Modele atrybucji w Google – algorytmy predykcyjne, data-driven i zastosowanie Big Query
11 grudnia 2025
SPIS TREŚCI:
- GA4 i algorytmy predykcyjne – co się zmieniło?
- Preferowane modele atrybucji i wpływ na budżety
- Uwzględnianie modelowania atrybucji w ustalaniu stawek
- Czy modelowanie atrybucji w chmurze może być lepsze niż wbudowane narzędzia Google Analytics?
- Wprowadzaj korzystne zmiany ze specjalistami PPC
W ciągu ostatnich lat Google stale rozwija i udoskonala narzędzia do analizy i atrybucji konwersji. Punktem zwrotnym okazało się wprowadzenie Google Analytics 4 (GA4) w miejsce Universal Analytics, co przyniosło istotną zmianę sposobu mierzenia działań online. Większego znaczenia nabrały dane o użytkownikach. Zaczęto także wykorzystywać algorytmy predykcyjne i korzystać z uczenia maszynowego.
W 2025 roku, gdy GA4 i inne rozwiązania pomiarowe są już wdrożone w większości organizacji, a algorytmy uczenia maszynowego wyewoluowały do jeszcze bardziej zaawansowanych mechanizmów, firmy mogą liczyć na dokładniejsze, wieloaspektowe raportowanie ścieżek zakupowych.
W artykule znajdziesz odpowiedzi na poniższe pytania:
- jak algorytmy predykcyjne w GA4 wpływają na planowanie kampanii Google Ads,
- jakie modele atrybucji będą prawdopodobnie preferowane przez Google w najbliższym czasie,
- jaki wpływ mają modele atrybucji na ustalanie stawek i planowanie budżetu,
- co oferują rozwiązania w chmurze (np. BigQuery) w kontekście tworzenia własnych modeli atrybucji.
GA4 i algorytmy predykcyjne – co się zmieniło?
Google Analytics 4 zmodyfikowało sposób pomiaru, skupiając się na użytkowniku i zdarzeniach (event-based tracking). Przejście z sesji i odsłon na zdarzenia otworzyło drogę do szczegółowej analizy poszczególnych etapów interakcji użytkownika z witryną czy aplikacją. GA4 kładzie nacisk na analitykę predykcyjną, wykorzystującą modele uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji (AI).
Modele uczenia maszynowego w GA4 przechwytują dane o bardzo różnych punktach styku (touchpoints) w ścieżce użytkownika. Potrafią na tej podstawie prognozować, na ile dany użytkownik może być skłonny do zakupu w danym okresie. To umożliwia reklamodawcom lepsze targetowanie i kierowanie przekazu reklamowego w Google Ads.
Raporty GA4 wskazują, ile może być wart dany użytkownik w swoim cyklu życia klienta (tzw. Lifetime Value – LTV). Na bazie danych historycznych i wzorców zachowań algorytmy przewidują, jak duże zaangażowanie i wydatki reklamowe są konieczne, aby „wyciągnąć” z użytkownika zakładaną wartość. Dzięki temu można optymalizować kampanie Google Ads pod tych odbiorców, których LTV jest najwyższe.
Modele w GA4 mogą automatycznie tworzyć segmenty odbiorców (np. segmenty, w których prawdopodobieństwo zakupu w ciągu 7 dni jest powyżej pewnego progu). Integracja z Google Ads umożliwia tworzenie list remarketingowych w czasie rzeczywistym, co znacznie zwiększa precyzję kierowania reklam. Zaawansowana atrybucja (np. data-driven attribution) pozwala lepiej zrozumieć faktyczny wpływ różnych punktów styku.
Takie opcje analizy i targetowania przekładają się w praktyce na planowanie i optymalizowanie budżetów w Google Ads. Możliwe jest bowiem skierowanie większej części budżetu na kampanie, które rzeczywiście prowadzą do konwersji (mierzonej nie tylko jedną sprzedażą, ale np. długoterminową wartością użytkownika).
Od kilku lat Google rozwija koncepcję modelu atrybucji data-driven. DDA wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego, aby przyporządkować udział w konwersji każdemu punktowi styku na podstawie prawdopodobieństwa wpływu danej interakcji na osiągnięcie celu.
W najbliższym czasie należy się spodziewać jeszcze większego znaczenia modelu data-driven, a nawet poszerzenia go o dodatkowe źródła danych, takie jak:
- Zachowania offline – integracja z narzędziami CRM czy zewnętrznymi systemami do mierzenia wizyt w sklepach stacjonarnych;
- Zachowania na różnych urządzeniach – jeszcze bardziej dopracowane łączenie danych cross-device, co uczyni analizę bardziej kompletną;
- Dynamiczne wagi interakcji – systemy będą lepiej przewidywać, jak ważna jest konkretna interakcja z kampanią (np. obejrzenie filmu, kliknięcie w baner czy wejście w interakcję z chatbotem).
Preferowane modele atrybucji i wpływ na budżety
Jeżeli Google w dalszym ciągu będzie promować i rozwijać data-driven attribution (DDA), to można oczekiwać, że kampanie, które lepiej wspierają konwersję na wcześniejszych etapach ścieżki zakupowej, będą uznawane za bardziej wartościowe.
Co ważne, automatyczne strategie ustalania stawek w Google Ads (np. Target CPA, Target ROAS czy Maximize Conversions) w coraz większym stopniu polegają na danych atrybucyjnych z GA4. Oznacza to, że algorytmy Google mogą zmieniać priorytety przy licytacji w zależności od tego, w którym miejscu ścieżki potencjalnego klienta zauważą większą szansę na konwersję. W rezultacie budżet może być dynamicznie przenoszony do tych kanałów i kampanii, które są lepiej „punktowane” przez model atrybucji data-driven.
Wchodząc głębiej w temat, warto zwrócić uwagę na konkretne obszary, w których GA4 i algorytmy predykcyjne mogą wspierać planowanie kampanii:
Prognozowanie popytu
Dzięki analizie historycznych danych o konwersjach i trendach w ruchu, GA4 może dostarczać wskazówki dotyczące spodziewanych wzrostów lub spadków popytu na konkretne produkty czy usługi.
Wykrywanie anomalii
Informacje np. o nagłych skokach w ruchu z jakiegoś kanału czy nieoczekiwanym spadku konwersji są podpowiedzią, że warto przeznaczyć większy budżet na dany typ kampanii albo odwrotnie – zmniejszyć go, jeśli ruch okazuje się słabej jakości.
Dynamiczne segmenty odbiorców
GA4 tworzy i aktualizuje w czasie rzeczywistym segmenty odbiorców, którzy mają wysokie prawdopodobieństwo dokonania zakupu w najbliższych dniach. Zwiększenie stawek w Google Ads dla tych segmentów staje się wówczas w pełni uzasadnione, bo pozwala skupić się na użytkownikach o najwyższym potencjale konwersji (tzw. high-intent users).
Uwzględnianie modelowania atrybucji w ustalaniu stawek
Zarówno w Google Ads, jak i w GA4, można w coraz większym stopniu parametryzować strategie ustalania stawek na podstawie preferowanego modelu atrybucji. Przy modelu data-driven, kampania wyświetlająca reklamę na początkowym etapie ścieżki klienta (np. w sieci reklamowej) będzie mogła otrzymać wyższą „wartość konwersji” przypisywaną do jej oddziaływania niż przy stosowaniu starego modelu last click. To powoduje przesunięcie uwagi (i środków) na kampanie wspierające klientów w górnej części lejka sprzedażowego.
Biorąc pod uwagę dotychczasową politykę Google, można się spodziewać dalszego promowania data-driven attribution jako domyślnego i „najbardziej sprawiedliwego” sposobu rozdzielania wartości konwersji. Google stale udoskonala swoje algorytmy, by jeszcze trafniej przypisywać konwersję kolejnym punktom styku. Jest to też model, który ma oddawać rzeczywisty wpływ reklam na zachowanie klientów, uwzględniając wiele danych niedostępnych w prostszych modelach (np. moc korelacji między kliknięciami a faktycznym zakupem, kolejność i czas trwania interakcji, rodzaj urządzenia itp.).
Nie można jednak zapominać o tym, że każdy model atrybucji jest tylko pewnym sposobem postrzegania rzeczywistości. Wiele firm wciąż będzie wybierać np. model hybrydowy lub last click (gdy liczy się tylko ostatni klik) w bardzo specyficznych sytuacjach, np. tam, gdzie dominują kampanie brandowe, a cykl zakupowy jest krótki. Niemniej wraz z postępującą ewolucją ścieżek wielokanałowych, stosowanie prostych modeli opartych na „ostatnim kliknięciu” stanie się coraz mniej przydatne dla większości podmiotów – nie odzwierciedli bowiem skomplikowanej drogi klienta.
W rezultacie można oczekiwać, że rosnąca popularność data-driven attribution w GA4 i w Google Ads wpłynie na:
- Zwiększenie inwestycji w działania wspierające konwersję we wcześniejszych etapach lejka (top i middle funnel), takie jak kampanie wideo czy kampanie displayowe.
- Większe zainteresowanie remarketingiem – zwłaszcza tym inteligentnym, który pojawia się we właściwym momencie i w odpowiednim kanale.
- Uargumentowane danymi uzasadnienie dla działań nastawionych na budowanie świadomości i zaangażowania, co powinno ograniczyć zmniejszanie budżetów tam, gdzie konwersja nie jest bezpośrednia.
Czy modelowanie atrybucji w chmurze może być lepsze niż wbudowane narzędzia Google Analytics?
Coraz więcej dużych przedsiębiorstw i agencji zaczyna korzystać z indywidualnego, bardziej rozbudowanego modelowania atrybucji w chmurze, np. przy pomocy BigQuery, który świetnie integruje się z GA4. Dlaczego? Oto kilka powodów:
Lepsza kontrola nad danymi
Przy eksporcie danych do BigQuery (co GA4 oferuje w ramach pakietu Google Analytics 360, a obecnie także w wersji standard w ograniczonym zakresie) można budować niestandardowe modele atrybucji, uwzględniając dodatkowe dane (np. dane CRM, dane offline, dane logistyczne, prognozy zewnętrzne).
Elastyczność modeli
Big Query oferuje opcję tworzenia algorytmów, które rozkładają wartość konwersji na poszczególne kanały i punkty styku w sposób nietypowy dla standardowego systemu Google. Może to działać z korzyścią dla firm z branż B2B, e-commerce z długim cyklem zakupowym czy sprzedających produkty premium.
Możliwości skalowania
Dzięki chmurze i elastycznej infrastrukturze, analizy atrybucyjne można skalować na bardzo duże ilości danych, co pozwala budować modele uwzględniające setki tysięcy lub miliony transakcji. To daje swobodę stosowania zaawansowanych technik machine learning (np. klasteryzacji, sieci neuronowych czy innych metod statystycznych).
Zespolenie z innymi danymi marketingowymi
W BigQuery można zintegrować nie tylko dane z GA4, ale także informacje z Facebook Ads, LinkedIn Ads, e-mail marketingu, CRM czy systemów do automatyzacji marketingu.
Przy dynamicznym rozwoju rozwiązań chmurowych, wiele większych firm może świadomie decydować się na „hybrydowe” rozwiązanie: podstawowa analiza w GA4 (lub innym narzędziu do analizy ruchu), ale jednocześnie zaawansowane, szyte na miarę modelowanie atrybucji w BigQuery. W konsekwencji zarządzanie budżetami Google Ads stanie się jeszcze bardziej precyzyjne, bo opierać się będzie na danych spersonalizowanych pod kątem profilu firmy.
Wprowadzaj korzystne zmiany ze specjalistami PPC
Masz pytania odnoszące się do treści artykułu lub chcesz usprawnić działanie swoich kampanii Google Ads, wykorzystując ekspercką wiedzę?
Skontaktuj się z Marafiki, a podpowiemy, jak efektywnie spożytkować budżet reklamowy!