Facebook Attribution, la 1° guida completa ai modelli d’attribuzione

L’attribuzione è un tema sempre caldo nel mondo del marketing digitale. Comprendere la provenienza degli utenti, l’impatto reale di ogni canale sul proprio business e soprattutto il percorso effettuato dai clienti prima di arrivare alla fase decisionale d’acquisto, è una sfida tanto affascinante quanto complessa, nonché in continua evoluzione.

Secondo uno studio condotto da Facebook, la misurazione tradizionale basata sui cookie e sull’ultimo clic perde il 45% dei touchpoint digitali. In media, ogni persona corrisponde infatti a circa tre cookie.

Una misurazione fondata sulle persone e non sui “biscottini” porta a identificare mediamente 22 touchpoint con un brand, cifra 6 volte superiore a quella basata solo sui clic; un viaggio dove l’advertising sui dispositivi mobile impatta sul 52% delle conversioni.

Sappiamo già che il modello d’attribuzione di Facebook Ads è profondamente diverso da quello di Google Analytics (ne parlavo qui già qualche anno fa) e tende a ridistribuire l’attribuzione delle conversioni, diminuendo l’impatto reale delle sorgenti di traffico diretto e organico e incrementando quello del mobile advertising (sui social e non solo).

Alla famiglia di strumenti analitici già presenti nella piattaforma come Facebook Analytics, Menlo Park ha aggiunto un altro tassello, Attribution, rispondendo così alle novità dei suoi rivali, da Google Beta Signals, ad Amazon Attribution, passando per l’integrazione di LinkedIn Ads con Google Marketing Platform.

Come attivare Facebook Attribution

Per attivarlo, vai sulla voce Attribution dentro a Business Manager e crea una nuova linea di business per ogni azienda. Assegna il corrispondente account pubblicitario, il pixel, l’eventuale app, l’insieme di azioni offline e le conversioni personalizzate.

Entro 24 ore Facebook ti mostrerà i dati a partire dal giorno d’attivazione (non è retroattivo), così come nella figura qui sotto.

Scegliendo gli eventi di tuo interesse dalla tendina in alto a destra (acquisti, lead, già configurati nel tuo Facebook Pixel), hai una prima schermata con la suddivisione delle conversioni tra traffico a pagamento (paid), organico (organic) e diretto (direct).

Subito sotto, hai una panoramica delle origini di traffico, come Google Ads, Facebook o Instagram.

Ma la principale funzionalità di Facebook Attribution consiste nella possibilità di mettere a confronto diversi modelli di attribuzione, così come avviene da tempo su Google Analytics, tenendo però a mente quanto detto sopra sulla misurazione crossdevice basata sulle persone e non sui semplici cookie. Facebook, infatti, grazie al login, riesce a tener traccia del nostro passaggio tra diversi dispositivi.

Questi sono i modelli attualmente disponibili e paragonabili:

Pari credito
Attribuisce la stessa percentuale di merito di una conversione ad ogni touchpoint del percorso di conversione.

Ultimo clic o ultima visita
Attribuisce il 100% del merito all’ultimo clic o all’ultima visita che ha avuto luogo in un percorso di conversione.

Ultima interazione
Attribuisce il 100% del merito di una conversione all’ultimo clic o all’ultima visita che ha avuto luogo in un percorso di conversione. Se tale azione non si è verificata, il merito sarà attribuito all’ultima impression.

30% in base alla posizione
Attribuisce il 30% di merito di una conversione al primo e all’ultimo touchpoint in un percorso di conversione, e il credito rimanente (40%) viene distribuito in modo uniforme tra tutti gli altri touchpoint.
Ad esempio, se avvengono 5 touchpoint nel percorso di conversione, i tre punti di contatto mediani che intercorrono tra il primo e l’ultimo, ricevono ciascuno il 13,3% del credito. Questa è la ragione per cui se utilizzi questo modello, vedrai un numero di conversioni frazionato in ciascun canale e campagna (6,81 conversioni).

40% in base alla posizione
Funziona come il modello precedente, assegnando però il 40% del credito al primo e ultimo touchpoint e il restante 20% a tutti gli altri.

Decadimento temporale di 1 giorno
Attribuisce una percentuale maggiore di credito ai touchpoint più vicini alla conversione. Il modello dimezza il merito attribuito dopo un determinato periodo di tempo, in questo caso 1 giorno, assegnando maggior credito ai touchpoint più recenti.
Ad esempio, i touchpoint avvenuti 1 giorno prima della conversione ottengono il 50% del merito, mentre quelli verificatisi 2 giorni prima il 25% (la metà).

Decadimento temporale di 7 giorni
Funziona come il modello precedente, ma il tempo di dimezzamento del credito è di 7 giorni. Si adatta dunque meglio ai processi d’acquisto che richiedono un tempo più lungo.

È possibile inoltre escludere le visite dirette (una buona scelta per valutare al meglio l’impatto delle campagne pubblicitarie) o organiche (ha senso soprattutto se il sito è nuovo e non è posizionato sui motori di ricerca) e scegliere una finestra temporale personalizzata e combinata (clic + impression) da 1 a 90 giorni per i clic e da 4 ore a 90 giorni per le impression.

Quale modello devo scegliere?

Non esiste una risposta universalmente valida. Ti consiglio in prima istanza di metterli a confronto e valutare come vengono distribuite le conversioni tra i canali e le singole campagne. Attribution ti può così aiutare a comprendere quanti e quali touchpoint vengono attivati prima di arrivare alla conversione e qual è il reale impatto di ogni campagna pubblicitaria.

Il modello più adatto è quello che riesce a rappresentare al meglio il processo d’acquisto dei tuoi clienti. Se il customer journey è lungo e necessita di molti punti di contatto prima di giungere al termine, probabilmente i modelli di pari credito o basati sulla posizione fanno al tuo caso. Se invece l’acquisto avviene d’impulso in breve tempo (24 ore), utilizza l’ultima interazione, escludendo le visite dirette.

Il modello data driven

Facebook ha inoltre sviluppato un modello statistico basato sui dati (data driven) che assegna un credito frazionato ai touchpoint relativi soltanto alle sue origini di traffico o impression (Facebook e Instagram organico e Ads, Messenger, Audience Network) in base al loro impatto incrementale stimato.

Cosa significa impatto incrementale e come viene misurato? Facebook divide in due gruppi il pubblico che potrebbe vedere le tue inserzioni, in modo totalmente casuale. Il gruppo di test è costituito dalle persone che possono vedere le tue inserzioni, mentre il gruppo di controllo è composto da persone che non visualizzeranno le tue inserzioni.

In questo modo, Facebook è in grado di determinare quali conversioni sono causate dalle tue inserzioni e quali non si sarebbero verificate senza di esse. I test vengono aggiornati periodicamente in modo automatico.

Per poter visionare le statistiche relative al modello basato sui dati, devi selezionare il canale Facebook Paid che comprende tutte le campagne attive sull’account pubblicitario della tua linea di business.

La tabella mette in comparazione le statistiche del modello data driven (in blu) con quelle fornite dal modello di attribuzione selezionato in alto, in questo caso “40% in base alla posizione”. Le conversioni di quest’ultimo sono maggiori rispetto al data driven (perché la 1° campagna in tabella, trattandosi di retargeting dinamico, ottiene molte conversioni come ultimo clic), ma scegliendo il modello “ultimo clic o ultima visita”, il rapporto si ribalta.

Trattandosi di un account che utilizza inserzioni video e obiettivi di brand awareness, è naturale che il modello “ultimo clic” sottostimi il loro impatto, mentre quello basato sui dati ridistribuisca il credito anche su queste campagne; viceversa il modello basato sulla posizione dà maggior merito al retargeting (ultimo touchpoint) spostando l’ago della bilancia.

Ora hai finalmente una chiave di lettura completa che ti permette di interpretare al meglio i dati e di prendere decisioni più consapevoli e… data driven!

Il report crossdevice

Facebook Attribution torna anche su altro argomento caro ai vertici di Palo Alto, il crossdevice. Nella tab dedicata, trovi il numero e percentuale dei percorsi di conversione che hanno compreso uno o più dispositivi. Ad esempio, puoi vedere quante persone hanno comprato su desktop dopo aver interagito con un’inserzione su mobile o viceversa.

L’integrazione con altre piattaforme pubblicitarie

Se hai già utilizzato Attribution o sei già andato davanti allo schermo per attivarlo, avrai notato che le statistiche sono incomplete. Mancano i clic e le impression relative a Google Ads, così come i nomi delle singole campagne.

Per arricchire e completare la tua analisi, puoi aggiungere i dati provenienti da altre piattaforme pubblicitarie come Bing Ads, Criteo, Outbrain o lo stesso Google Ads.

Clicca su aggiungi piattaforma, segui le istruzioni fornite da Facebook e inserisci il tag o codice come richiesto nella piattaforma di riferimento.

Nel caso di Google Ads, naviga su impostazioni > impostazioni account e copia-incolla il tag fornito da Facebook Attribution nel campo modello di monitoraggio, attivando la voce “monitoraggio parallelo”.

Nel secondo step, permetti ad Attribution di attingere e mappare i dati delle campagne su Google Ads tramite il caricamento di uno script.

Torna su Google Ads, vai in strumenti > script e clicca sul simbolo + per crearne uno nuovo. Copia e incolla il codice fornito da Facebook e clicca su anteprima per testarne il funzionamento. Salva e nella schermata degli script imposta una frequenza giornaliera alle ore 6.00.

L’importazione può essere fatta anche manualmente, ma è meglio lasciar svolgere alle macchine il loro lavoro, non pensi? Così facendo, ogni giorno Attribution importa i dati alle 6 di mattina.

Dopo la prima importazione, puoi vedere i nomi delle campagne e posizionamenti anziché i numeri ID, scoprire il ROAS e le metriche relative ai costi di Google Ads o qualsiasi altra piattaforma andrai ad integrare, direttamente all’interno di Facebook!

Una panoramica che diventa completa al 100% nella tab report personalizzati, dove visualizzi tassi e costi di conversione di ciascuna campagna col modello di attribuzione desiderato.

Buona analisi!

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