Häufig gestellte Fragen zu Attribution

Einige besuchsbasierte Metriken, wie Einträge oder Absprungrate, können Daten einem Zeitraum vor dem Anfangsdatumsbereich des Berichtsfensters zuordnen. Diese Situation ist auf Attributionsmodelle zurückzuführen, die ein Lookback-Fenster verwenden, in dem festgelegt wird, wie weit die Attribution zurückblicken soll, um Metriken anzurechnen. Das häufigste Szenario ist, wenn Besuche über Mitternacht hinausgehen. Beispiel:

1. Ein Benutzer besucht Ihre Homepage am 7. September um 23:55 Uhr.
2. Er besucht mehrere Seiten, die letzte davon um 0:05 Uhr am 8. September.
3. Eine Woche später führen Sie einen täglichen Trend-Bericht mit dem Datumsbereich vom 8. September bis 14. September aus.

Trefferbasierte Metriken wie Seitenansichten würden eine erwartete Ausgabe erzeugen; es gab täglich vom 8. September bis 14. September Daten im Trend. Besuchsbasierte Metriken zeigen jedoch auch den oben genannten Besuch am 7. September an. Der zugewiesene Eintrag des Besuchs fand am 7. September statt, und das Lookback-Fenster erstreckt sich standardmäßig vom 1. September bis 31. September.

Die Absprungrate zeigt in diesem Beispiel für den 7. September immer 0 % an. Diese Metrik ist definiert als Bounces divided by Entries, eine trefferbasierte Metrik geteilt durch eine besuchsbasierte Metrik. Absprünge bestehen aus einer einzigen Bildanforderung, sodass sie nicht mehrere Tage umfassen können. Absprünge am 7. September erfolgten außerhalb des Berichtsfensters, was zu einer garantierten Absprungrate von 0 % für diesen Tag führt. Andere trefferbasierte Metriken würden in diesem Bericht für den 7. September ebenfalls den Wert 0 anzeigen, da sich diese Treffer auch nicht im Berichtsfenster befinden.

Betrachten wir ein anderes ähnliches Beispiel. Der einzige Unterschied zwischen dem folgenden Beispiel und dem obigen Beispiel sind die Datumsangaben:

1. Ein Benutzer besucht Ihre Homepage am 31. August um 23:55 Uhr.
2. Er besucht mehrere Seiten, die letzte davon um 0:05 Uhr am 1. September.
3. Eine Woche später führen Sie einen täglichen Trend-Bericht mit dem Datumsbereich vom 1. September bis 7. September aus.

In diesem Beispiel würden „Einstiege“ und „Absprungrate“ keine Daten vom 31. August anzeigen. Sowohl das Lookback-Fenster als auch das Berichtsfenster beginnen am 1. September, sodass keine Daten vom 31. August zugeordnet werden können.

Das Attributionsbedienfeld unterstützt alle Dimensionen. Nicht unterstützte Metriken:

• Alle berechneten Metriken
• Unique Visitors
• Besuche
• Vorfälle
• Seitenansichten
• A4T-Metriken
• Besuchszeitmetriken
• Absprünge
• Absprungrate
• Einstiege
• Ausstiege
• Nicht gefundene Seiten
• Suchvorgänge
• Einzelseitenbesuche
• Einzelzugriff

Ja, die meisten Datenquellen werden unterstützt. Bei Datenquellen auf Zusammenfassungsebene ist eine Attribution nicht möglich, da diese Datenquellen nicht mit einer Analytics-Besucherkennung verknüpft sind.

Transaktions-ID-Datenquellen werden wie andere Treffer behandelt. Transaktions-ID-Datenquellen erfahren nicht die spezielle Verarbeitung, die normalerweise beim herkömmlichen Reporting verwendet wird. Anders formuliert: Bei der Berichtszeitverarbeitung werden bei Transaktions-ID-Treffern eVar-Werte von Treffern übertragen, die nahe dem Zeitstempel des Transaktions-ID-Treffers auftreten. Die Werte werden nicht aus Treffern übernommen, die in der Nähe des Zeitpunkts der ursprünglichen Transaktion aufgetreten sind.

Wenn möglich, beruht die Attribution auf dem MID-Spaltenwert, der innerhalb eines Ereignisses in der Datenquelle gesendet wird, und nicht auf einem beibehaltenen Wert. Das Attributionsmodell wird ad hoc auf die MID-Spaltenwerte in der Datenquelle angewendet. Wenn Sie beispielsweise die Attribution „Letztkontakt“ verwenden, beginnt das Modell bei jeder Instanz einer Metrik und geht in den Treffern sequenziell zurück, bis das Modell den letzten in der MID-Spalte beobachteten Wert erreicht.

Wenn dies nicht möglich ist, verwendet die Attribution den MID-Wert im „vorherigen Datensatz“ in der Datenquelle zur Auswertung. Dieser vorherige Datensatz wird möglicherweise nicht sequenziell nach Zeitstempel geordnet, da AA keine korrupten Daten unterstützt.

Da die Datensätze nicht sequenziell angeordnet werden, können sich die erwarteten Werte aus der Anwendung der Persistenz auf die Zeit auswirken, die zwischen dem Zeitstempel der bereitgestellten Transaktions-ID und der ursprünglichen Transaktion vorhanden ist.

Als Marketing-Kanäle eingeführt wurden, hatten sie nur die Dimensionen „Erstkontakt“ und „Letztkontakt“. Explizite Dimensionen „Erstkontakt“ und „Letztkontakt“ sind mit der aktuellen Attributionsversion nicht mehr erforderlich. Adobe stellt die generischen Dimensionen Marketing-Kanal und Marketing-Kanal-Detail bereit, die Sie mit Ihrem gewünschten Attributionsmodell verwenden können. Diese allgemeinen Dimensionen verhalten sich identisch mit den Dimensionen des Letztkontakt-Kanals, sind jedoch anders gekennzeichnet, um Verwirrung bei der Verwendung von Marketing-Kanälen mit einem anderen Attributionsmodell zu vermeiden.

Da die Marketing-Kanal-Dimensionen von einer traditionellen Besuchsdefinition abhängen (wie in den Verarbeitungsregeln definiert), kann ihre Besuchsdefinition nicht mit Virtual Report Suites geändert werden.

Einige Dimensionen in Analytics können bei einem einzelnen Hit mehrere Werte enthalten. Häufige Beispiele sind Listenvariablen und die Produktvariable.

Wenn die Attribution auf Hits mit mehreren Werten angewendet wird, erhalten alle Werte im selben Hit dieselbe Gewichtung. Da viele Werte diese Gewichtung erhalten können, kann sich die Berichtssumme von der Summe der einzelnen Zeileneinträge unterscheiden. Die Berichtssumme wird dedupliziert, während jedes einzelne Dimensionselement korrekt gewichtet wird.

Die Attribution wird immer vor der Segmentierung ausgeführt und die Segmentierung wird ausgeführt, bevor Berichtsfilter angewendet werden. Dieses Konzept gilt auch für Virtual Report Suites, die Segmente verwenden.

Wenn Sie z. B. eine Virtual Report Suite mit angewendetem Segment „Hits anzeigen“ erstellen, können Sie mithilfe einiger Attributionsmodelle andere Kanäle in einer Tabelle sehen.

NOTE

Wenn ein Segment Treffer unterdrückt, die Ihre Metrik enthalten, werden diese Metrikinstanzen keiner Dimension zugeordnet. Bei einem ähnlichen Berichtsfilter könnten jedoch lediglich einige Dimensionselemente ausgeblendet werden, ohne dass dies Auswirkungen auf die im jeweiligen Attributionsmodell verarbeiteten Metriken hat. Daher kann ein Segment niedrigere Werte zurückgeben als ein Filter mit einer vergleichbaren Definition.