Чтобы посмотреть отчет ML-атрибуции по лидам, перейдите в раздел «ML-атрибуция», во вкладку «Лид». Кликните на иконку «Полный отчет», чтобы просмотреть детали. Выберите нужный период для отображения данных.
Данные отчета по лидам дают вам возможность проанализировать какой из рекламных источников/каналов наиболее эффективен в лидогенерации.
Круговая диаграмма «Количество атрибутированных лидов по группам каналов» показывает распределение полученных лидов по каналам в зависимости от количества полезных событий, полученных из сессий этих каналов. Справа от диаграммы представлены данные по количеству достигнутых целей, коэффициенту конверсии, количеству лидов, суммарному расходу и CPL (цена за 1 лид).
Ниже представлены 2 таблицы со списком переоцененных и недооцененных кампаний.
В топе переоцененных и недооцененных кампаний переоценка рассчитывается по формуле: (LastClick CPL - ML CPL) / ML CPL*100%. Результаты напротив кампаний — это индекс переоценки, который показывает на сколько % кампания переоценена с точки зрения стоимости CPL. Если показатель больше 30, то рекомендуется увеличить бюджет на данный источник, если меньше -30, то следует отключить рекламу или вкладывать в нее меньше денежных средств.
Чтобы посмотреть подробный отчет по атрибуции, перейдите в нижнюю часть страницы в платные источники трафика или другие источники трафика.
Все отчеты по группам каналов делятся на платные и другие (бесплатные) источники трафика.
В первой колонке в «Платных источниках» всегда указан «Источник/канал» (source/medium).
Во второй колонке вы можете выбрать дополнительный параметр источника — кампанию, объявление или ключевое слово. Каждый раз при выборе нового параметра, Платформа представит вам новые данные.
Во вкладке «Платные источники трафика» вы получите детальную информацию по источнику и узнаете:
Сумму расходов на рекламный источник в выбранной вами валюте проекта.
Количество лидов, посчитанных по Last Click (так считает Google Analytics и Яндекс.Метрика).
Количество лидов, посчитанных по ML-атрибуции на основе машинного обучения (более достоверные данные, полученные на основе машинного обучения AMIHUB).
Last Click CPL (модель Google Analytics и Яндекс.Метрики).
Расчет стоимости CPL по ML-атрибуции (более достоверные данные, полученные на основе машинного обучения AMIHUB).
Переоценка CPL. Переоценка CPL показывает, разницу CPL, которая была получена сравнением недостоверной модели по Last Click с достоверной моделью ML-атрибуции AMIHUB и является основанием для переоценки или недооценки кампании. Если показатель <0 — рекламная кампания недооценена. Показатель > 0 — рекламная кампания переоценена.
Во вкладке «Другие источники трафика» название источника/канала берется из параметров источника/канала (source/medium). Здесь вы можете выбрать дополнительный параметр и получить информацию по:
- Количеству лидов по LastClick (по модели Google Analytics и Яндекс.Метрики);
- Количеству лидов по ML-модели (более достоверная модель на основе машинного обучения AMIHUB).