Dlaczego ostatnie dni są gorsze? Czyli jak conversion lag zaburza Twoją ocenę kampanii

Wiele osób analizujących efektywność swoich kampanii reklamowych ulega pokusie sprawdzenia generowanych przez nie wyników za okres kończący się w bieżącym dniu lub do “wczoraj”. Dlaczego bazowanie na najświeższych, a zatem – jak wydawałoby się – najbardziej aktualnych danych, może wprowadzać w błąd?

Czym jest conversion lag?

Szukając jakiegokolwiek produktu w sieci, rzadko zdarza się, abyśmy dokonywali zakupu zaraz po tym, jak klikniemy w jego reklamę. To, że dowiedzieliśmy się, w jakim sklepie możemy znaleźć produkt i ile kosztuje, nie oznacza przecież, że musimy natychmiast podjąć decyzję dotyczącą jego zakupu. W wielu przypadkach porównujemy oferty, czy po prostu zastanawiamy się nad zakupem. Taki proces może nam zająć kilkadziesiąt minut, ale często kilka dni lub dłużej. 

Naturalnie ten sam sposób postępowania dotyczy klientów w naszym sklepie. Co ważne, domyślne parametry dotyczące wartości konwersji w Google Ads mają atrybucję do dnia kliknięcia, a nie dnia zakupu – odnoszą się w końcu do skuteczności reklamy wyświetlonej w danym dniu. Jeśli zatem np w poniedziałek nastąpiła interakcja z reklamą, a dopiero w sobotę (po 5 dniach) ten sam użytkownik dokonał zakupu, wartość tej konwersji zostanie przypisana do poniedziałku.

Tym samym analizując efektywność kampanii za ostatnie dni w panelu Google Ads, nie będziemy widzieć pewnej części przychodu wygenerowanego przez reklamy kliknięte w tym dniu. Dzieje się tak z prostej przyczyny – koszt został już poniesiony, ale część wynikających z tych kliknięć transakcji (a co za tym idzie przychodów) dojdzie do skutku dopiero w kolejnych dniach. M. in.  właśnie to odróżnia atrybucję w Google Ads od tej stosowanej w GA4, gdzie wartość zakupu jest po prostu przypisywana do dnia, w którym nastąpił ten zakup, niezależnie od tego kiedy nastąpiła interakcja. 

Stąd przy analizie efektywności w panelu Google Ads kampanii należy uwzględnić tzw. conversion lag, czyli czas, jaki mija od interakcji użytkownika z reklamą, a dokonaniem zakupu. 

Jak uwzględnić convesion lag w analizie kampanii Google Ads?

W panelu Google Ads pomocne są w tym przypadku parametry oznaczone dopiskiem “(wg czasu konw.)”, który odnosi się do analogicznych parametrów, ale przypisanych do dnia zakupu. Wówczas analizując wartość konwersji np. za wczoraj, widzimy konwersje dokonane wczoraj, nawet jeśli są one skutkiem wyświetlenia reklamy sprzed kilku dni. W niektórych przypadkach różnice między wartością konwersji a wartością konwersji (wg czasu konw.) potrafią być naprawdę spore i zupełnie zmieniać obraz kampanii.

Ten parametr, stosowany w relacji do kosztów zamiast ROASu liczonego wg standardowej atrybucji (parametru wartość konw./koszt) dość dobrze odzwierciedla skuteczność kampanii, pod warunkiem że mamy względnie stały poziom wydatków kosztów.

Sprawa robi się bardziej skomplikowana, jeśli mamy do czynienia np. z dużym wzrostem wydatków na kampanie. Wówczas wartość konwersji (wg czasu konw.) nie będzie odzwierciedlać w pełni skuteczności reklam. Skoro we wcześniejszym okresie był znacznie mniejszy ruch, to siłą rzeczy mało jest też konwersji, które rozpoczęły się kliknięciem przed analizowanym okresem, a zakończyły w jego trakcie, jest stosunkowo mało.

Analogicznie, jeśli np. na początku analizowanego okresu mocno ograniczyliśmy koszty, wartość konwersji (wg czasu konw.) będzie nieadekwatnie wysoka do wydawanych ostatnio kwot, bo część z nich pochodzi z dni, kiedy inwestycje reklamowe były znacznie większe.

Gdzie szukać informacji o conversion lag?

Bardziej zwięzłych informacji na temat długości conversion lagu dostarcza nam raport w GA4 w sekcji Reklamy > Ścieżki atrybucji, a konkretnie parametr Dni do kluczowego zdarzenia. Zobaczysz tam średnią ilość dni, jaka mija od interakcji z reklamą do zakupu.  

Trzeba mieć jednak na uwadze niedoskonałości GA4, w tym często spotykane problemy z przypisywaniem konwersji do źródła. Jeśli więc nie mamy pewności, że usługa jest skonfigurowana poprawnie, a ruch jest odpowiednio przypisywany do źródła/medium, obserwowane tam dane mogą odbiegać od rzeczywistości. Zawsze warto to skonfrontować z różnicami między wartością konwersji a wartością konwersji (wg czasu konw.) w panelu Google Ads.

Jeśli zależy Ci po prostu na wartościowej analizie swoich kampanii, powyższe wskazówki powinny być dla Ciebie wystarczające, aby nie popełniać błędu wynikającego z niewiedzy nt. tego, jaki wpływ na atrybucję przychodów ma conversion lag.

Jeśli natomiast zastanawia Cię, z czego wynika taka a nie inna długość conversion lagu w danym sklepie, zapraszam do bardziej szczegółowej analizy.

Z czego wynika długość conversion lag?

Trudno wskazać przeciętną długość conversion lagu. Podobnie jak “optymalna” wartość wielu innych parametrów, jest to zależne od całej gamy czynników, takich jak:

• zakres cenowy produktów
• charakter produktu 
• rodzaj stosowanej strategii marketingowej
• typ klienta
• moment sezonu
• retencja
• ustawienia konwersji

Te zależności opisujemy bardziej szczegółowo poniżej.

Zakres cenowy produktów

Naturalnym jest, że produkty o niskiej wartości (np. książki, ubranie, chemia do użytku domowego), mają krótszy conversion lag. Większość z nas nie poświęca wielu dni na porównywanie różnych ofert i analizowanie przydatności danego zakupu, zupełnie inaczej niż w przypadku droższych produktów, takich jak np. samochód lub drogi sprzęt AGD.

Kupując produkt z “tanich” kategorii nie ryzykujemy wiele, jeśli nie spełni oczekiwań, zatem nie ma się co zastanawiać… Po prostu kupujemy, przez co odstęp między kliknięciem w reklamę a zakupem jest krótszy. Jeśli sprzedajesz lodówki lub roboty sprzątające, musisz liczyć się z tym, że czas między wydatkiem na reklamę a przychodem będzie stosunkowo długi.

Charakter produktu

Chodzi o to, czy produkt stanowi wartość sam w sobie, czy jest częścią innego produktu (np. części zamienne). Te drugie mają zwykle krótszy conversion lag. 

Wyobraźmy sobie dwóch użytkowników w sieci. Darek nie ma drukarki i rozważa jej zakup. Marek natomiast już ma drukarkę, ale wkrótce skończy się mu toner. Mimo że obaj stoją w podobnej sytuacji, czyli braku możliwości drukowania, to Marek jest bardziej zdeterminowany do swojego zakupu. 

Jeśli zwróciłeś uwagę na wcześniejszy punkt możesz zauważyć, że w tym konkretnym przykładzie różnicę robić może cena produktu, w końcu toner jest zwykle tańszy niż sama drukarka. To jednak nie wszystko.

Po pierwsze osoba kupująca toner nie musi poświęcać czasu na porównywanie różnych produktów. Jej wybór jest ograniczony do modeli, które pasują do konkretnej drukarki.

Drugi czynnik, który odgrywa tutaj rolę wiąże się tutaj z ekonomią behawioralną. Psychika ludzka działa tak, że pogorszenie standardu życia jest odczuwane mocniej, niż jego poprawienie w tym samym stopniu. Dlatego Marek będzie chciał szybciej sfinalizować zakup, bo w ten sposób uniknie utraty możliwości drukowania. Darek może tę możliwość dopiero uzyskać, a ponieważ zysk nie jest dla ludzkiego mózgu tak ważny jak uniknięcie straty, może poczekać dłużej z zakupem drukarki niż jego kolega z zakupem tonera.

Z tych 2 powodów sprzedawca drukarek będzie widzieć w GA4 dłuższy średni conversion lag niż sprzedawca tonerów. To samo dotyczy wszelkiego rodzaju części zamiennych.

Rodzaj stosowanej strategii marketingowej

Conversion lag będzie się różnić w zależności od tego, w którym miejscu lejka sprzedażowego są Twoi odbiorcy. W sytuacji gdy dużą rolę w Twoim biznesie odgrywają działania świadomościowe, siłą rzeczy odstęp między inwestycją w reklamę a przychodem będzie spory. Celując w użytkowników z niskich poziomów lejka, czyli tych o mocno sprecyzowanych oczekiwaniach, czas oczekiwania na transakcję naturalnie się skraca.

Tę różnicę świetnie widać, kiedy porównujesz ze sobą kampanie, które odpowiadają na zapytania o różnym charakterze. Dla kampanii obsługującej zapytania ogólne (np. “kaski motocyklowe”) conversion lag będzie długi. Przez to na pierwszy rzut oka może się wydawać, że są one nieefektywne, szczególnie w zestawieniu z kampaniami działającymi na dolnej części lejka (frazy określające konkretną markę i model kasku). Podobnie będzie w przypadku porównania kampanii typu Demand Generation lub Discovery z kampaniami PLA lub Pmax.

Typ klienta (B2C vs. B2B vs. B2G)

Proces decyzyjny w przypadku firm, szczególnie dużych lub instytucji publicznych jest zwykle dłuższy niż osób fizycznych. W sprzedaży detalicznej najczęściej jeden i ten sam człowiek wyszukuje produkt, podejmuje decyzję zakupową i finalizuje transakcję (choć oczywiście nie zawsze). Inaczej jest gdy kupującym jest średniej lub dużej wielkości firma. Osoba odpowiedzialna za zaopatrzenie być może już zdecydowała się na zakup, ale zanim zarząd akceptuje wydatek, a następnie księgowa zrobi przelew, mogą mijać kolejne dni od faktycznego podjęcia decyzji o zakupie Twojego produktu, które wydłużają conversion lag w Twoich narzędziach analitycznych. A jak trafimy na okres wakacyjny i niezbyt dobrze zorganizowaną firmę, to z dni mogą się zrobić tygodnie…

Moment sezonu

Urlopy księgowej to jedno, ale pora roku ma znaczenie dla długości conversion lagu również z innych powodów. W początkowej fazie sezonu stosunkowo dużo osób znajduje się w górnej części lejka sprzedażowego. Im dalej w las (czy raczej w sezon), tym bliżej są te osoby decyzji o zakupie konkretnego modelu produktu. Dlatego w szczycie sezonu będziesz widzieć krótszy conversion lag, niż w początkowym okresie.

Retencja

Jeśli charakter sprzedawanego przez Ciebie produktu sprzyja wielokrotnym, powtarzalnym zakupom, wówczas jedno kliknięcie może prowadzić do wielu konwersji rozłożonych w czasie. Załóżmy, że użytkownik dokonał zakupu zaraz po kliknięciu reklamy. Conversion lag w tej sytuacji wynosi 0 dni. Sytuacja się zmieni, jeśli ten sam użytkownik wróci do Ciebie po kolejny produkt np. po 2 tygodniach. Wtedy średni czas między interakcją z reklamą a zakupem dla tego użytkownika wyniesie aż 7 dni. Im częściej zdarzają się takie sytuacje (życzymy, aby jak najczęściej), tym dłuższy będzie conversion lag w Twoim sklepie.

Opisany wyżej wpływ będzie tutaj oczywiście ograniczony długością okna konwersji, które jest zdefiniowane w Google Ads (standardowo 30 dni).

Ustawienia konwersji

W przypadku korzystania ze standardowego okna konwersji maksymalny czas do jakiego konwersja może zostać przypisana “wstecz” to 30 dni. Konwersje dokonane później nie są już przypisywane do Google Ads. Wydłużenie okna konwersji (np. do 90 dni) spowoduje, że do wcześniejszego kliknięcia są przypisywane także te zakupy, które zostały zrealizowane w późniejszym czasie. Tym samym będą one wpływać na wydłużenie średniego czasu między interakcją z reklamą a transakcją.

Zrozumienie, jak różne czynniki wpływają na długość conversion lagu, pozwala Ci dostrzec, jak bardzo wpływa on na widoczne w systemie Google Ads wyniki kampanii. 

Dzięki temu unikniesz wyciągania błędnych wniosków dotyczących Twoich działań marketingowych. A przy okazji oszczędzisz sobie nerwów, kiedy po raz kolejny zobaczysz, że ROAS za ostatnie 7 dni kampanii jest słabszy niż poprzednio 😉 Dzięki poświęceniu kilku minut na przeczytanie tego artykułu już wiesz, że w przypadku stabilnie działającego biznesu jest to zupełnie normalna sytuacja ze względu na conversion lag i spojrzysz w parametry korzystające z innej atrybucji. Na rzetelną ocenę skuteczności reklam wyświetlonych w minionym tygodniu przyjdzie czas nieco później, jak opłacone przez Ciebie kliknięcia zdążą “przeistoczyć się” w konwersje.