folk enten blir kjent med merkevaren din på mobil og sjekker ut på mobilen, eller at de finner ut merkenavnet ditt på mobilen og deretter sjekker ut på skrivebordet.

Uansett vil det første inngangspunktet til nettstedet ditt - og førsteinntrykk - trolig være via mobil. Så sørg for at du optimaliserer nettstedet ditt, betalingsflyten og all remarketing du gjør for mobil.

# 5: Sammenlign flere attribusjonsmodeller for å avsløre lønnsomme inntektskilder

Hovedårsaken til å bruke Facebook Attribution-verktøyet er å sammenligne forskjellige attribusjonsmodeller. Slik gjør du det.

Velg konverteringen du vil måle (for eksempel Nettstedskjøp for de fleste butikker) og datoperioden du vil se, øverst til høyre på Attribusjons-instrumentpanelet.

Klikk på den valgte attribusjonsmodellen under datoen. Dette åpner et vindu der du kan endre modeller og attribusjonsvinduer slik at du kan sammenligne dem. Som nevnt ovenfor er det syv attribusjonsmodeller du kan velge mellom.

Når du sammenligner attribusjonsmodeller, anbefaler jeg å fokusere på modellene Last Touch (eller Last Click or Visit) og Positional 40%. Du vil sammenligne attribusjonsmodeller for å se hvordan brukere samhandler med kanalene og kampanjene dine. Velg tilskrivningsvinduet som passer best for din virksomhet; jo dyrere produktet, jo lenger vinduet skal være.

Start med å velge Last Click eller Visit-modellen. På høyre side av vinduet ser du totalt antall konverteringer og hvor stor prosentandel av disse konverteringene tilskrives betalte, organiske og direkte.

I dette eksemplet betales 5%, 51% er organisk og 44% er direkte.

Når du har valgt attribusjonsmodell og vindu, klikker du på Bruk nederst til høyre i vinduet.

Rull nedover siden til Toppkilder-delen og legg merke til store avvik mellom konverteringer og besøk.

I bildet nedenfor er mengden Facebook-betalt trafikk (39.9K) til konverteringer (217) et rødt flagg. Det antyder at du bruker mye penger på Facebook-annonser, men ikke får mange konverteringer.

Ruller du litt lenger ned på siden, kan du se hvordan alt dette brytes sammen.

I eksemplet nedenfor, fokuser på Facebook betalt og Instagram betalt. Med siste-klikk-modellen tilskrives det bare 18 767 dollar til alt du bruker på Facebook og 5 891 dollar til alt du bruker på Instagram.

Og av de 10 115 totale konverteringene, kan bare 310 tilskrives Facebook- og Instagram-annonser.

Bytt nå til Positional 40% -modellen (som gir kreditt til første berøring) og legg merke til fordelingen av betalte, organiske og direkte.

Her hopper den betalte prosentandelen fra 5% til 14%. Dette forteller deg at betalte medier driver mange første klikk og bringer mange nye mennesker til merkevaren din som deretter konverterer.

Deretter ser du på Toppkilder for denne attribusjonsmodellen.

Når du ser på eksemplet, kan du se at organisk fortsatt er på toppen, men betalte Facebook-hopp opp til andre. Forskjellen i faktisk trafikk til konverteringer er heller ikke så dramatisk som i modellen med siste klikk. Instagram betalt hopper også opp.

Takeaway fra disse dataene er at Facebook betalt og Instagram betalt driver mange nye kunder til merkevaren din.

Når du begynner å gi første berøringskreditt, hopper konverteringene fra til 217 til 844 for betalt Facebook og 93 til 498 for betalt Instagram. Så i stedet for å generere $ 25 000, genererer Facebook og Instagram betalte $ 95 000 i inntekter. Dette er viktig fordi hvis du trodde at betalte annonser ikke var lønnsomme og slo dem av, vil du potensielt gi en betydelig inntekt.

Det er viktig å se på tilskrivning av første- og siste-berøring og gi begge disse æren å forstå den virkelige effekten din betalte reklame har på å introdusere nye mennesker til merkevaren din, og fylle toppen av markedet trakt.

Hvis du bare ser på tildeling av siste trykk, vil du aldri kunne utvide varemerket ditt fordi det alltid vil være det ber deg om å bruke mer på remarketing eller organisk, bare fordi de er det siste berøringspunktet folk har ha.

Bryt ned trafikkildene for å se hvilke som er ansvarlige for toppen og bunnen av trakten. Positioneringsattribusjonsmodellen på 40% viser den virkelige avkastningen for kampanjer og trafikkilder fra toppen av trakten.

Se denne videoen for å lære mer om å sammenligne modeller og inntektskilder med Facebook Attribution-verktøyet:

Google Analytics-rapporter

Google Analytics hjelper deg med å få en generell ide om hvordan merkevaren din har det. Den samler mye informasjon om besøkende på nettstedet ditt, og om du sette opp e-handelssporing, får du enda mer ut av det.

Her er hovedårsakene til å bruke Google Analytics:

• Få dypere nettstedsberegninger (tid på stedet, produktdata, flere filtreringsalternativer).
• Forbedre nettstedkonverteringsfrekvensen (finn ting du trenger å fikse).
• Se sammenbrudd og utsjekking av e-handel.
• Se henvisningstrafikkilder og deres kvalitet.
• Sammenlign attribusjonsmodeller (flott å kryssjekke Facebook- og Google-statistikken din).

Når du har konfigurert Google Analytics og e-handelssporing, må du gi den litt tid (30 dager) til å samle inn nok data. Begynn deretter å gå ned i dataene for å finne verdifull informasjon om kundene dine.

# 6: Se hvilke målgruppesegmenter som konverterer best

Når du har satt opp e-handelssporing, kan du filtrer dataene etter forskjellige visninger for å se de mest konverterende målgruppesegmentene.

Start med å gå til Målgrupper> Demografi> Kjønn for å se konverteringsforholdet mellom menn og kvinner.

Bildet nedenfor viser resultatene for et e-handelssted. Du kan se at de får en mye bedre konverteringsfrekvens fra kvinner, men et lavere antall kvinner besøker nettstedet. Så dette selskapet vil kanskje fokusere på å få mer trafikk fra kvinner med sine Facebook-kampanjer.

Hvis du går til Målgrupper> Demografi> Alder, finner du data om de forskjellige aldersgruppene for trafikken din. Denne informasjonen kan hjelpe deg med å identifisere aldersgruppene du bør fokusere på.

Dataene nedenfor avslører 18–24 og 25–34 er dårlig demografi for dette e-handelsområdet, så det kan være bedre å fokusere på de andre aldersgruppene.

Gå deretter til Målgrupper> Geo> Plassering og klikk på USA for å se hvilke stater som har høyest konverteringsfrekvens.

Dataene nedenfor viser at dette nettstedet får mye trafikk fra Virginia, men Virginia konverterer dårlig. Så de vil kanskje begynne å ekskludere Virginia fra deres markedsføringskampanjer.

Hvis du ser under Målgrupper> Teknologi og målgrupper> Mobil, finner du data om hvilke enheter (mobil, stasjonær og nettbrett) og nettlesere (Chrome, Safari, Firefox osv.) Publikum bruker.

Her kan du se at Chrome får mesteparten av trafikken, men den har mye lavere konverteringsfrekvens enn de andre nettleserne. Så dette selskapet vil kanskje se om det er noen feil med å bruke nettstedet på Chrome.

# 7: Analyser konverteringer etter trafikkilde og kampanje

La oss nå se på hvordan vi kan evaluere kvaliteten på trafikkildene og kampanjene dine, slik at du kan bestemme hvor du trenger å fokusere.

For å se disse dataene, gå til Anskaffelse> All trafikk> Kilde / medium. Trafikken du ser i denne rapporten spores med UTM-koder. Alt som ikke spores, vises vanligvis som direkte / ingen.

Start med å se på avvisningsfrekvenser for forskjellige kilder. Er det noen sider eller kilder som har høy avvisningsfrekvens?

På bildet nedenfor har facebook.com/referral (som vanligvis er organisk) en veldig høy avvisningsfrekvens (91%), noe som antyder at de ikke er klare til å kjøpe. Besøkende kommer til nettstedet og forlater den første siden de besøker.

Noe får dem til å reise med en gang. Det kan være treg sideinnlastning, eller siden inneholder kanskje ikke informasjonen de lette etter. Løs sidene folk spretter på for å redusere stedene der folk faller ut av trakten din.

Deretter ser du på gjennomsnittlig øktvarighet, som er hvor lang tid folk bruker på nettstedet ditt. Vanligvis er kvaliteten på trafikken høyere hvis folk bruker mer tid på siden og ser på flere sider.

I eksemplet ovenfor har facebook / cpc en gjennomsnittlig øktvarighet på 56 sekunder (som er under 1:07 gjennomsnitt for visning), men en høy konverteringsfrekvens på 4,27% (som er høyere enn gjennomsnittet for 2,99% for utsikt). Dette betyr at trafikken enten er høyt målrettet, eller at målgruppen den målretter mot er av høy kvalitet.

Når du har gått gjennom alle trafikkildene for å finne ut de beste, kan du endre den sekundære dimensjonen til kampanje for å bryte ned informasjonen ytterligere.

Gjennomgå nå hver trafikkilde fordelt på kampanjer. Dette kan hjelpe deg med å identifisere kampanjer som konverterer godt (og kampanjer som ikke konverterer godt), slik at du vet hvor du skal bruke penger.

Husk at Google Analytics går etter tilskrivning med siste trykk, slik at disse dataene ikke tar hensyn til tildeling av første berøring.

Ta en titt på denne videoen for å finne ut hvordan du kan evaluere kvaliteten på trafikkildene og kampanjene dine med Google Analytics:

# 8: Sammenlign konverteringsattribusjon ved første og siste berøring

Google Analytics-attribusjonssammenligning vil hjelpe deg bestemme hvilke trafikkanaler som genererer nye kunder.

Det er viktig å forstå tilskrivning og hvordan det påvirker måten kjøpsverdien tildeles forskjellige trafikkilder. Selv om konkurranser kan generere mye ny trafikk og bevissthet, blir de nye brukerne til kunder? Du må bruke en attribusjonsmodell for første interaksjon, ikke interaksjon med siste berøring, for å se dette i Google Analytics.

For å se disse dataene, gå til Konverteringer> Attribusjon> Modellsammenligningsverktøy.

Start med å sørge for at du bare sporer transaksjonene.

Google Analytics har lignende attribusjonsmodeller til Facebook. Jeg liker å sammenligne første interaksjon med siste interaksjon. Det er en god måte å se hva som bringer trafikken inn og hva som konverterer trafikken.

Når du har valgt attribusjonsmodellene dine, klikker du på Kilde / medium som den primære dimensjonen.

Sammenlign nå de to modellene for hver trafikkilde.

I eksemplet nedenfor kjører Facebook CPC 202 konverteringer for siste berøring og 240 for første berøring. Dette forteller deg at Facebook CPC er en kilde til nye kunder. Det driver ny bevissthet som konverterer til betalende kunder.

Å legge til kampanje som en sekundær dimensjon kan hjelpe deg med å forstå dine prospekteringskampanjer.

I eksemplet nedenfor kan du se at Facebook-remarketing tar mye av den siste berøringen, noe som forventes. Og Facebook-prospektering / påvirkere genererer mange henvisninger til første berøring.

Når du ser på dataene dine slik, kan du se hvilke kanaler som bringer inn nye kunder og hvilke kanaler som bare konverterer andre trafikkilder (gjør remarketingarbeidet). Konverteringer fra siste samhandling førte ikke nødvendigvis inn noen nye kunder, men de var i stand til å konvertere kundene som alle dine andre prospekteringskampanjer brakte inn.

Konklusjon

En av de vanligste problemene bedrifter står overfor er mangel på forståelse eller innsikt i deres kundesalg. Hvilke annonser, kanaler og kampanjer er faktisk ansvarlige for konverteringer, nye kunder og inntekter? Hvor skal du fordele budsjettet ditt for å utvide virksomheten din?

De fleste nettbutikker ser fremdeles bare på tilskrivingsmodellen med siste trykk, som krediterer den siste annonsen eller trafikkilden kunden klikket på eller sett før konvertering.

Denne artikkelen viser deg hvordan du bruker Facebook Analytics, Facebook Attribution og Google Analytics til bedre forstå kundereisen din slik at du kan kjøre bedre, mer lønnsomme markedsføringskampanjer mens du skalerer virksomhet.

Du kan tilbringe år av livet ditt med å klikke rundt disse analyseverktøyene, men dataene og rapportene ovenfor hjelper deg med å informere markedsføringsretningen din når det gjelder konvertering og inntekt.

Hva tror du? Hvilke av disse Facebook- og Google Analytics-rapportene hjelper deg med å bedre forstå kundereisen din? Del tankene dine i kommentarene nedenfor.

Flere artikler om Facebook-annonsering:

• Oppdag en fem-trinns prosess for å gjøre flere Facebook-kundeemner til kunder.
• Lær hvordan du bygger en Facebook-annonsetrakt som fungerer for din virksomhet.
• Finn syv måter å skalere Facebook-annonsekampanjer på.