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Uno di questi modelli di attribuzione si basa su algoritmi di machine learning per assegnare il credito per una conversione tra vari touchpoint. Quale?

• Ultimo clic
• Decadimento temporale
• Primo clic
• Basato sui dati

 

Spiegazione: La risposta corretta è Basato sui dati. Questo modello di attribuzione si basa su algoritmi di machine learning per assegnare il credito per una conversione tra vari touchpoint. A differenza dei modelli di attribuzione più tradizionali come Ultimo clic, Primo clic e Decadimento temporale, che seguono regole fisse per attribuire il merito di una conversione a un touchpoint specifico, il modello Basato sui dati utilizza algoritmi di machine learning per analizzare i dati storici e identificare i pattern di comportamento degli utenti che portano alle conversioni. Questo approccio permette di valutare in modo più accurato l’impatto di ciascun touchpoint lungo il percorso di conversione, considerando fattori come l’ordine, la temporalità e la sequenza delle interazioni. Utilizzando il machine learning, questo modello è in grado di adattarsi dinamicamente ai cambiamenti nei comportamenti degli utenti e nelle strategie di marketing, fornendo una migliore comprensione del contributo relativo di ogni touchpoint al successo complessivo delle conversioni. Pertanto, l’opzione Basato sui dati è la risposta corretta in quanto rappresenta un modello di attribuzione avanzato che sfrutta il potenziale del machine learning per migliorare la precisione nell’assegnazione del credito per le conversioni.

Uno di questi modelli di attribuzione distribuisce equamente il credito per una conversione tra tutti i canali su cui un cliente ha fatto clic o con cui ha avuto un coinvolgimento prima della conversione. Quale?

• Lineare
• Basato sui dati
• Decadimento temporale
• In base alla posizione

 

Spiegazione: La risposta corretta è Lineare. Il modello di attribuzione lineare distribuisce equamente il credito per una conversione tra tutti i canali con cui un cliente ha interagito prima della conversione. In altre parole, assegna un peso uniforme a ciascun touchpoint lungo il percorso del cliente, attribuendo a ognuno lo stesso grado di contributo al risultato finale. Questo modello è particolarmente utile quando si desidera considerare l’intero percorso dell’utente e riconoscere il valore di ogni touchpoint nel processo di conversione. Ad esempio, se un cliente interagisce con più canali durante il suo viaggio verso la conversione, il modello di attribuzione lineare assegnerà un’importanza uguale a ciascun canale attraverso il quale il cliente è entrato in contatto con il marchio. Questo approccio aiuta a fornire una visione più equilibrata e completa del contributo di ogni touchpoint al successo complessivo delle conversioni, consentendo agli operatori di marketing di valutare l’efficacia delle loro strategie di coinvolgimento su diversi canali. Gli altri modelli di attribuzione proposti, come il modello basato sui dati, il decadimento temporale e il modello in base alla posizione, distribuiscono il credito in modo diverso tra i touchpoint, ma non in modo equo come fa il modello lineare. Pertanto, scegliere il modello di attribuzione lineare è la scelta più appropriata quando si desidera assegnare un peso uniforme a tutti i canali coinvolti nel processo di conversione.

Se volessi ottenere approfondimenti sulle query di ricerca organica che portano gli utenti al tuo sito web, quale piattaforma dovresti connettere con Analytics?

• Search Ads 362
• Search Console
• Google Ads
• Firebase

 

Spiegazione: La risposta corretta è Search Console. Se si desidera ottenere approfondimenti sulle query di ricerca organica che portano gli utenti al proprio sito web, la piattaforma che dovrebbe essere connessa con Google Analytics è Search Console. Search Console è uno strumento gratuito fornito da Google che consente di monitorare e ottimizzare le prestazioni di ricerca del proprio sito web. Collegando Search Console a Google Analytics, è possibile accedere a informazioni dettagliate sulle query di ricerca organica che generano traffico verso il sito web, inclusi dati come le parole chiave utilizzate dagli utenti, le impressioni, i clic e la posizione media nella SERP (Search Engine Results Page). Questi approfondimenti sono essenziali per comprendere meglio il comportamento degli utenti nei motori di ricerca e per ottimizzare la strategia di SEO del proprio sito web. Le altre opzioni proposte, come Search Ads 362, Google Ads e Firebase, non sono specificamente progettate per fornire informazioni sulle query di ricerca organica, come fa Search Console. Pertanto, l’opzione che indica Search Console è la risposta corretta in quanto rappresenta la piattaforma appropriata per ottenere questi approfondimenti fondamentali sulle prestazioni di ricerca organica del proprio sito web.

Se volessi creare un nuovo set di dati con una visione d’insieme su tutti i brand, prodotti o regioni della tua attività combinando i dati provenienti da più proprietà sorgente, quale funzionalità di Analytics 360 useresti?

• Proprietà secondarie
• Stream di dati
• Proprietà di aggregazione
• Organizzazioni

 

Spiegazione: La risposta corretta è Proprietà di aggregazione. Se si desidera creare un nuovo set di dati che fornisca una visione d’insieme su tutti i brand, prodotti o regioni della propria attività combinando i dati provenienti da più proprietà sorgente, la funzionalità di Analytics 360 che sarebbe utilizzata è la ‘Proprietà di aggregazione’. Questa funzionalità consente di aggregare e combinare dati provenienti da diverse proprietà in un’unica visualizzazione consolidata, consentendo di ottenere una visione complessiva e integrata delle prestazioni dell’intero business. Utilizzando le proprietà di aggregazione, è possibile analizzare e confrontare i dati provenienti da diverse fonti in modo efficiente e accurato, prendendo decisioni informate e strategie di ottimizzazione basate su una panoramica completa delle attività dell’azienda. Le altre opzioni proposte, come proprietà secondarie, stream di dati e organizzazioni, non forniscono lo stesso livello di aggregazione e consolidamento dei dati provenienti da più proprietà come fa la funzionalità di proprietà di aggregazione. Pertanto, l’opzione che indica le proprietà di aggregazione è la risposta corretta in quanto rappresenta la funzionalità specifica che soddisfa il requisito di combinare dati da più fonti per creare una visione d’insieme su tutti i brand, prodotti o regioni dell’attività.

Se ti trovassi nella sezione Esplora della tua proprietà Google Analytics e volessi personalizzare metriche e dimensioni, sotto forma di tabella, quale di queste tecniche di esplorazione useresti?

• Formato libero
• Sovrapposizione dei segmenti
• Esplorazioni della coorte
• Esplorazione della canalizzazione

 

Spiegazione: La risposta corretta è Formato libero. Nella sezione Esplora di Google Analytics, l’utilizzo del formato libero consente di personalizzare metriche e dimensioni sotto forma di tabella in base alle esigenze specifiche dell’analisi. Questa tecnica di esplorazione offre flessibilità e libertà nella creazione di tabelle personalizzate, consentendo agli utenti di selezionare e visualizzare metriche e dimensioni pertinenti per l’analisi dei dati. Utilizzando il formato libero, è possibile aggiungere e rimuovere metriche e dimensioni, modificare l’ordine di visualizzazione delle colonne, applicare filtri e segmenti di pubblico, nonché personalizzare lo stile e la formattazione della tabella. Questo strumento è particolarmente utile per esplorare i dati in modo dettagliato e approfondito, ottenendo insight significativi sul comportamento degli utenti e sulle prestazioni del sito web o dell’app. Le altre tecniche di esplorazione elencate, come la sovrapposizione dei segmenti, le esplorazioni della coorte e l’esplorazione della canalizzazione, si concentrano su altri aspetti dell’analisi dei dati e non offrono lo stesso livello di flessibilità e personalizzazione nella creazione di tabelle come fa il formato libero. Pertanto, quando si desidera personalizzare metriche e dimensioni in una tabella nella sezione Esplora, l’utilizzo del formato libero è la scelta corretta.

Se sul tuo sito web fosse presente un evento che viene attivato quando un utente guarda un video, quale di queste definizioni potrebbe essere considerata un esempio di parametro evento?

• Il nome di un video che è stato guardato sul tuo sito
• I dispositivi su cui gli utenti guardano il video sul tuo sito
• Il numero di utenti che hanno visualizzato un video sul tuo sito
• Il numero di utenti che hanno aperto la pagina contenente un video sul tuo sito

 

Spiegazione: La risposta corretta è Il nome di un video che è stato guardato sul tuo sito. Nel contesto di un evento che si verifica quando un utente guarda un video sul tuo sito web, il nome del video può essere considerato un esempio di parametro evento. I parametri evento sono dati aggiuntivi associati a un evento specifico che forniscono informazioni contestuali o dettagliate su quel particolare evento. Nel caso di un video, il nome del video può essere un parametro utile per identificare quale contenuto è stato visualizzato dagli utenti. Questo parametro fornisce una comprensione più approfondita di quali video sono stati visti dagli utenti e consente di analizzare le prestazioni di ciascun video in modo più dettagliato. Le altre opzioni proposte, come i dispositivi utilizzati per guardare il video, il numero di utenti che hanno visualizzato il video o il numero di utenti che hanno aperto la pagina contenente il video, non sono esempi di parametri evento. Pertanto, l’opzione che indica il nome del video è la risposta corretta in quanto rappresenta un esempio appropriato di parametro evento nel contesto di un video visualizzato sul sito web.