Google Ads

AdWords attributiemodellen: waarom je niet zomaar ‘laatste klik’ moet kiezen

Let op: dit artikel is meer dan 2 jaar geleden geschreven. Misschien is de inhoud inmiddels verouderd. Zou je graag een update zien? Stuur ons dan een berichtje.

Standaard worden je conversies in Google Ads (voorheen AdWords) berekend op basis van het bekende ‘laatste klik’-model. Ook Google Analytics werkt standaard op basis van laatste klik. Voor de beginnende marketeer of ondernemer is dit misschien prima, al is het altijd belangrijk te begrijpen wat dit betekent, zodat je je data juist interpreteert.

Maar wil je echt meer uit je data halen en beter optimaliseren, dan is het verstandig een ander attributiemodel te overwegen. Ik leg je uit waarom.

Wat is een attributiemodel?

Attributie is het toekennen van een conversie aan een bepaalde bron, bijvoorbeeld een verkeersbron of specifieke advertentie. Het probleem is dat er vaak meerdere stappen vooraf gaan aan een conversie en meerdere bronnen bijgedragen kunnen hebben aan deze conversie.

Stel: je verkoopt babyschoenen en je merk heet X. Een bezoeker zoekt naar ‘babyschoenen’, klikt één van je advertenties aan en bezoekt je site, maar koopt niets. De bezoeker is echter wel enthousiast geworden en zoekt de volgende dag naar ‘babyschoenen merk X’, klikt opnieuw op een advertentie en koop wel. Standaard wordt dan deze conversie toegeschreven aan deze laatste klik en krijgt die advertentie alle credits. Maar als deze bezoeker de eerste advertentie nooit gezien had, zou deze dan van je bestaan af hebben geweten en ook iets bij je gekocht hebben? Oftewel: zou deze eerste advertentie ook niet wat waarde moeten krijgen?

Er zijn verschillende manieren om te bepalen aan welke bron(nen) een conversie wordt toegeschreven. Dit worden attributiemodellen genoemd.

AdWords attributiemodellen

Hieronder volgt een overzicht van de verschillende attributiemodellen waar je op dit moment uit kunt kiezen in Google Ads. Je kunt dit per conversieactie instellen.

Belangrijk om te weten: attributiemodellen werken alleen voor zoekadvertenties en voor Google Shopping. Dus als iemand klikt op een gewone zoekadvertentie, daarna op een remarketing display campagne en dan converteert, dan gaat de waarde 100% naar de remarketing display campagne, ongeacht je instellingen.

De attributiemodellen van Google Ads nemen bovendien alleen data van Google Ads in overweging. Dus stel dat iemand tussentijds via Facebook of een nieuwsbrief op je site klikt, wordt dat hier niet meegenomen.

Laatste klik

Dit model is standaard geselecteerd. Het is het meest eenvoudige model, waarbij het laatste contactmoment (in het geval van AdWords: de laatste advertentie waarop is geklikt en het bijbehorende zoekwoord) alle credits krijgt toegekend.

Eerste klik

Hierbij krijgen de advertentie die het eerst werd aangeklikt en het bijgehorende zoekwoord alle waarde toegekend.

Lineair

Alle contactmomenten krijgen evenveel waarde. Stel dat een bezoeker 5 keer op een advertentie heeft geklikt voor deze bezoeker converteerde, dan krijgen alle advertenties 1/5e van de waarde toegekend.

Tijdsinterval

Hierbij krijgen de kliks die vlak voor de conversie plaatsvonden meer waarde toegekend dan eerdere kliks.

Positiegebaseerd

Geeft 40% van de waarde aan zowel de eerste als de laatste advertentie (en bijbehorende zoekwoorden). De overige 20% wordt verdeeld over overige klikken die daar tussenin plaatsvonden.

Gegevensgestuurd

In dit model wordt machine learning gebruikt om alle converterende en niet-converterende paden in je account te analyseren. Aan de hand daarvan wordt de waarde van alle betrokken advertenties en zoekwoorden bepaald. Dit is alleen beschikbaar voor accounts met voldoende data (minimaal 600 conversies per maand).

Waarom kiezen voor een ander attributiemodel dan laatste klik?

De belangrijkste reden om een ander attributiemodel te kiezen is dat je in het geval van ‘laatste klik’ sowieso data mist, ervan uitgaande dat bezoekers over het algemeen meer dan één contactmoment nodig hebben om tot een conversie te komen.

Of dit daadwerkelijk het geval is kun je eenvoudig controleren in je account. Ga hiervoor naar Tools – Meting – Attributie voor het zoeknetwerk. In het overzicht zie je waarschijnlijk al iets staan als: ’45,8% van uw conversies werden voorafgegaan door twee of meer advertentieklikken. Voor meer details kun je doorklikken naar het rapport ‘padlengte’. In het voorbeeld zie je dat ongeveer de helft van de kliks direct leidt tot een conversie, maar dat er gemiddeld 2 x wordt geklikt op een advertentie voor er een conversie plaatsvindt.

padlengte google ads

Gebruik je het ‘laatste klik’-model, dan wordt aan de helft van je advertenties geen waarde toegekend terwijl ze waarschijnlijk wel bij hebben gedragen aan de conversie. Kortom: je mist belangrijke informatie.

So if you ignore first and middle click keywords and optimize PPC campaigns on the basis of ‘cost per last ad click’ conversions then you won’t get optimal results and may even lose money. That is because if a keyword is not completing a sale, it may be initiating a sale or assisting a sale (always remember that).

And if you stop bidding on the keyword because its ‘cost per last click ad conversion’ (the so called CPA reported by Google Ads) is too high or the keyword is not directly completing any conversion then you could lose money.

Bron: optimizesmart.com

Maar welk attributiemodel moet je dan kiezen?

Dit is een logische, maar ook hele lastige vraag. Want dit hangt eigenlijk af van je account en je doelstellingen. In het algemeen kan ik het volgende adviseren:

  • Gebruik het gegevensgestuurde model als deze beschikbaar is. Dit model is het slimst en zal de meest nauwkeurige waarde toekennen.
  • Is dat niet mogelijk en wil je toch (voorzichtig) testen met een ander model, ga dan voor tijdsinterval. Deze is het meest conservatief (lijkt ook het meest op ‘laatste klik’). Je moet er dan wel rekening mee houden dat de eerste klik relatief weinig waarde krijgt. Dus voor campagnes die sturen op naamsbekendheid is het minder geschikt.
  • Is je belangrijkste doelstelling branding/naamsbekendheid, dan kan ‘eerste klik’ interessant zijn. Het nadeel hiervan is dat je deze instellingen op accountniveau doorvoert, dus als je ook campagnes hebt die zich wel op directe conversie richten is dat niet slim.
  • Persoonlijk vind ik positiegebaseerd ook erg logisch klinken. Immers, zonder die eerste klik zou je waarschijnlijk ook nooit je laatste klik gehad hebben. Toch wordt deze door andere bureaus zelden geadviseerd.
  • Het lineaire model wordt eigenlijk door niemand geadviseerd. Dit omdat key touch points dan te weinig waarde krijgen, dus je weet niet welke campagnes eigenlijk het beste scoren wat conversie betreft.

Maar kijk bijvoorbeeld goed naar hoeveel tijd er gemiddeld zit tussen de eerste klik en een conversie. Goedkope producten zullen bijvoorbeeld vaak al na slechts 1 klik gekocht worden, terwijl je bij duurdere producten waarschijnlijk meerdere tussenstappen zult zien. Baseer je uiteindelijke keuze zoveel mogelijk op data.

Is het gegevensgestuurde model niet beschikbaar en twijfel je nog, dan zou ik kiezen voor tijdsinterval of positiegebaseerd.

Nog enkele tips

Google geeft nog een tip voor als je in eerste instantie minder conversies ziet dan voorheen:

Here’s something to consider, especially in the days and weeks after you move away from a last-click model: your costs will likely remain the same but your conversions may show a small, temporary drop. That’s because the conversion lag for non-last-click models tends to be higher than for last-click models. This could make it seem, for a brief period of time, that performance is getting worse.Things should quickly stabilize as your account adjusts to new ways of counting conversions, but know that slight performance drops are expected after changing models.

OptimizeSmart heeft een interessant stappenlan om zoekwoorden en zoektermen te vinden die voor ondersteunende conversies hebben gezorgd in het verleden, maar niet voor ‘laaste klik’-conversies. Dan kun je deze alsnog toevoegen als ze gepauzeerd of verwijderd waren of je biedingen verhogen.