Data-driven attributie in GA4 uitgelegd

Data-driven attributie (data-driven attribution, DDA) is het standaardmodel in GA4. Het verdeelt de credit voor een belangrijke gebeurtenis over alle contactpunten in het pad. Het model kijkt daarbij hoeveel elk contactpunt de kans op die gebeurtenis vergroot. Dat doet het met machine learning op paden die wel en niet tot een conversie leidden. Daardoor zie je decimalen in je rapporten en kunnen cijfers tot 7 dagen na de conversie nog verschuiven.

Dit artikel gaat over hoe het model rekent en hoe je de uitkomst leest. Hoe je het model instelt, lees je in Attributie-instellingen in GA4.

Welke gegevens het model gebruikt

GA4 traint een model per adverteerder en per belangrijke gebeurtenis. Het model voor een aankoop kan dus anders wegen dan dat voor een leadformulier. Het kijkt naar converterende én niet-converterende paden, met factoren als:

• de tijd tussen een contactpunt en de belangrijke gebeurtenis;
• het apparaattype;
• het aantal advertentie-interacties;
• de volgorde van de contactpunten;
• het type advertentiemateriaal.

Afhankelijk van de beschikbaarheid kan het model ook geaggregeerde gegevens gebruiken uit je instellingen voor het delen van gegevens.

De contrafeitelijke vergelijking

De kern is een contrafeitelijke vergelijking (counterfactual). Het model schat de kans op een belangrijke gebeurtenis mét een bepaald contactpunt en vergelijkt die met de kans zónder dat contactpunt. Het verschil is de marginale bijdrage van dat contactpunt. Op basis van die bijdragen verdeelt het model de credit.

Een rekenvoorbeeld: een pad met vier contactpunten heeft een kans van 3% op een belangrijke gebeurtenis. Zonder het vierde contactpunt is die kans 2%. Dat vierde contactpunt heeft dus een meetbare invloed en krijgt naar verhouding credit. Een contactpunt dat de kans nauwelijks verandert, krijgt weinig.

Data-driven attributie tegenover laatste klik

Bij laatste klik (last click) krijgt het laatste contactpunt alle credit, ongeacht wat ervoor kwam. Kanalen die vooral vroeg in het pad zitten, zoals display of social, scoren in DDA daarom vaak beter dan bij laatste klik. Kanalen die vooral afronden, scoren juist lager. Dat is geen regel: het hangt af van jouw paden.

Laatste klik geeft één contactpunt alle credit; data-driven attributie verdeelt fracties naar bijdrage (rekenvoorbeeld).

Data-driven attributie in je GA4-rapporten

Decimalen

Omdat de credit wordt verdeeld, zie je in de kolom Belangrijke gebeurtenissen getallen als 12,4 per kanaal of campagne. Opgeteld komt het totaal weer op hele gebeurtenissen uit.

Alleen dimensies met gebeurtenisbereik

Het model beïnvloedt alleen dimensies met gebeurtenisbereik (event scope), zoals Bron/medium en Standaardkanaalgroep. Dimensies met sessiebereik, zoals Sessiebron, en met gebruikersbereik, zoals Eerste gebruikersbron, veranderen niet. Vergelijk je een rapport op sessieniveau met een rapport op gebeurtenisniveau, dan krijg je dus andere verdelingen.

Direct verkeer

Directe bezoeken krijgen geen credit, tenzij het hele pad uit directe bezoeken bestaat. Een bezoeker die eerst via een advertentie komt en later direct terugkeert, levert de credit dus aan de advertentie.

Herattributie tot 7 dagen

GA4 kan de credit tot 7 dagen na de conversie opnieuw toekennen, als er nieuwe gegevens binnenkomen. Rapporteer je over de afgelopen week, houd er dan rekening mee dat de verdeling nog kan verschuiven.

Wil je DDA naast laatste klik zien, open dan Advertenties → Attributie → Attributiemodellen. Daar vergelijk je beide modellen per kanaal. In Attributiepaden zie je welke contactpunten vaak vroeg en vaak laat in het pad zitten. Een uitgewerkt praktijkvoorbeeld staat in conversies die Google Analytics aan banken toewijst.

DDA in GA4 tegenover DDA in Google Ads

Google Ads heeft een eigen data-driven model. Dat model kijkt naar interacties met Google Ads: zoeken (inclusief Shopping), YouTube, Display en Demand Gen. GA4 kan met de kanaalinstelling voor betaalde en organische kanalen ook organisch zoeken, e-mail en verwijzingen meenemen. Een Google Ads-campagne krijgt in GA4 daardoor vaak een ander aandeel dan in Google Ads zelf. Daar komen nog verschillen bij in tijdzone en telwijze. Die lees je in verschillen tussen Google Ads en GA4.

In Google Ads komt elke conversieactie in aanmerking voor DDA, ongeacht het volume. Voor een betrouwbaar model raadt Google wel minstens 200 conversies en 2.000 advertentie-interacties binnen 30 dagen aan. Voor GA4 is geen vergelijkbare drempel gedocumenteerd.

Beperkingen van data-driven attributie

DDA is een black box. GA4 laat niet zien hoe zwaar elke factor weegt of waarom een contactpunt een bepaald aandeel krijgt. Sinds november 2023 zijn de regelgebaseerde modellen (eerste klik, lineair, tijdsverval, positiegebonden) verdwenen. Naast DDA heb je alleen de twee laatste-klikmodellen. Gebruik die vergelijking als controle en lees DDA-cijfers als een schatting, niet als een meting per contactpunt. Hulp bij het lezen van je attributiecijfers vind je bij data-analyse.