Attribuutio

Attribuutio (engl. Attribution) tarkoittaa kaikessa yksinkertaisuudessaan konversioon liittyvien vaiheiden arvottamista tietyn mallin mukaisesti. Yleisesti puhutaankin attribuutiomallinnuksesta. Kuulostaako monimutkaiselta? Ajattele asiaa jalkapallotermein: konversio on kuin maali, ja attribuutiomallinnus on tapa lukea maalin aikaansaaminen eri pelaajien ansioksi.

Ennen kuin uppoudut teknisiin asioihin liikaa, kannattaa heti alkuun sisäistää brittiläisen tilastotieteilijä George Boxin nyrkkisääntö ”kaikki mallit ovat väärin, mutta jotkut ovat hyödyllisiä”.

Mitä tämä tarkoittaa? Sitä, että yksikään malli ei voi vastata todellisuutta täysin. Sehän onkin vain yksinkertaistettu mallinnus. Mutta jotkut mallit ovat niin hienostuneita, että niistä saa puristettua tuntuvaa lisäarvoa liiketoimintaan.

Attribuointi voi tapahtua monella eri tasolla, esimerkiksi yhden digikanavan sisällä, eri digikanavien välillä tai kaikkien kanavien välillä (sis. ei-digitaaliset kanavat).

Digikanavan sisäinen attribuutio

Jalkapalloanalogian mukaisesti tässä joukkueen jäsenet ovat yhden digikanavan eri kohtaamispisteitä.

Esimerkiksi Google-mainontaa voi ajatella yhtenä kanavana, mutta Googlen mainosekosysteemiin sisältyy hakukoneen lisäksi YouTube, GMail ja paljon muuta.

Näin ollen kanavan sisäisellä attribuutiolla saadaan parempi kokonaiskuva eri kohtaamispisteiden vaikuttavuudesta. Eli esimerkiksi mitkä kohtaamispisteet ”syöttävät” palloa tehokkaasti eteenpäin, jotta maalitykki voi lopuksi potkaista sen maaliin.

Digikanavien välinen attribuutio

Tässä jalkapallojoukkueen jäsenet ovat yhden eri digikanavien kohtaamispisteitä.

Jotkut digikanavat ovat luontaisesti enemmän ”syöttäjiä” kuin ”maalitykkejä”, joten jokaisen rooli on tärkeä ymmärtää. Ymmärrykseen auttaa digikanavien välinen attribuutio. Ilman tätä ymmärrystä voisi helposti tehdä virheellisen johtopäätelmän, että jos kanava ei kerran lauo itse maaleja, se on turha. Kanavalla voi kuitenkin olla ratkaisevan tärkeä rooli ”syöttäjänä”, jota ilman maalihanatk tyrehtyvät.

Monikanavainen attribuutio

Vielä laajempi näkymä on se, että kuvitteellisen jalkapallojoukkueen jäsenet ovat pelikentällä, joka kattaa kaiken; offline-markkinoinnin, digitaalisen markkinoinnin, kivijalkamyymälät, kaiken.

Tässä attribuointi on entistäkin mutkikkaampaa, mutta voi antaa paljon kaivattua näkemystä miten offline-panostukset muuttuvat verkkokaupan myynniksi, tai miten digimarkkinointi jalkauttaa ihmisiä kivijalkaliikeeseen ostoksille.

Eri attribuutiomalleja

Last-click attribution – viimeisen klikin attribuutio

Tämä lienee tutuin malli, sillä last-click oli toimialan standardina vuosikausia. Jos tämä saa sinut raapimaan päätäsi, hyvä. Last-click tarkoittaa sitä, että tapahtunut konversio on luettu vain ja ainoastaan viimeisen kanavan/kohtaamispisteen ansioksi.

First-click attribution – ensimmäisen klikin attribuutio

Yhtä vinoutunut kuin last-click, mutta tietenkin toiseen suuntaan: siinä konversio luetaan vain ja ainoastaan ensimmäisen kanavan/kohtaamispisteen ansioksi.

Last non-direct click attribution – viimeinen epäsuoran klikin attribuutio

Sama kuin last-click sillä erolla, että jos konversio on tapahtunut lopuksi suoran liikenteen kautta, luetaan konversio sitä edeltävän (siksi ”epäsuora”) kanavan hyväksi. Suora liikenne jätetään huomioimatta. Eli tavallaan suora liikenne luetaan tässä mallissa jo ansaituksi, eikä markkinointipanostuksen aikaansaamaksi.

Linear attribution – Suoraviivainen attribuutio

Suoraviivaisen attribuution voi mieltää myös ”tasa-arvoiseksi” attribuutioksi. Tässä kaikki konversiopolun klikit luetaan yhtä merkityksellisiksi. Kuulostaa varmasti oikeudenmukaiselta, ja onkin vähemmän vinoutunut kuin first- ja last-click, mutta ei anna täyttä hyötyä.

Time decay attribution – Aikavaikutus-attribuutio

Tässä mallissa alkaa näkymään jo hieman enemmän harmaan eri sävyjä: Mitä ajallisesti lähempänä jokin kanava/kohtaamispiste on konversiota, sitä enemmän sille annetaan arvoa. Hieman kuin last-click, mutta jo paljon tasapainoisempi.

Position based attribution – Sijaintipohjainen attribuutio

Tässä attribuutio luetaan tietyn prosentuaalisen kaavan mukaan: Konversiopolun ensimmäinen ja viimeinen klikki saavat molemmat 40 % ja väliin jäävät klikit 20 %.

Miksi juuri 40/20/40? Se on hyvä kysymys. Ehkä joku viisas on joskus katsonut ensimmäisen ja viimeisen klikin malleja ja päättänyt, että ääripäiden väliinkin pitäisi saada malli. Onhan sijaintipohjainen toki hyödyllisempi kuin last-click tai first-click.

Data-driven attribution – Dataan perustuva attribuutio

Nimi kuulostaa menneiden vuosien hypeltä, mutta älä sen hämätä – tämä on selvästi kehittynein ja lisäarvoa tuottavin malli.

DDA käyttää koneoppimisen algoritmeja konversiopolkujen arviointiin. Mutta se ei rajoitu vain konversiopolkuihin vaan tarkastelee myös niitä polkuja jotka eivät johda konversioihin.

Haa! Eli se oppii ja vertailee konversion todennäköisyyttä mainonnalle altistuneiden sekä samankaltaisten, mutta sille altistumattomien kesken.

Malli oppii antamaan arvoa sen mukaan miten jonkin mainosklikkauksen mukanaolo (ja ajoitus) konversiopolussa muuttaa konversion todennäköisyyttä, kumpaan tahansa suuntaan. DDA tekee tämän hienojakoisesti ja voi siksi pirstoa hyväksiluennan jopa sadasosiksi – eli jos jokin klikkaus on ollut mukana konversion muodostumisessa edes sadasosan verran, se huomioidaan.

DDA:n muodostama malli perustuu kattavasti asiakkaittesi aikaansaamiin konversiopolkuihin, siihen miten sinun asiakkaasi käyttäytyvät. On helppo ymmärtää, että ilman runsasta datamäärää, se ei pääse oikeuksiinsa.

Mikä määrä sitten riittää? Google on aiemmin ohjeistanut, että DDA:ta varten mainostilille yleensä tulisi olla vähintään 600 konversiota viimeisten 30 päivän ajalla.

Tästä ohjeistuksesta on kuitenkin luovuttu ja 2023 alusta Google on ottanut dataan perustuvan attribuutiomallin jopa täysin uusien mainostilien oletusmalliksi. Epäilemättä tämä on silti parempi vaihtoehto kuin last-click, mutta DDA tulee antamaan aitoa lisäarvoa vasta suuremmilla datamäärillä.