כדי לקרוא דוח קמפיין נכון, צריך לדעת קודם כול איך נספרה כל המרה: לפי איזה מודל ייחוס, באיזה חלון זמן ומול איזה מקור אמת. רק אחרי זה כדאי לפרק את הממוצעים ולשאול מה קרה בעסק עצמו באותה תקופה. כשהדוח עונה על שלוש השאלות האלה, הרבה יותר קל לקבל ממנו החלטה.
בקצרה
- כל פלטפורמה סופרת אחרת. סכימה של דוחות ממערכות שונות סופרת לא פעם את אותה מכירה יותר מפעם אחת.
- מודל הייחוס משנה את התמונה. אותן המרות בדיוק יתחלקו אחרת בין ערוצים לפי המודל שנבחר.
- חלון ההמרה קובע מה נספר. המרה שקרתה אחרי שהחלון נסגר פשוט לא תופיע בדוח.
- דוח טוב נגמר בהחלטה. מה עבד, מה לא עבד ומה עושים בחודש הבא. לפעמים ההחלטה היא להזיז תקציב, ולפעמים להמשיך ולמדוד.
מה זה דוח קמפיין, ועל מה הוא אמור לענות?
דוח קמפיין הוא סיכום של מה שקרה בפעילות פרסומית בתקופה מסוימת, והוא אמור לענות על שאלה אחת: האם להמשיך, לשנות או לעצור.
דוחות רבים מתחילים בחשיפות ובקליקים ומסתיימים בהמרות ובעלות. זה סדר שנוח למערכות, אבל לא בהכרח למי שצריך להחליט. מי שמקבל דוחות ממספר פלטפורמות יודע שהמספרים שלהן לא תמיד מתיישבים זה עם זה ועם נתוני המכירות.
לכן כדאי להפוך את הסדר. מתחילים מהיעד העסקי ומהנתונים של העסק עצמו, כמו מכירות, לידים איכותיים ולקוחות חדשים, ורק אז בודקים מה כל ערוץ תרם. כשהדוח בנוי כך, קל לראות אם המספרים של הפלטפורמות מתיישבים עם המציאות.
מה זה ייחוס המרות, ולמה הפלטפורמות מדווחות על מספרים שונים?
ייחוס המרות הוא השיטה שבה מחליטים איזה מגע של הלקוח עם הפרסום יקבל קרדיט על המרה, וכל פלטפורמה מפעילה את השיטה שלה על הנתונים שהיא רואה.
לקוח יכול לראות סרטון ברשת חברתית, לחפש את המותג בגוגל ימים אחר כך, ללחוץ על מודעה ולקנות. מערכת הפרסום של הרשת החברתית רואה חשיפה שקדמה לרכישה, וגוגל רואה קליק שקדם לאותה רכישה. כל אחת מהן עשויה לרשום את ההמרה לזכותה, וכשמחברים את הדוחות, אפשר לקבל יותר מכירות ממה שהיו בפועל.
פתרון מקובל הוא מקור אמת אחד, שבו כל המרה נספרת פעם אחת. זה יכול להיות מערכת האנליטיקס, מערכת ה-CRM או מערכת המכירות, ובלבד שההחלטה מתקבלת מראש ונשמרת לאורך זמן. מקור אמת הוא בסיס מוסכם להשוואה, ולא אמת מוחלטת: גם GA4 ומערכות אחרות מושפעות מהסכמה לעוגיות, מחסימות ומהגדרות המדידה. את הדוחות של הפלטפורמות ממשיכים לקרוא, אבל בעיקר כדי לבצע אופטימיזציה בתוך כל ערוץ, לא כדי להשוות ביניהם. חשוב גם להבחין בין ייחוס לתוספתיות. ייחוס עונה על השאלה איזה מגע קיבל קרדיט על ההמרה. תוספתיות עונה על השאלה אם ההמרה הייתה קורית גם בלי הפרסום, ובודקים אותה בניסוי שמשווה קבוצה שנחשפה לפרסום לקבוצה דומה שלא נחשפה.
מה זה מודל ייחוס, ואילו מודלים יש בדוחות GA4?
מודל ייחוס הוא הכלל שלפיו מתחלק הקרדיט על המרה בין נקודות המגע במסלול של הלקוח, וב-GA4 נשארו היום שלוש אפשרויות עיקריות.
לפי מרכז העזרה של Google Analytics בעת כתיבת המאמר, אפשר לבחור ב-GA4 בין ייחוס מבוסס נתונים, Paid and organic last click ו-Google paid channels last click. המודלים first click, linear, time decay ו-position-based הוסרו בנובמבר 2023. כדאי לדעת גם שב-GA4 כניסה ישירה לאתר מקבלת קרדיט רק במסלול שכולו כניסות ישירות. ברגע שמופיע במסלול ערוץ אחר, הקרדיט עובר אליו.
ייחוס מבוסס נתונים הוא מודל שמשתמש בלמידת מכונה כדי להעריך כמה כל מגע עם פרסום שינה את הסיכוי להמרה. לפי Google, המודל משווה מסלולים שהובילו להמרה למסלולים שלא הובילו, ומביא בחשבון בין היתר כמה זמן עבר עד ההמרה, מאיזה מכשיר הגיע המשתמש, כמה פעמים נחשף למודעות ובאיזה סדר. תוצאה חשובה לקורא הדוח: ההמרות יכולות להיות מיוחסות מחדש עד שבעה ימים אחרי שקרו, ולכן נתונים של הימים האחרונים עדיין עלולים לזוז.
עוד פרט שמשנה את הקריאה: ב-GA4, שינוי של מודל הייחוס בדוחות חל גם על נתונים היסטוריים, בעוד ששינוי של חלון ההסתכלות לאחור חל רק מכאן והלאה. אם מישהו שינה הגדרות באמצע התקופה, ההשוואה בין חודשים כבר לא נקייה.
מה זה חלון המרה, ואיך הוא משנה את המספרים?
חלון המרה הוא פרק הזמן אחרי אינטראקציה עם מודעה שבו המרה עדיין נרשמת לזכותה, והוא קובע ישירות כמה המרות יופיעו בדוח.
ב-Google Ads, לפי מרכז העזרה בעת כתיבת המאמר, חלון ברירת המחדל לקליקים הוא 30 יום, לצפייה מעורבת בווידאו שלושה ימים, ולצפייה בלבד יום אחד. אפשר להגדיר חלון של יום אחד עד 90 יום, בהתאם למקור ההמרה, ו-Google ממליצה על לפחות שבעה ימים. שינוי של החלון אינו רטרואקטיבי, ואסטרטגיות הבידינג האוטומטיות מבצעות אופטימיזציה לפי החלון שנבחר.
ב-GA4 יש הגדרה מקבילה בשם חלון הסתכלות לאחור. לפי Google, לאירועים של הגעת משתמשים חדשים, כמו first_visit, ברירת המחדל היא 30 יום, עם אפשרות ל-7, ולשאר האירועים המרכזיים ברירת המחדל היא 90 יום, עם אפשרות ל-30 או 60. כשמשווים בין Google Ads ל-GA4, הבדל בחלונות לבדו יכול להסביר חלק מהפער.
המשמעות המעשית פשוטה. במוצר שההחלטה עליו נמשכת שבועות, חלון קצר יציג את הפרסום כחלש ממה שהוא. במוצר זול וזמין, חלון ארוך מאוד עלול לייחס לפרסום רכישות שהיו קורות בכל מקרה.
מה זה ROAS, ולמה הוא לא מספיק לבד?
ROAS הוא היחס בין ערך ההמרות שנרשמו לבין ההוצאה על הפרסום, והוא מודד הכנסה ולא רווח.
לפי ההגדרה של Google Ads, אם כל שקל פרסום הניב חמישה שקלים במכירות, ה-ROAS הוא 500%. זה מדד שימושי להשוואה בין קמפיינים בתוך אותו ערוץ, ו-Google Ads אף מציעה אסטרטגיית בידינג שמכוונת ליעד ROAS. אבל הוא לא יודע כמה עלה המוצר, כמה עלה המשלוח, ואם הלקוח היה קונה גם בלי המודעה.
לכן ROAS צריך מדד הגנה לצידו. שיעור הלקוחות החדשים מתוך הרוכשים, הרווח הגולמי אחרי עלויות פרסום ושיעור ההחזרות הם שלוש אפשרויות טובות. קמפיין עם ROAS גבוה שמביא בעיקר לקוחות קיימים שהיו חוזרים בכל מקרה עלול להיות פחות שווה מקמפיין עם ROAS נמוך יותר שמביא לקוחות חדשים. הרחבנו על כך במאמר על ROAS ורווח.
אילו מדדים בדוח קמפיין מטעים, ומה לשאול על כל אחד?
כמעט כל מדד בדוח קמפיין עונה על שאלה אחת ומשאיר אחרות פתוחות, ולכן כדאי לדעת מראש מה הוא לא אומר.
כמה הגדרות לפני הטבלה. CTR הוא שיעור ההקלקה, כלומר אחוז החשיפות שהסתיימו בקליק. CPA הוא העלות הממוצעת להמרה. אירוע מרכזי הוא פעולה שהוגדרה ב-GA4 כחשובה לעסק, כמו רכישה או השארת פרטים.
| מדד | מה הוא מודד | מה הוא לא אומר לכם | השאלה לשאול |
|---|---|---|---|
| חשיפות | כמה פעמים המודעה הוצגה | כמה אנשים שונים ראו אותה, ואם שמו לב אליה | מה ההגעה, ומה התדירות הממוצעת? |
| CTR | איזה חלק מהחשיפות הסתיים בקליק | אם המקליקים רלוונטיים, ואם עשו משהו אחרי הקליק | מה קרה בעמוד הנחיתה אחרי הקליק? |
| עלות לקליק | כמה עולה קליק אחד על המודעה | אם הקליק הפך לביקור באתר, ואם הביקור הזה שווה משהו לעסק | מה העלות לפעולה שבאמת חשובה? |
| המרות או אירועים מרכזיים | כמה פעולות מוגדרות נרשמו | אם כל המרה היא מכירה, ואם נספרה גם בפלטפורמה אחרת | לפי איזה מודל וחלון זה נספר? |
| CPA | עלות ממוצעת להמרה | איכות ההמרות, והפער בין הקמפיינים שמרכיבים את הממוצע | איך זה נראה בפירוק לפי קמפיין, קהל ומכשיר? |
| ROAS | הכנסה מיוחסת לכל שקל פרסום | רווח, עלויות מוצר, החזרות ותוספתיות | כמה מזה לקוחות חדשים, ומה נשאר אחרי עלויות? |
| צפיות וידאו | כמה פעמים הסרטון נצפה לפי הגדרת הפלטפורמה | כמה מהמסר נקלט, ואם זה השפיע על חיפוש או מכירה | מה הגדרת הצפייה, ומה קרה בחיפושי המותג? |
איך קוראים דוח קמפיין צעד אחר צעד?
קוראים אותו מהעסק אל הפלטפורמה, ולא להפך: קודם התוצאה העסקית, אחר כך הגדרות המדידה, ורק בסוף פירוק הביצועים.
- מתחילים מנתוני העסק. מכירות, לידים איכותיים ולקוחות חדשים באותה תקופה, ממקור האמת שהוסכם.
- בודקים איך נספרה ההמרה. מודל ייחוס, חלון המרה, והאם מישהו שינה הגדרות באמצע התקופה.
- משווים לתקופה דומה. חודש עם חג מול חודש רגיל, או תקופת מבצע מול תקופה בלעדיו, עלולים להיראות דרמטיים. עדיף להשוות לתקופה המקבילה ולסמן אירועים חריגים.
- מפרקים את הממוצעים. עלות ממוצעת מצוינת יכולה להסתיר קמפיין אחד שמחזיק הכול ושלושה שמוציאים תקציב בלי תוצאה מספקת. מפרקים לפי קמפיין, קהל, מכשיר ומיקום.
- בודקים את השלב הבא. קליקים ומעורבות קל לשפר בלי שהעסק ירוויח. השאלה היא אם המבקרים נשארו, השאירו פרטים, קנו או חזרו.
- מתעלמים בזהירות מהימים האחרונים. בגלל עיכוב בהמרות וייחוס מחדש, הנתונים הטריים ביותר עדיין עשויים להשתנות.
- מסיימים בהחלטה. שלוש שורות: מה עבד, מה לא עבד, ומה עושים בחודש הבא. לפעמים זה שינוי תקציב, ולפעמים ההחלטה היא להמשיך כמו שהוא ולאסוף עוד נתונים.
איך אנחנו ניגשים לזה ב-CONNECT
ב-CONNECT מקבוצת הפרסום ברוקנר יער לוי אנחנו מתחילים כל עבודת מדידה בהסכמה על מקור אמת אחד ועל ההגדרות שלו: מה נחשב המרה, באיזה מודל ייחוס ובאיזה חלון זמן. את ההגדרות האלה אנחנו מתעדים מראש, כדי שבהמשך השנה הדיון יעסוק בתוצאות ולא בפרשנויות. הדוחות שאנחנו מגישים מסתיימים בהמלצה מפורשת: להזיז תקציב, לשנות משהו בקמפיין או להמשיך ולמדוד.
בין דוח לדוח, סוכני AI לבקרת קמפיינים עוקבים אחרי החשבונות ומסמנים חריגות בביצועים ובקצב ההוצאה, כך שאפשר לזהות חלק מהבעיות עוד לפני סוף החודש. הסוכנים לא מחליפים את הקריאה האנושית של הדוח, אבל הם מקצרים את הזמן בין התקלה לבין התגובה.
שאלות נפוצות
למה המספרים ב-Google Ads וב-GA4 לא תואמים?
יש לכך כמה סיבות נפוצות. שתי המערכות יכולות להשתמש במודלי ייחוס שונים ובחלונות זמן שונים, ולכן אותה פעילות תיספר אחרת. גם ההגדרות עצמן שונות: לפי Google, אירוע מרכזי ב-GA4 הוא לא בהכרח המרה ב-Google Ads, והפער ההיסטורי בין שתי ההגדרות היה אחת הסיבות להפרדה בין המונחים. כדאי לבחור מקור אמת אחד ולתעד את ההגדרות של כל מערכת.
מה זה ייחוס מבוסס נתונים ב-GA4?
ייחוס מבוסס נתונים הוא מודל שמשתמש בלמידת מכונה כדי לחלק קרדיט על המרה בין נקודות המגע במסלול הלקוח. במקום כלל קבוע, כמו קרדיט מלא לקליק האחרון, המודל משווה מסלולים שהסתיימו בהמרה למסלולים שלא, ומעריך כמה כל מגע הגדיל את הסיכוי להמרה. לפי Google, ההמרות יכולות להיות מיוחסות מחדש עד שבעה ימים אחרי שקרו.
מה נחשב ROAS טוב?
אין מספר אחד שנכון לכל עסק, כי ROAS מודד הכנסה ולא רווח. נקודת ההתחלה היא לחשב את ה-ROAS שבו הפרסום מחזיר את עצמו אחרי עלות המוצר, המשלוח וההחזרות, וזה תלוי בשולי הרווח שלכם. מעל הנקודה הזו הקמפיין משאיר תרומה חיובית, אבל גם אז כדאי לבדוק כמה מהרוכשים הם לקוחות חדשים, ולא רק לקוחות שהיו חוזרים בכל מקרה.
איזה מודל ייחוס כדאי לבחור ב-GA4?
במקרים רבים ייחוס מבוסס נתונים הוא נקודת פתיחה סבירה, כי הוא לא נותן את כל הקרדיט למגע אחד. עם זאת, הוא פחות שקוף, ולכן כדאי להשוות אותו מדי פעם למודל של קליק אחרון ולראות אילו ערוצים מקבלים יותר או פחות קרדיט. החשוב ביותר הוא לבחור מודל אחד לדיווח, לתעד אותו ולא להחליף אותו באמצע תקופת השוואה.
למה ההמרות של אתמול משתנות בדוח?
יש לכך שתי סיבות עיקריות. הראשונה היא עיכוב בהמרות: חלק מהלקוחות קונים ימים אחרי הקליק, בתוך חלון ההמרה, ולכן המרות ממשיכות להצטבר גם אחרי שהתקופה נגמרה. השנייה היא ייחוס מחדש: לפי Google, במודל מבוסס נתונים ב-GA4 הקרדיט יכול להתעדכן עד שבעה ימים אחרי ההמרה. לכן לא כדאי לקבל החלטות תקציב על סמך הנתונים של הימים האחרונים בלבד.
ראו גם: דאטה, מדידה ואנליטיקס · קמפייני פרפורמנס · ROAS ורווח · פרטיות ומדידה · תוכנית מדיה שנתית
מקורות: Google Analytics – מודלי ייחוס · Google Analytics – הגדרות ייחוס · Google Analytics – אירועים מרכזיים · Google Analytics – פרסום וייחוס · Google Ads – חלון המרה · Google Ads – ייחוס מבוסס נתונים · Google Ads – יעד ROAS
רוצים לבנות דוח אחד שכל ההנהלה מסכימה עליו? השאירו פרטים.