Làm Cùng Long.
Quay lại Automation Lab
Data / Dashboard Đang dùng Đang vận hành

Ad Spend Attribution Model Dashboard

Hệ thống tự động hóa phân bổ chi phí quảng cáo đa kênh và tính toán ROAS theo các mô hình phân bổ khác nhau.

Bài toán thực tế

Số liệu doanh thu ghi nhận trên Google Ads và Facebook Ads bị chồng chéo (Double-counting), dẫn đến việc đánh giá sai hiệu quả thực tế của từng kênh.

Sơ đồ luồng

graph TD A[Thu thập dữ liệu] --> B[Xử lý & Phân tích] B --> C[Báo cáo & Hành động]

Luồng hoạt động

  1. 1

    Kéo chi phí quảng cáo chi tiết theo chiến dịch từ Facebook, Google, TikTok

  2. 2

    Kéo dữ liệu chuyển đổi và doanh thu thực tế được phân bổ theo mô hình Last Click/Data-Driven từ GA4

  3. 3

    Hợp nhất dữ liệu dựa trên mã chiến dịch (Campaign ID) và mã UTM

  4. 4

    Tính toán ROAS thực tế phân bổ (Attributed ROAS) cho từng kênh quảng cáo

  5. 5

    Hiển thị bảng so sánh chéo trên Dashboard để điều chỉnh ngân sách

Dữ liệu đầu vào

  • • Facebook/Google/TikTok Ads API
  • • Google Analytics 4 Multi-Channel Attribution API

Kết quả đầu ra

  • • Attributed ROAS Comparison Dashboard
  • • Báo cáo chênh lệch số liệu ghi nhận giữa các kênh

Công cụ & tích hợp

n8nAds APIGA4 APIGoogle SheetsLooker Studio

Guardrail & bảo mật

  • • Không chia sẻ cơ cấu chiết khấu hay thỏa thuận hoa hồng nội bộ trên Dashboard
  • • Che mờ số liệu chi phí quảng cáo thực tế khi chia sẻ case study

Điểm cần kiểm chứng khi vận hành

  • Định nghĩa metric và grain trước khi dựng dashboard để tránh cùng tên nhưng khác cách tính.
  • Giữ lớp raw/normalized riêng để có thể debug khi số liệu không khớp.
  • Dashboard chỉ nên hiển thị KPI mà owner biết sẽ dùng để ra quyết định.

Ghi chú vận hành

Giúp nhà quảng cáo tránh bẫy tối ưu sai do số liệu ghi nhận khống của các nền tảng, phân bổ ngân sách thông minh hơn.

Có một workflow tương tự cần chẩn đoán?

Gửi bối cảnh, nguồn dữ liệu, bước đang tốn thời gian và output mong muốn. Long sẽ ưu tiên tìm bottleneck trước khi đề xuất thêm automation.

Gửi brief workflow →