Меня недавно попросили поближе познакомиться с данными для веб -сайта в Google Analytics 4 (GA4).

Это было для «Королевы измерений» Кэти Делахай Пейнпионер с более чем 30 -летним опытом работы в области исследований и измерений в коммуникациях, который теперь чувствует, что она летет слепой.

Из рассмотрения ее данных в GA4 оказывается, что 86% новых пользователей, которые посетили ее веб -сайт за последние 28 дней, пришли из «прямых» каналов.

Это означает автора книги Измерить то, что важно Не могу определить источники подавляющего большинства трафика ее веб -сайта.

Итак, я сравнил приобретение пользователей в течение последних 28 дней с аналогичным периодом прошлого года (сопоставление дня недели). Хорошей новостью было то, что общее количество новых пользователей выросли на 29% по сравнению с аналогичным периодом прошлого года (YOY).

Но вот в чем плохая новость: прямой трафик на ее сайт вырос на 126%годов, в то время как трафик рефералов снизился на 90%, органический социальный трафик снизился на 33%, а органический поисковый трафик снизился на 28%.

Это означает, что более шести из семи пользователей теперь прибывают на сайте Пейна без прослеживаемого реферата.

Это включает в себя ситуации, когда пользователь вводит адрес своего веб -сайта непосредственно в свой браузер, использует закладку для доступа к ее сайту или прибывает из источника, который не передает информацию реферателей.

Углубляться в то, что стоит за трафиком

Итак, я спросил королеву измерений пару стандартных вопросов:

Она ответила: «У меня даже нет учетной записи Tiktok, и я не использовал WhatsApp годами!»

Я бы назвал это большим нет. Но это также указывало на то, что я должен использовать функцию поиска GA4, чтобы обнаружить «верхнюю целевую страницу пользователями для первого пользователя группы канала по умолчанию прямого трафика».

Домашняя страница сайта была главной целевой страницей для прямого трафика, но там только 18,37% пользователей приземлились. На втором месте был ее блог, консультант по измерению, который получил 13,96% прямого трафика сайта.

Когда я поделилась этими данными с Пейном, она рассказала: «Я чаще вкладывался в блог».

Я бы назвал это большим да. Итак, я только что спросил Google о названиях ее недавних постов в блоге в поле поиска Google.

Вот что я видел, когда я гуглил [Sorry boss, I never got the Memo. How to know if you’re reaching the unreachables?]Полем

Стоит отметить, что даже когда ее контент появляется в обзоре Google AI, ссылка на ее сообщение в блоге не передает данные реферателей в GA4, и ссылка на ее статью LinkedIn на ту же тему не отслеживается ее учетной записью GA4.

Затем я только что спросил Google, [Is Paine Publishing an authoritative site?]Полем

Вот что я видел:

Таким образом, даже часть прямого трафика на ее домашнюю страницу, возможно, поступила по ссылкам в обзорах ИИ, которые не передают данные реферателей в GA4.

Почему подобные понимания не сообщались больше CMO?

Сообщение о белкахкоторые в первую очередь сосредотачиваются на создании отчетов, не обязательно предоставляя глубокое понимание или действенные рекомендации, неохотно выделяют этот тип аномалии, особенно когда «прямой» означает «мы не знаем».

Таким образом, CMO должны переосмыслить атрибуцию в поиске искусственного интеллекта. Они должны независимо проверять и интерпретировать данные на основе событий GA4.

И им также необходимо нанять «анализа ниндзя», которые преуспевают в анализе данных, чтобы раскрыть скрытые закономерности, генерировать понимание и предоставить рекомендации для улучшения бизнеса.

Переосмысление атрибуции в поиске искусственного интеллекта

CMO должны переосмыслить свои фундаментальные предположения о атрибуции.

Как они должны приписать кредит ключевым действиям пользователя на протяжении всего пути к совершению покупки или завершения других важных действий на своих сайтах?

Они должны избегать старых дискуссий, которые узко сосредоточены на атрибуции, управляемой данными по сравнению с платным и органическим атрибуцией последнего клика.

Эти точки соприкосновения кажутся менее значимыми, когда поиск искусственного интеллекта скрывает источники из шести из семи посетителей их веб -сайта.

Вместо этого CMO (и важные члены их команды) должны читать «Пришло время для маркетологов выйти за пределы линейной воронки«

В статье Boston Consulting Group приводятся силовые приспособления к комплексному массиву точек обработки в линейную модель воронки не совпадают с фактическими поездками для клиентов.

Эта линейная модель воронки может привести к упущенным возможностям из -за плохо распределенных ресурсов или неэффективного общения.

BCG говорит: «Вместо этого маркетологи должны принять более адаптируемую основу, которая более точно отражает реальные пути, которые берут потребители».

BCG рекомендует переходить от линейной воронки на «влиять на карты». Но, прежде чем CMO влетят в этот туманный банк, они должны пересмотреть «расширяющуюся сеть точек отслеживания-новые потоковые услуги, впечатления от покупок в Интернете, Genai и социальные платформы».

Признание пробелов атрибуции, которые существовали до ИИ

Если CMO взорвут модель воронки и изучат то, что находится на стадии осведомленности, они увидят, что она включает в себя радио, телевизионную рекламу, журналы/газеты, объявления в магазине, из уст в уста, упаковку и рекламные щиты. Ни один из них никогда не был отслежен в GA4.

И, если они проанализируют, что находится на этапе рассмотрения, они увидят, что это включает в себя видео, сайты брендов, социальные сети, поиск, спонсируемый контент, розничные медиа, в приложении и электронную почту. Они были отслеживались GA4 — пока поиск искусственного интеллекта не начал затумачивать источники этого трафика на веб -сайты.

Другими словами, GA4 не отслеживал стадию осознания этого «многопайкового ландшафта» еще до появления обзоров Google AI.

И теперь, когда поиск искусственного интеллекта задерживает источники большинства точек связи на этапе рассмотрения, CMO должны быстро пересматривать, пересматривать, пересматривать, пересмотреть, переосмыслить и переосмыслить свои предположения о атрибуции, управляемой данными.

Эти старые предположения все еще могут быть действительными для кампаний Max Max в рекламе Google, которые используют AI Google, чтобы максимизировать производительность во всех рекламных каналах Google, включая поиск, отображение, YouTube, Discover, Gmail и карты.

И когда организация подключает свою собственность Google Analytics с учетной записью Google Ads, она позволяет выравнивать конверсии GA4 и Google Ads, используя наиболее важные события организации.

Но, согласно исследованию поиска с нулевым кликом в 2024 году, платные поисковые учетные записи только для 1% щелчков.

Итак, как CMO назначают кредит SEO, контент-маркетинг, маркетинг в социальных сетях и коммуникации для 40,5% других поисков Google, которые производят клики, или 58,5% поисков нулевого клика?

Пока Google не предоставит новую версию аналитики, которая измеряет то, что имеет значение для профессионалов по всему маркетинговому миксу, CMO должны будут независимо проверять и интерпретировать данные на основе событий GA4.

Независимо проверять и интерпретировать данные на основе событий GA4

Как CMOS обнаруживают критические данные и стратегические идеи, которые им необходимы для успешной перемещения через туманный банк, окружающий этап осведомленности о путешествиях клиентов?

Они должны проводить больше исследований рынка старой школы. По иронии судьбы, многие бренды сократили свои бюджеты на исследования рынка после того, как Google начал предлагать бесплатные исследования бренда для рекламодателей для своих кампаний на YouTube в марте 2013 года.

Но CMO не нужно ограничивать независимые исследования подъема бренда, задавать вопросы об отзыве рекламы. Они могут задать вопросы о узнаваемости бренда, рассмотрении и покупке намерения понять ценность всего их маркетингового сочетания.

В 2019 году мое агентство по цифровому маркетингу помогло Школе управления и трудовых отношений Рутгерс (SMLR) запустить новую программу получения степени магистра онлайн.

Мы выиграли награду по поиску в США за лучшее использование PR в поисковой кампании и были финалистом в лучшей интегрированной категории кампании.

Мы провели обследования до и после запуска, чтобы показать:

• Процент респондентов, которые сказали, что они «знакомы с» Rutgers SMLR, увеличился с 13,8% до запуска до 18,5% после запуска.
• Процент респондентов, которые сказали, что они «очень вероятно» порекомендовать Rutgers SMLR другу или коллеге увеличились с 16,7% до запуска до 19,0% после запуска.

Затем CMOS может успешно перемещаться по низким облакам, теперь скрывая точки сопровождения на этапе рассмотрения, поставив кого -то, отвечающего за исследования аудитории, а также исследования рынка.

Есть несколько отличных инструментов исследования аудитории, каждый из которых имеет уникальные сильные стороны, чтобы помочь понять их потребности, поведение, предпочтения и мотивации.

Для поведения в Интернете и цифровых следов Sparktoro и аналогичных Wheb очень эффективны.

Для психографического и культурного анализа сродства, Audiense и Buzzsumo — отличный выбор.

Для социального прослушивания и мониторинга бренда Sprout Social и замочная скважина являются мощными вариантами.

Взять под контроль, когда аналитика терпит неудачу

Далее, CMO должны оспаривать свои команды SEO, контент -маркетинг, маркетинг в социальных сетях и коммуникационные команды, чтобы создать свою собственную аудиторию в GA4, как и те, которые платная медиа -команда уже использует для кампаний по ремонту.

Например, зрители PR могут включать пользователей, которые:

• Прокрутите до 90% сообщения в блоге или статьи.
• Скачать белый документ.
• Воспроизвести не менее 50% видео продукта.
• Заполните учебник.

Команда по коммуникациям может поделиться своей пиар -аудиторией со своими коллегами в оплачиваемых СМИ, которые могут использовать рекламу Google для ремонта для этих групп пользователей.

• Если пользователи прокругаются до 90% или более вашего сообщения в блоге или загрузить белый документ, они могут использовать рекламу, чтобы пригласить их на подписку на ваш информационный бюллетень.
• Если пользователи играют не менее 50% от видео продукта или выполняют учебник, они могут использовать рекламу, чтобы пригласить их на посещение одного или нескольких личных или виртуальных событий.

CMO также должны спросить их команды цифровой аналитики, использовали ли они «исследования» в этом месяце. Это набор передовых инструментов в GA4, предназначенных для выхода за рамки основных отчетов, что позволяет им получить более глубокое представление о поведении своих клиентов.

Нет никакого способа предсказать, какие разные команды цифровой аналитики узнают, но CMO, которые чувствуют, что они летят слепы, захотят узнать, что их команда видела, когда они использовали:

• Изучение пользователя Чтобы узнать данные о отдельных пользователях или группах в ваших сегментах, чтобы проанализировать подробные поездки пользователей.
• Когортное исследование Изучить группы пользователей с общими признаками, чтобы понять тенденции поведения и производительность с течением времени.
• Перекрытие сегмента Чтобы сравнить, как сегменты пользователей пересекаются, чтобы раскрыть скрытую аудиторию, которая соответствует конкретным условиям.
• Исследование воронки Чтобы отслеживать шаги, выполняющие для завершения ключевых действий, помогая оптимизировать пути конверсии и выявить проблемы с производительностью.
• Исследование пути Чтобы визуализировать фактические пути навигации, которые пользователи проходят через ваш сайт или приложение.
• Пользовательская жизнь Оценить долгосрочное поведение и ценность пользователя в результате первого визита через жизненный цикл их клиента.

Анализ найма ниндзя, которые преуспевают при анализе данных

Наконец, CMO должны спросить себя: как проблема атрибуции удавалось так долго летать под радаром?

Они могут обвинить аналитический интеллект GA4. Предполагается, что автоматизированная информация должна обнаружить необычные изменения или появляющиеся тенденции в данных их веб -сайта и автоматически уведомлять их команду Digital Analytics на инструментальной панели Insights на платформе аналитики.

Если так называемые отчетные белки неохотно выделяли этот тип аномалии, особенно когда «прямой» означает «мы не знаем», то кто действительно виноват?

Вот почему CMO также должны спросить себя: как мне превратить хотя бы одну из моих отчетных белок в анализ ниндзя?

Чтобы поощрить отчетную белку развиваться в ниндзя, CMOS должны сместиться от запроса данных, чтобы поощрять кого -то в их команде по цифровой аналитике активно интерпретировать его и рекомендовать решения.

Это также включает в себя поощрение их к развитию навыков в статистическом анализе, понимании бизнес -контекста и эффективно передавать результаты.

Больше ресурсов:

---

FeAtred Image: Viktoriia hnatiuk/shutterstock