Magic Attribution basiert auf dem Algorithmus MagicScript mit einem verbesserten Attributionsmodell Magic Linear. Magic Linear verändert die klassische Auffassung der Steuerung von PPC-Kampagnen und zeigt den Konversionspfad in einem völlig anderen Licht.
Magic Attribution basiert auf dem Algorithmus MagicScript mit einem verbesserten Attributionsmodell Magic Linear. Magic Linear verändert die klassische Auffassung der Steuerung von PPC-Kampagnen und zeigt den Konversionspfad in einem völlig anderen Licht.
Wie funktioniert ein lineares
Attributionsmodell
Google Ads
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Google Search
Organic
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Facebook Ads
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Webinar
Outbound
20%
Web visit
Direct
20%
Das linear Attributionsmodell ordnet Konversionen und ihr Wert allen Quellen des Konversionspfade gleichmäßig zu.
Attributionsmodell ist eine Regel oder eine Gruppe von Regeln, aufgrund deren die Konversionen und ihr Wert zu den einzelnen Touchpoints im Konversionspfad der Kunden zugeordnet werden (Als Touchpoints werden die einzelnen Interaktionen mit den Quellen, mit denen der Kunde während des Konversionspfade in Kontakt gekommen ist, wie z. B. bezahlte Klicks, unbezahlte Klicks, Besuche, Impressionen, usw. bezeichnet.).
Wir sind der Meinung, dass die Art und Weise am besten geeignet und fair ist, wenn die Werte zu den Konversionen hinzugefügt werden. Das ist der Grund, warum wir uns für das lineare Modell entschieden.
Das lineare Attributionsmodell weist allen Ressourcen, die am Konversionspfad teilnahmen, Konversions und ihren Wert zu. Bei den Tests stellten wir fest, dass das lineare Attributionsmodell viel billiger als das „Markov-Modell“ zu berechnen ist und gleichzeitig für 95% der Projekte gleichermaßen geeignet ist.
- Die Basis bildet ein linear Attributionsmodell
- Benutzt wird ein 30-tägige Look-Back Window
- Direct und “Brand” Besuche sind nicht einbezogen.
Es funktioniert als Cross Channel Attributionsmodell. Das bedeutet, dass im Vergleich zu den Attributionsmodellen, die in Google Ads zur Verfügung stehen, nicht nur die Daten aus Google CPC, sondern von allen Quellen, aus denen Daten in Google Analytics strömen, benutzt werden.
Ein Vergleich von
Attributionsmodellen
Ein Vergleich von Attributionsmodellen
Inner Channel Attributionsmodelle (arbeitet nur mit den Klicken aus mehreren Attributionsmodellen).
Damit es funktionieren könnte, werden die historischen Daten benötigt.
Bei der Entstehung der Bestellung benötigt die Daten über der Marge.
Potrebuje dáta o marži pri vzniku objednávky
Kann mit dem Storno und der Rückerstattung arbeiten.
Inner Channel Attributionsmodelle (arbeitet nur mit den Klicken aus mehreren Attributionsmodellen).
Damit es funktionieren könnte, werden die historischen Daten benötigt.
Bei der Entstehung der Bestellung benötigt die Daten über der Marge.
Potrebuje dáta o marži pri vzniku objednávky
Kann mit dem Storno und der Rückerstattung arbeiten.
Cross Channel Attributionsmodell (arbeitet mit den Daten aus mehreren Quellen).
Basiert auf einem linearen Modell, als Basis lässt sich jedenfalls fast jeder Modell benutzen).
Falls bestimmte historische Daten vorhanden sind (Feed mit den Margen), benötigt nicht die Lernphase.
Bei der Entstehung der Bestellung benötigt nicht die Daten über der Marge.
Kann mit dem Storno und der Rückerstattung arbeiten.