Tại sao Admin GA4 cần thay đổi mô hình phân bổ mặc định?
Việc gắn bó với mô hình phân bổ mặc định của Google Analytics 4 có thể khiến bạn bỏ lỡ nhiều insight giá trị. Mặc dù Data-driven là một mô hình thông minh, nó không phải là lựa chọn hoàn hảo cho mọi doanh nghiệp, đặc biệt khi bạn cần đánh giá hiệu quả của các kênh cụ thể trong phễu marketing.
Hạn chế của mô hình phân bổ mặc định (Data-driven)
Mô hình Data-driven (DDA) sử dụng thuật toán machine learning để phân phối tín dụng cho mỗi điểm chạm trên hành trình chuyển đổi. Tuy nhiên, nó có một vài hạn chế cố hữu:
- Yêu cầu lượng dữ liệu lớn: Để thuật toán hoạt động chính xác, tài khoản của bạn cần đạt một ngưỡng dữ liệu chuyển đổi nhất định. Các tài khoản mới hoặc có lượng traffic thấp có thể không nhận được kết quả đáng tin cậy.
- Là một “hộp đen”: Google không công khai hoàn toàn cách thuật toán của họ hoạt động. Điều này gây khó khăn cho các nhà phân tích muốn hiểu sâu về logic đằng sau việc phân bổ tín dụng, làm giảm tính minh bạch.
- Không phù hợp với mọi mục tiêu: Nếu mục tiêu của bạn là đánh giá kênh cuối cùng mang lại chuyển đổi (ví dụ: chiến dịch retargeting), mô hình Last Click sẽ phù hợp hơn. Ngược lại, Data-driven có thể đánh giá thấp điểm chạm quyết định này.
Tác động của việc thay đổi mô hình phân bổ đến báo cáo quảng cáo
Khi bạn thay đổi mô hình phân bổ GA4, các báo cáo trong mục Advertising sẽ được tính toán lại dựa trên mô hình mới. Điều này ảnh hưởng trực tiếp đến cách bạn đánh giá hiệu suất:
- Credit chuyển đổi thay đổi: Một kênh trước đây được ghi nhận ít chuyển đổi (ví dụ: kênh social ở đầu phễu) có thể nhận được nhiều tín dụng hơn với mô hình First Click hoặc Linear.
- ROAS (Return on Ad Spend) biến động: Vì số lượng chuyển đổi được ghi nhận cho mỗi chiến dịch thay đổi, chỉ số ROAS cũng sẽ thay đổi theo. Điều này có thể dẫn đến quyết định phân bổ lại ngân sách quảng cáo.
Hiểu rõ những tác động này là cực kỳ quan trọng để diễn giải dữ liệu một cách chính xác và đưa ra quyết định tối ưu hóa đúng đắn.
Chuẩn bị quan trọng trước khi thay đổi cài đặt attribution GA4
Trước khi click vào nút “Save”, hãy đảm bảo bạn đã chuẩn bị kỹ lưỡng để tránh những sai lầm không đáng có. Đây là hai yếu tố tiên quyết cần kiểm tra.
Kiểm tra quyền truy cập: Bạn phải là Admin GA4
Chỉ những người dùng có vai trò Quản trị viên (Administrator) ở cấp độ Property mới có quyền thay đổi cài đặt phân bổ. Nếu bạn không thấy tùy chọn này, hãy liên hệ với người quản lý tài khoản GA4 của bạn để được cấp quyền cần thiết.
Hiểu rõ ảnh hưởng: Thay đổi chỉ áp dụng cho dữ liệu tương lai
Đây là một điểm cực kỳ quan trọng: Bất kỳ thay đổi nào đối với mô hình phân bổ sẽ KHÔNG ảnh hưởng đến dữ liệu lịch sử. Cài đặt mới chỉ được áp dụng cho các chuyển đổi được ghi nhận SAU thời điểm bạn lưu thay đổi. Hãy ghi nhớ điều này để tránh hiểu nhầm khi phân tích báo cáo.
Hướng dẫn từng bước thay đổi mô hình phân bổ trong Google Analytics 4
Thực hiện thay đổi rất đơn giản nếu bạn đã có quyền Admin. Hãy làm theo 4 bước dưới đây để tùy chỉnh mô hình phân bổ cho phù hợp với mục tiêu của bạn.
Bước 1: Truy cập khu vực Admin Settings của tài khoản
Đăng nhập vào tài khoản Google Analytics 4 của bạn. Ở góc dưới cùng bên trái màn hình, nhấp vào biểu tượng bánh răng cưa có nhãn Admin.
Bước 2: Điều hướng đến mục Attribution Settings trong cột Property
Trong giao diện Admin, bạn sẽ thấy hai cột: Account và Property. Hãy nhìn vào cột Property, cuộn xuống và tìm đến mục Attribution Settings. Nhấp vào đó.
Bước 3: Lựa chọn Reporting attribution model mong muốn
Tại đây, bạn sẽ thấy mục Reporting attribution model. Nhấp vào menu dropdown, một danh sách các mô hình có sẵn sẽ hiện ra, bao gồm Data-driven, Last click, First click, Linear, v.v.
Bước 4: Lưu cài đặt attribution GA4 và xác nhận thay đổi
Sau khi đã chọn mô hình phù hợp nhất với nhu cầu phân tích của mình, hãy nhấp vào nút Save ở góc trên cùng bên phải. Hệ thống sẽ hiển thị một thông báo xác nhận rằng thay đổi của bạn đã được lưu lại.
Sai lầm thường gặp khi thay đổi mô hình phân bổ GA4 cần tránh
Việc thay đổi cài đặt rất dễ dàng, nhưng nếu không cẩn trọng, bạn có thể gây ra những vấn đề nghiêm trọng cho dữ liệu của mình. Dưới đây là 3 sai lầm phổ biến nhất.
Thay đổi mô hình liên tục gây nhiễu loạn dữ liệu
Mỗi lần bạn thay đổi mô hình, dữ liệu trong tương lai sẽ được ghi nhận theo một logic khác. Thay đổi quá thường xuyên sẽ tạo ra một bộ dữ liệu không nhất quán, khiến việc so sánh hiệu suất theo thời gian trở nên vô nghĩa. Hãy chọn một mô hình và gắn bó với nó trong một khoảng thời gian đủ dài (ít nhất 1-2 quý) để thu thập đủ dữ liệu.
Không thông báo cho team về sự thay đổi reporting attribution model
Nếu bạn làm việc trong một đội nhóm, việc thay đổi cài đặt mà không thông báo là một sai lầm nghiêm trọng. Các thành viên khác (Marketer, PM, Analyst) có thể không biết về sự thay đổi và đưa ra những kết luận sai lầm dựa trên báo cáo. Hãy đảm bảo mọi người đều được thông báo về thời điểm và lý do thay đổi.
Hiểu nhầm rằng dữ liệu quá khứ sẽ được tính toán lại
Như đã đề cập, GA4 không áp dụng mô hình mới cho dữ liệu cũ. Nhiều người dùng mới thường mắc phải sai lầm này, họ mong đợi thấy sự thay đổi ngay lập tức trên các báo cáo lịch sử và cảm thấy bối rối khi không có gì xảy ra. Luôn nhớ rằng, bạn đang thiết lập quy tắc cho tương lai.
Bước tiếp theo: Kết nối mô hình phân bổ với việc tối ưu hóa chiến dịch
Thay đổi mô hình phân bổ chỉ là bước đầu tiên. Giá trị thực sự nằm ở việc bạn sử dụng insight từ mô hình mới để đưa ra quyết định kinh doanh thông minh hơn.
Đọc hiểu báo cáo với reporting attribution model mới
Dành thời gian để làm quen với cách các báo cáo chuyển đổi và hiệu suất chiến dịch hiển thị dưới mô hình mới. So sánh sự khác biệt so với mô hình cũ để hiểu kênh nào đang được đánh giá cao hơn hoặc thấp hơn, từ đó điều chỉnh lại chiến lược marketing của bạn.
Liên kết nội bộ: So sánh các mô hình phân bổ trong GA4
Để lựa chọn được mô hình phù hợp nhất, bạn cần hiểu rõ bản chất, ưu và nhược điểm của từng loại. Mỗi mô hình sẽ cho bạn một góc nhìn khác nhau về hành trình khách hàng. Để có cái nhìn tổng quan và chi tiết hơn, bạn nên tham khảo bài viết chuyên sâu về So sánh các mô hình phân bổ trong GA4.
Áp dụng mô hình mới để A/B testing hiệu quả hơn với utm_content
Sau khi đã chọn được mô hình phù hợp, bạn có thể tận dụng nó để tối ưu hóa quảng cáo. Ví dụ, bạn có thể chạy A/B testing hai mẫu quảng cáo khác nhau trên cùng một chiến dịch bằng cách sử dụng tham số utm_content (ví dụ: utm_content=video_ad và utm_content=image_ad). Mô hình phân bổ mới sẽ giúp bạn đánh giá chính xác hơn nội dung nào đóng góp nhiều giá trị hơn vào chuyển đổi, từ đó phân bổ ngân sách cho mẫu quảng cáo hiệu quả nhất.
