Képzeld el, hogy egy Vevő ma lead egy rendelést a webáruházadban. Öröm, pezsgő, Slack-emoji.
De… kinek köszönheted a konverziót?
- A Facebook-hirdetésnek, amit 2 hete látott?
- A Google-keresésnek, amikor rákeresett a márkádra?
- Vagy annak az e-mailnek, amit tegnap reggel kapott Tőled, és benne volt a 20%-os kupon kedvezmény?
Pontosan ez az attribúciós modellek lényege. Megmutatják, hogy a vásárláshoz vezető úton mely marketingcsatornák mekkora érdemet kapnak.
Ha webshop tulajdonosként segítségre van szükséged, hogy hol és hogyan tudod megnézni a Google Analytics felületén az egyes forgalmi csatornák e-kereskedelmi konverziós arányát, nézd meg ezt a videót:
🧠Mi az az attribúciós modell?
Egy attribúciós modell szabályrendszer, ami azt határozza meg, hogy a konverzió értékét hogyan osztjuk szét az egyes marketing érintkezési pontok között.
Mondhatjuk úgy is: ez az a módszer, amivel eldöntöd, ki kapja a pálmát a vásárlásért.
És miért fontos ez?
- Mert ebből látod, mi működik a marketingedben – és mi nem.
- Mert ez alapján döntöd el, mibe fektetsz több pénzt, és mit vágsz vissza.
- Mert ha rossz attribúció alapján ítélsz, lehet, hogy pont azt a csatornát “nyírod ki”, ami valójában elhozza a Vevőt (csak nem ő az utolsó a sorban).
🧪Az attribúciós modellek a Google Analytics 4-ben
A Google Analytics 4 már nem egy „last click only” dinoszaurusz, hanem egy modern marketing elemző “svájci bicska”. Íme a fő attribúciós modellek, amelyeket használhatsz:
1. Adatalapú attribúció (Data-Driven Attribution – DDA)
A Google saját AI-ja dönt a kreditek elosztásáról, a valós konverziós utak alapján. Figyelembe veszi a kattintások sorrendjét, az eszközöket, a kampánytípusokat, stb.
📌Jó Neked, ha: van már konverziós adatod, és valós képet akarsz arról, mi működik.
⚠️Ez az alapértelmezett modell a GA4-ben.
2. Első kattintás (First-click)
Minden kreditet az első érintkezés kap. Ő „nyitotta meg a kaput”.
📌Jó Neked, ha: brand építésben vagy, és tudni akarod, ki hozza a figyelmet Neked.
3. Utolsó kattintás (Last-click)
A végső kattintás kap minden dicsőséget. Aki végül “átnyomta” a kosarat.
📌Jó Neked, ha: gyors döntési ciklusú termékeid vannak, vagy egyszerű modellel akarsz számolni.
⚠️Megjegyzés: a GA4 alapból kizárja a „Direct” forgalmat, ha más forrás is van a láncban.
4. Lineáris (Linear)
Minden csatorna egyenlő részt kap a konverzióból. Fair play.
📌Jó Neked, ha: minden érintkezési pont fontosnak tűnik, és nem akarod „favorizálni” az elejét vagy végét.
5. Időalapú hanyatlás (Time-decay)
Minél közelebb van egy csatorna a konverzióhoz, annál nagyobb súlyt kap.
📌Jó Neked, ha: rövid kampányokban vagy, és az “utolsó lökés” a fontos.
6. 💡Pozíció alapú (Position-based / U-alakú)
A kezdő és a záró csatorna kapja a legtöbb kreditet (pl. 40-40%), a köztesek osztoznak a maradékon.
📌Jó Neked, ha: érdekel, ki hozta be a Vásárlót, és ki zárta le az üzletet – a köztes szereplők is kapnak egy kis tapsot.
Mire figyelj webáruház-tulajdonosként?
- A modell befolyásolja, mit látsz „nyertes kampánynak”.
- Ne egy adatot nézz – kontextusban gondolkozz! Egy e-mail kampány lehet, hogy nem zár le vásárlást, de elindítja a folyamatot.
- Tesztelj több modellt is a GA4 „Model comparison” nézetében – látni fogod, mekkora a különbség.
Zárszó: a vásárlás útja ritkán egyenes
A Vásárlód nem úgy dönt, hogy „most vásárolok, mert láttam egy hirdetést”. Sokkal inkább egy kis digitális kalandjátékon megy keresztül, ahol minden csatorna egy-egy NPC (segítő karakter).
Az attribúciós modellek abban segítenek Neked, hogy ne csak az utolsó karaktert jutalmazd, hanem azt is, aki először megszólította, útba igazította, vagy elnyerte a bizalmát.
📊Érdemes erre is szentelni időt. Mert ha jól osztod a krediteket, jobban tudsz dönteni, és kevesebb pénzt égetsz el a vakrepülésben.
Amennyiben úgy érzed, elakadtál, és jó lenne megérteni a legfontosabb összefüggéseket a webáruházadra vonatkozóan, a számok és adatok tekintetében, vagy akár konkrétan egy teljes átfogó webanalitikai auditot szeretnél, jelentkezz hozzám most egy online konzultációra!
