Guía de modelos de atribución de anuncios de Google en 2023: ¿es la atribución basada en datos el futuro?

Por qué son importantes los modelos de atribución de Google Ads

Los estudios muestran que los consumidores interactúan con un producto al menos ocho veces antes de comprarlo , y se necesitan más de 7 a 13 interacciones con su negocio antes de que un cliente potencial se convierta . Por lo tanto, usar el modelo de atribución correcto es fundamental para que las empresas comprendan cómo funcionan los canales y las campañas en relación con todos esos puntos de contacto.

Aquí hay dos razones clave por las que es importante elegir el modelo de atribución correcto:

Guía de modelos de atribución de anuncios de Google

Fuente: Louisaustin.co

Echemos un vistazo a los seis modelos de atribución de Google Ads disponibles y descubramos cuál es el adecuado para usted, explorando las ventajas y desventajas de cada modelo de atribución.

• Atribución de último clic
• Atribución de primer clic
• Atribución basada en la posición
• Atribución lineal
• Atribución de decaimiento de tiempo
• Atribución basada en datos

1. Modelo de atribución de último clic

Cómo funciona

La atribución de último clic, como sugiere el nombre, otorga todo el crédito al último punto de contacto antes de la conversión. La atribución del último clic es sencilla y de uso común, sin embargo, ha habido un cambio en los últimos años debido a la necesidad de centrarse en algo más que el último clic, teniendo en cuenta los múltiples puntos de contacto a lo largo del viaje de un cliente.

Por ejemplo, una ruta de conversión puede constar de varios puntos de contacto, comenzando con palabras clave genéricas, seguidas de interacciones con anuncios gráficos y de video , y terminando con una conversión que tiene lugar a partir de palabras clave de marca. En este ejemplo, la palabra clave de la marca obtendrá todo el crédito. Sin embargo, podría argumentar que la palabra clave genérica que presentó al cliente al negocio desempeñó un papel en la conversión o es tan importante como la palabra clave de marca a la que se atribuye la conversión. Lo mismo podría decirse de las interacciones de video y visualización.

Perfecto para empresas que tienen pocos puntos de contacto con los usuarios antes de que se produzca una conversión, como las empresas de comercio electrónico con un ciclo de ventas corto.

• Pros: Simple y fácil de implementar. Este modelo proporciona información sobre el rendimiento de los canales en un nivel básico.

• Contras: Ignora todos los puntos de contacto excepto el último. Por esta razón, es posible que no brinde una descripción completa del recorrido del cliente y el valor de cómo otros canales y campañas contribuyen a las conversiones.

2. Modelo de atribución de primer clic

Cómo funciona

La atribución del primer clic otorga todo el crédito al primer punto de contacto con el que interactúa un cliente antes de la conversión. Es similar a la atribución de último clic, solo que al revés. En el ejemplo anterior, la palabra clave genérica que presentó por primera vez a un usuario a la empresa se llevaría todo el crédito, sin tener en cuenta las interacciones del embudo medio e inferior.

Perfecto para empresas que se enfocan en el conocimiento y descubrimiento de la marca y les gustaría dar crédito a los canales y campañas que presentan a los usuarios a su negocio.

• Pros: proporciona información sobre el punto de contacto inicial del cliente con la marca. Esto es útil para las empresas que se enfocan en el conocimiento de la marca y las campañas que son las mejores para presentar a los usuarios la empresa.

• Contras: Ignora todos los puntos de contacto excepto el primero, por lo que, al igual que con la atribución del último clic, es posible que no brinde una vista completa del recorrido del cliente.

3. Modelo de atribución basado en la posición

Cómo funciona

La atribución basada en la posición da más crédito al primer y último punto de contacto con el que interactúa un usuario antes de la conversión. Por ejemplo, una campaña de búsqueda genérica puede generar cierto interés inicial y, más adelante, el usuario convierte después de hacer clic en un anuncio de retargeting de visualización . La atribución basada en la posición dará crédito tanto a las campañas de Búsqueda como a las de Display por tener un rol en la conversión.

Perfecto para empresas que tienen una combinación de branding y campañas de respuesta directa y les gustaría compartir la atribución entre el primer y el último punto de contacto.

• Pros: otorga crédito a los puntos de contacto al principio y al final del viaje del cliente, lo que refleja la idea de que estos puntos de contacto son los más influyentes.

• Contras: este modelo no tiene en cuenta los puntos de contacto en medio del recorrido del cliente. Si un usuario hace clic en 10 de sus palabras clave durante un período de tiempo antes de la compra, no se atribuirá nada a las 8 palabras clave en el medio.

4. Modelo de atribución lineal

Cómo funciona

La atribución lineal distribuye el crédito por igual en todos los puntos de contacto en el viaje de un cliente. Si hubiera 3 clics, a cada uno de estos puntos de contacto se le atribuiría un tercio de la conversión.

Perfecto para empresas que desean considerar todos los puntos de contacto y aquellas que tienen ciclos de ventas más largos y múltiples interacciones antes de que sus clientes se conviertan.

• Pros: Distribuye el crédito por igual en todos los puntos de contacto del recorrido del cliente, lo que proporciona una visión más completa del rendimiento.

• Contras: aunque este modelo es un poco más perspicaz que los 3 modelos anteriores y más justo en la distribución del crédito, es posible que la atribución lineal no refleje con precisión el impacto de cada punto de contacto. Por ejemplo, el primer punto de contacto puede tener una intención baja en comparación con los puntos de contacto medio y último que tienen una intención alta, lo que significa que los puntos de contacto medio y último pueden merecer más crédito cuando se trata de determinar con precisión la eficacia de las campañas publicitarias.

5. Modelo de atribución de decaimiento de tiempo

Cómo funciona

La atribución de disminución de tiempo otorga más crédito a los puntos de contacto que ocurren más cerca en el tiempo del evento de conversión. La mayor cantidad de crédito se otorgará al punto de contacto final antes de una conversión, seguido por el punto de contacto anterior a ese, y así sucesivamente.

Considere este escenario: un usuario primero hace clic en una palabra clave genérica y visita la página de un producto. Luego, reciben anuncios de retargeting de video en el transcurso de una semana y finalmente buscan el producto, hacen clic en un anuncio de compras y compran. En este ejemplo, la atribución de disminución del tiempo otorgará una mayor parte del crédito al anuncio de compras, seguido de la campaña de video y, finalmente, la menor cantidad de crédito a la palabra clave genérica.

Perfecto para empresas que tienen ciclos de ventas más cortos, pero aún tienen múltiples puntos de contacto en el recorrido del cliente. También podría ser bueno para empresas con puntos de contacto sensibles al tiempo.

• Pros: otorga más crédito a los puntos de contacto que están más cerca de la conversión, lo que refleja la idea de que los puntos de contacto recientes son los más influyentes. Este modelo de atribución puede ofrecer más información que la atribución de último clic y proporcionar una comprensión más precisa del rendimiento, ya que se otorga crédito a los puntos de contacto anteriores.

• Contras: este modelo puede ignorar los primeros puntos de contacto o no acreditar con precisión el impacto de los puntos de contacto anteriores, lo que impide un verdadero reflejo del rendimiento.

6. Modelo de atribución basado en datos

Cómo funciona

La atribución basada en datos, también conocida como DDA, es el modelo de atribución más nuevo y uno que Google recomienda adoptar, siempre que su cuenta cumpla con ciertos criterios. Pero es posible que se pregunte cómo el modelo de atribución basado en datos de Google Ads otorga crédito por las conversiones.

La atribución basada en datos utiliza aprendizaje automático avanzado para analizar datos y decidir qué tan importante es cada punto de contacto en el viaje de un cliente. Las conversiones se dividen y atribuyen a cada punto de contacto en función de su influencia e impacto en la conversión de un cliente.

Fuente: windsor.ai

Los clics y las interacciones de video se analizan en los anuncios de búsqueda (incluido Shopping), YouTube, Display y Discovery en Google Ads para identificar patrones que generan conversiones. Al utilizar las ofertas automáticas, estos patrones no solo admiten DDA para asignar conversiones, sino que también ayudarán a la estrategia de ofertas a aprovechar los datos y los patrones que conducen a las conversiones para encontrar clientes que se comporten de manera similar. Esto es lo que hace que la atribución basada en datos sea el modelo de atribución más avanzado.

Perfecto para empresas con rutas de conversión complejas y aquellas que tienen múltiples puntos de contacto, así como para cualquier empresa elegible con una gran cantidad de datos que desee beneficiarse del aprendizaje automático. Dado que utiliza algoritmos avanzados para descifrar datos y atribuir conversiones, DDA puede proporcionar una mayor claridad sobre una campaña, un grupo de anuncios, una palabra clave y el rendimiento de un anuncio, lo que lo convierte en una buena opción para la mayoría de las cuentas.

Pros: utiliza el aprendizaje automático para asignar crédito a los puntos de contacto en función de su impacto en las conversiones. Esto significa que proporciona una visión más precisa del recorrido del cliente.

Contras: requiere una gran cantidad de datos para funcionar y es fundamental que el seguimiento de conversiones sea preciso. Esto puede impedir que las empresas con pocos datos de conversión y cuentas con problemas de seguimiento adopten este modelo de atribución.

Ejemplo de caso de uso de atribución basada en datos

Aquí hay un ejemplo de cómo funciona DDA en la práctica:

DDA utiliza el aprendizaje automático y brinda más claridad sobre qué clics son los más impactantes, independientemente de cuándo se produjo el clic en el recorrido del usuario. Además de comprender mejor el rendimiento, un estudio reciente en el que participaron cientos de anunciantes que usaban DDA reveló que el rendimiento mejoró en comparación con la atribución al último clic .

Aquí hay 3 estudios de casos de empresas reales que utilizan la atribución basada en datos:

Requisitos de datos de atribución basada en datos

La mayoría de las acciones de conversión, como compras, registros e instalaciones de aplicaciones, se pueden usar para la atribución basada en datos. De hecho, DDA ahora es el modelo de atribución predeterminado para todas las nuevas acciones de conversión que cree , aunque puede cambiar manualmente a un modelo de atribución diferente.

Fuente: Ayuda de Google Ads

Para muchas acciones de conversión, no se necesita un volumen mínimo para ejecutar DDA. Sin embargo, para algunos, necesitará al menos 300 conversiones y 3000 interacciones con anuncios dentro de los 30 días para ser elegible . Estas conversiones pueden incluir:

• Acciones de alto valor: las acciones de conversión que tienen un mayor valor para su empresa, como compras, clientes potenciales o registros, pueden generar menos conversiones o interacciones con anuncios que las acciones de menor valor, como páginas vistas o videos.
  
  
• Productos o servicios de nicho: las acciones de conversión relacionadas con productos o servicios de nicho pueden tener una audiencia más pequeña, lo que genera menos conversiones o interacciones con los anuncios.

La atribución basada en datos también puede usar eventos de conversión en la aplicación, como compras en la aplicación, y atribuirlos a palabras clave y anuncios específicos. También puede importar eventos de conversión fuera de línea, como llamadas telefónicas, visitas a la tienda y compras realizadas en persona y, nuevamente, estas acciones se pueden comparar con las interacciones de Google Ads mediante identificadores.

Para eventos de conversión existentes, si su cuenta es elegible, Google se lo notificará por correo electrónico y, en ese momento, puede adoptar la atribución basada en datos o optar por no participar. También puede verificar si es elegible en la sección Atribución de su cuenta de Google Ads. Siga leyendo para descubrir cómo cambiar a DDA en Google Ads.

¿Cómo elijo un modelo de atribución en Google Ads?

En su cuenta de Google Ads, vaya a Herramientas y configuración y luego, en Medición, haga clic en Atribución. Desde aquí, puede explorar varias rutas de conversión y métricas de ruta de conversión y ver también las conversiones asistidas.

Utilice la función Comparación de modelos en el menú de la izquierda para comparar cómo se habrían atribuido los datos de conversión en la cuenta para los distintos modelos de atribución. Esta herramienta es excelente porque puede ver cómo se habrían asignado las conversiones sin cambiar los modelos.

La captura de pantalla anterior es una comparación entre la atribución del último clic y la atribución basada en datos, usando la ventana retrospectiva predeterminada y los 4 eventos de conversión que la cuenta rastrea. Muestra cómo se habrían desempeñado dos métricas de conversión importantes: conversiones y costo/conversión.

Utilice esta función para revisar los modelos de atribución que le interesa adoptar antes de realizar el cambio, para garantizar que los datos de conversión se alineen con sus objetivos comerciales.

Si está listo para cambiar su modelo de atribución, esto se hace en el nivel de conversión, así que diríjase a Herramientas y configuración y luego a Conversiones. Haga clic en el evento de conversión para el que desea cambiar el modelo de atribución y luego haga clic en Editar configuración.

En Modelo de atribución, haga clic en el menú desplegable y cambie al modelo de atribución deseado.

Cómo cambiar a la atribución basada en datos

Puede cambiar a la atribución basada en datos utilizando el mismo método anterior. Sin embargo, en la sección Atribución de su cuenta de Google Ads, vaya a "Cambiar a DDA" en el menú de la izquierda.

Desde allí, podrá ver todas las acciones de conversión en la cuenta, el modelo de atribución actual que están usando y si son elegibles o no para cambiar a DDA.

Como se ve en la captura de pantalla anterior, si es elegible, tendrá la opción de realizar el cambio usted mismo, o si se ha aplicado el cambio automático, puede esperar a que el cambio se realice automáticamente o optar por no participar si prefiere no usar DDA. .

Cómo mejorar su modelo de atribución basada en datos

Una vez que haya hecho el cambio a la atribución basada en datos, hay una serie de otros pasos que puede seguir para aprovechar al máximo DDA:

• Ajuste las ofertas según las conversiones basadas en DDA analizando los datos de conversión que DDA comienza a atribuir a sus campañas.

• Dado que DDA medirá las interacciones con los anuncios y los clics con mayor precisión a lo largo de toda la ruta hacia la conversión, regrese y revise el rendimiento de las palabras clave para ver cómo las palabras clave anteriores en la ruta están afectando las conversiones.

• Cuando se utiliza la atribución basada en datos, el enfoque recomendado es adoptar una estrategia de ofertas inteligentes, como el CPA objetivo o el ROAS objetivo. Lea una guía práctica sobre las estrategias de oferta de Google Ads aquí .

• Dé a DDA un par de semanas para recopilar y analizar los datos de interacción y conversión del usuario. Este período de aprendizaje es importante y más aún para las empresas con caminos más largos hacia la conversión.

Conclusión

Elija el modelo de atribución de Google Ads correcto sopesando primero las fortalezas y debilidades de cada uno de los 6 modelos de atribución, junto con el uso de la práctica herramienta de comparación de Google Ads para comprender cómo cada modelo impacta su negocio.

Al seleccionar el modelo de atribución que mejor se alinea con su negocio y objetivos, tendrá una comprensión más precisa del rendimiento, podrá mejorar los esfuerzos de optimización y aumentar la eficiencia general de su campaña.