Modelos de atribución: cómo medir el éxito de marketing

Históricamente, los especialistas en marketing confiaban en varios modelos basados en reglas para realizar un seguimiento del rendimiento. El más básico es el modelo de primer clic, que otorga el 100% del crédito a la primera interacción que un usuario tuvo con la marca. Esto suele ser utilizado por empresas centradas en el conocimiento de la marca más que en las ventas inmediatas. Si un usuario encuentra un sitio web a través de un pin de Pinterest y luego compra mediante una visita directa, Pinterest recibe todo el crédito.

El modelo de último clic es lo opuesto, otorgando todo el crédito al punto de contacto final antes de la conversión. Si bien esto es fácil de rastrear, a menudo ignora la influencia de los esfuerzos de marketing en la parte superior del embudo. Por ejemplo, un usuario podría ver tres anuncios diferentes de YouTube antes de hacer clic finalmente en un anuncio de búsqueda de marca para comprar. En este escenario, el último clic ignora el contenido del video por completo.

Los modelos multitáctiles intentan distribuir el crédito a lo largo de todo el recorrido. Los modelos lineales otorgan el mismo crédito a cada interacción, mientras que los modelos de disminución del tiempo otorgan más crédito a las interacciones que ocurrieron más cerca del momento de la conversión. Los modelos basados en la posición, a veces llamados en forma de U, generalmente otorgan el 40% del crédito a la primera y última interacción, y dividen el 20% restante entre los pasos intermedios.

Google Analytics 4 (GA4) utiliza la atribución basada en datos como configuración predeterminada para la mayoría de los informes. Este modelo utiliza el aprendizaje automático para analizar tanto las rutas de conversión como las que no lo son, para comprender cómo los diferentes puntos de contacto influyen en los resultados. A diferencia de los modelos basados en reglas, se adapta a los patrones únicos de los datos de su cuenta específica.

El modelo basado en datos analiza factores como el tiempo desde la conversión, el tipo de dispositivo y la cantidad de interacciones con los anuncios. Calcula la contribución real de cada palabra clave, anuncio y campaña. Esto permite una representación más precisa de cómo los canales de marketing trabajan juntos en lugar de hacerlo de forma aislada.

Los especialistas en marketing aún pueden acceder a las opciones de último clic dentro de GA4 si prefieren una vista más tradicional. Sin embargo, Google ha cambiado hacia métodos basados en datos para proporcionar una imagen más clara de los recorridos complejos y multidispositivo. Puede encontrar estas configuraciones navegando a la sección de Administración, luego seleccionando Visualización de datos y haciendo clic en Configuración de atribución.

En 2023, Google anunció la eliminación de los modelos de atribución de primer clic, lineal, de disminución del tiempo y basados en la posición de Google Ads y GA4. Este cambio se implementó porque estos modelos no eran tan efectivos como la atribución basada en datos en el panorama moderno. La mayoría de los anunciantes ya se habían movido hacia las ofertas automatizadas, que funcionan mejor cuando se utilizan conocimientos basados en datos.

Al centrarse en modelos basados en datos y de último clic, Google simplificó el proceso de medición. Esto ayuda a evitar la confusión de tener demasiados informes diferentes para la misma conversión. Para una cuenta típica, el modelo basado en datos proporciona la información más procesable para optimizar el gasto publicitario.

La selección de un modelo depende en gran medida de su ciclo de ventas y tipo de negocio. Una tienda Shopify que vende fundas para teléfonos económicas a menudo tiene una ventana de conversión muy corta. En este caso, un modelo de último clic podría ser suficiente porque el cliente toma una decisión casi al instante. El camino es simple y directo.

Por el contrario, una empresa de software B2B con un ciclo de ventas de seis meses necesita una visión más completa. Es posible que descubran que su descarga inicial de un documento técnico es tan importante como la solicitud de demostración final. Aquí se prefiere la atribución basada en datos porque reconoce el valor de esas interacciones en las primeras etapas que eventualmente conducen a un contrato de alto valor.

• Utilice el último clic para artículos de gran volumen y bajo costo con tiempos de decisión cortos.
• Utilice la atribución basada en datos para campañas multicanal y ciclos de ventas más largos.
• Utilice la lógica de primer clic (a través de informes personalizados) cuando el objetivo principal sea el descubrimiento de la marca.
• Compare diferentes modelos utilizando la herramienta de comparación de modelos en GA4 antes de realizar cambios permanentes.

Cambiar el modelo de atribución en Google Ads afecta cómo se informan las conversiones en sus campañas y cómo las estrategias de oferta automatizadas optimizan sus ofertas. Es una configuración fundamental que debe revisarse periódicamente. Asegúrese de tener suficientes datos de conversión antes de cambiar a un modelo basado en datos para garantizar que el aprendizaje automático tenga suficiente información.

Para actualizar estas configuraciones, siga esta ruta en su cuenta de Google Ads: haga clic en el icono de ‘Objetivos’, luego seleccione ‘Resumen’ en el menú de Conversiones. Haga clic en el nombre de la acción de conversión específica que desea editar. Desde allí, seleccione ‘Editar configuración’ y busque el menú desplegable ‘Modelo de atribución’.

Una vez que realiza un cambio, es común ver un cambio temporal en la forma en que se informan sus datos. Por ejemplo, si pasa del último clic a la atribución basada en datos, puede ver más conversiones atribuidas a sus campañas de búsqueda genéricas y menos a sus campañas de búsqueda de marca. Esto refleja una distribución más precisa del crédito.

Si bien los modelos basados en datos son avanzados, no son perfectos. Una limitación importante es el efecto de ‘jardín vallado’. Plataformas como Meta y Google no siempre comparten datos perfectamente entre sí. Esto puede llevar a una sobreinformación si ambas plataformas reclaman crédito por la misma conversión.

Las actualizaciones de privacidad, como iOS 14.5 y la eliminación gradual de las cookies de terceros, también afectan la precisión de la atribución. Cuando los usuarios optan por no ser rastreados, el camino de conversión se fragmenta. Los especialistas en marketing a menudo tienen que confiar en conversiones modeladas, donde la plataforma utiliza datos agregados para llenar los vacíos dejados por la falta de información de seguimiento.

Además, las conversiones fuera de línea y el boca a boca son notoriamente difíciles de rastrear. Si un cliente ve un anuncio pero luego visita una tienda física para comprar el producto, es probable que el modelo de atribución digital pierda esa conexión. Además, el valor de marca construido a lo largo de años no puede medirse fácilmente mediante un solo punto de contacto en una ventana de 30 días.