Descripción general
A veces, un cliente hace varias búsquedas y clics en varios de sus anuncios antes de hacer una compra o realizar otra acción importante en su sitio web o aplicación. Normalmente, toda la contribución a la acción importante, llamada evento clave, se atribuye al último anuncio en el que el cliente ha hecho clic. Pero ¿fue solamente ese anuncio el que hizo que el cliente decidiera llevar a cabo un evento clave que le llevara a completar otro evento clave? ¿Qué hay del resto de los anuncios en los que hizo clic antes de hacer clic en ese?
Attribution is the act of assigning credit for important user actions to different ads, clicks, and factors along the user's path to completing the action.
An attribution model can be a rule, a set of rules, or a data-driven algorithm that determines how credit is assigned to touchpoints along a user's path to completing important actions.
Hay tres modelos de atribución disponibles en los informes de atribución de las propiedades de Google Analytics 4:
- Atribución basada en datos
- Último clic en canales de pago y orgánicos
- Último clic en canales de pago de Google
Logre sus objetivos de marketing
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Acceder a los informes de atribución
Para acceder a los informes de atribución, siga estos pasos:
- En Google Analytics, haga clic en Publicidad a la izquierda.
- En Atribución, haga clic en Modelos de atribución o en Rutas de conversión.
Atribución basada en datos
Basada en datos: la atribución basada en datos distribuye la contribución al evento clave en función de los datos correspondientes a cada evento clave. Se diferencia de los demás modelos de atribución en que usa los datos de conversión de su cuenta para calcular la contribución real de cada clic que se ha producido.
Funcionamiento de la atribución basada en datos
La atribución usa algoritmos de aprendizaje automático para evaluar las rutas de conversión y sin conversión. El modelo basado en datos resultante aprende cómo los distintos puntos de contacto influyen en que se produzcan o no eventos clave. El modelo incorpora factores como el tiempo transcurrido hasta el evento clave, el tipo de dispositivo, el número de interacciones con los anuncio, el orden de visibilidad de los anuncios y el tipo de recursos de creatividad. A través de un enfoque contrafáctico, el modelo contrasta lo que ha ocurrido con lo que podría haber ocurrido para determinar los puntos de contacto en los que es más probable que se produzcan eventos clave. El modelo atribuye el valor de contribución a esos puntos de contacto en función de esta probabilidad.
Metodología de la atribución basada en datos (avanzado)
La metodología de la atribución basada en datos consta de dos partes principales:
- Analizar los datos de las rutas disponibles para desarrollar modelos de tasa de evento clave para cada uno de tus eventos clave
- Basar un algoritmo en las predicciones del modelo de tasa de evento clave para atribuir valor a las interacciones con anuncios
Desarrollar modelos de probabilidad de evento clave de todos los datos de una ruta disponibles
La atribución basada en datos utiliza los datos de la ruta, incluidos los datos de los usuarios con conversión y los usuarios sin conversión, para saber cómo puede influir la presencia y el momento en el que se producen determinados puntos de contacto de marketing en la probabilidad de que los usuarios completen un evento clave. Los modelos resultantes evalúan la probabilidad de que un usuario lleve a cabo un evento clave en cualquier punto específico de la ruta hacia otro evento clave, si se expone a una interacción concreta con el anuncio.
Los modelos comparan la probabilidad de llevar cabo un evento clave de los usuarios que han estado expuestos al anuncio con la probabilidad de llevara cabo eventos clave de usuarios similares de un grupo que no lo ha visto. En términos más técnicos, los modelos calculan los beneficios contrafácticos de la visibilidad de los anuncios de Google entrenándose con datos de pruebas controladas aleatorizadas.
Atribuir valor fraccional y algorítmicamente a puntos de contacto de marketing
El modelo de atribución basada en datos distribuye la contribución a la conversión en función de cómo cambia la probabilidad estimada de que se produzca el evento clave con cada interacción que se añade a la ruta. Para calcular la contribución, el algoritmo de la atribución basada en datos tiene en cuenta factores como el tiempo que transcurre entre la interacción y el evento clave, el tipo de formato y otras señales de consulta.
Último clic en canales de pago y orgánicos
- Display > Redes sociales > Búsqueda de pago > Búsqueda orgánica → 100 % a la búsqueda orgánica
- Display > Redes sociales > Búsqueda de pago > Correo → 100 % al correo
- Display > Medios sociales > Búsqueda de pago > Directo → 100 % a la búsqueda de pago
- Directo → 100 % de tráfico directo
- Último clic en canales de pago y orgánicos y Último clic indirecto hacen referencia al mismo modelo de atribución.
En la atribución basada en datos, se contabiliza una visualización interesada cuando un usuario:
- Ve un anuncio durante 30 segundos (o hasta el final, si dura menos de 30 segundos)
- Hace clic en una tarjeta de teaser
- Hace clic en el banner complementario o en el mural de vídeos
- Hace clic en una frase que es una llamada a la acción
- Hace clic en la pantalla final
- Hace clic para visitar el sitio web del anunciante
Último clic en canales de pago de Google
- Display > Redes sociales > Búsqueda de pago > Búsqueda orgánica → 100 % a la búsqueda de pago
- Display > Redes sociales > Conversión tras visualización interesada (EVC) en YouTube > Correo → 100 % a YouTube
- Display > Redes sociales > Correo > Directo → 100 % al correo (se atribuye al último clic indirecto)
- Directo → 100 % de tráfico directo
Seleccione la configuración de atribución
The Attribution settings page lets you choose how Google Analytics assigns credit to different ads, clicks, and other factors before users trigger key events and Google Ads web conversions.
To select attribution settings:
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- En
Administrar, under Data display, click Attribution settings.
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- Click Save.
