[GA4] Começar a usar a atribuição

Visão geral

As pessoas podem fazer várias pesquisas e clicar em vários anúncios antes de finalizar uma compra ou concluir outra ação importante no seu site ou app. Normalmente, todo o crédito pela ação importante, chamada de evento principal, é atribuído ao último anúncio em que os clientes clicaram. No entanto, foi apenas esse anúncio que os convenceu a decidir interagir com um evento principal no caminho até ele? E quanto aos outros anúncios em que eles clicaram antes disso?

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.

Há três modelos de atribuição disponíveis nos Relatórios de atribuição das propriedades do Google Analytics 4:

• Atribuição baseada em dados
• Último clique em canais pagos e orgânicos
• Último clique nos canais pagos do Google

Observação: nenhum modelo de atribuição dá crédito a visitas diretas, a menos que o caminho para o evento principal seja composto exclusivamente por esse tipo de visita.

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Acessar os Relatórios de atribuição

Para acessar os Relatórios de atribuição:

1. No Google Analytics, clique em Publicidade à esquerda.
2. Em Atribuição, clique em Modelos de atribuição ou em Caminhos de atribuição.

Atribuição baseada em dados

Atribuição baseada em dados: essa opção distribui o crédito pelo evento principal com base nos dados de cada um deles. Ela é diferente dos outros modelos, já que os dados da sua conta são usados para calcular a contribuição real de cada clique.

Cada modelo baseado em dados é específico para o anunciante e o evento principal.

Como funciona a atribuição baseada em dados

A Atribuição usa algoritmos do aprendizado de máquina para avaliar caminhos com e sem conversão. O modelo com base em dados que é gerado aprende como pontos de contato diferentes afetam os resultados do evento principal. Ele incorpora fatores como tempo até o evento principal, tipo de dispositivo, número de interações com anúncios, ordem de exposição ao anúncio e tipo de recurso do criativo. Usando uma abordagem contrafactual, o modelo compara o que aconteceu com o que poderia ter acontecido para determinar quais pontos de contato são mais propensos a gerar eventos principais. Ele atribui crédito a esses pontos de contato com base nessa probabilidade.

Observações:

• Dependendo da disponibilidade de informações, os modelos de atribuição baseada em dados podem aproveitar informações agregadas de configurações de compartilhamento de dados.
• As conversões podem ser reatribuídas por até sete dias depois de acontecerem.

A metodologia por trás da atribuição baseada em dados (avançado)

A metodologia de atribuição baseada em dados tem os seguintes pontos principais:

• Analisar os dados de caminho disponíveis para criar modelos de taxa de eventos principais para cada um deles
• Usar as previsões do modelo de taxa de eventos principais como entrada para um algoritmo que atribui crédito às interações com os anúncios

Criar modelos de probabilidade de eventos principais usando os dados de caminho disponíveis

A atribuição baseada em dados usa as informações do caminho, incluindo os dados de usuários com e sem conversões, para entender como a presença e o momento dos pontos de contato de marketing específicos podem afetar a probabilidade de evento principal dos usuários. Os modelos resultantes avaliam a probabilidade de um usuário interagir com um evento principal no caminho até ele em qualquer ponto específico, considerando a exposição a uma interação específica com o anúncio.

Os modelos comparam a probabilidade de usuários que viram um anúncio realizar um evento principal com a de usuários semelhantes em um grupo da estratégia de retenção parcial do investimento. Em termos mais técnicos, os modelos calculam os ganhos contrafactuais das exposições de anúncios do Google treinando com dados de testes controlados e aleatórios.

Atribuir crédito parcial de acordo com o algoritmo para pontos de contato de marketing

O modelo de atribuição baseada em dados concede crédito de acordo com o modo como a inclusão de cada interação com o anúncio no caminho afeta a estimativa da probabilidade de evento principal. Para calcular esse crédito, o algoritmo de atribuição baseada em dados usa recursos como o tempo entre a interação com o anúncio e o evento principal, o tipo do formato e outros indicadores de consulta.

Exemplo

Na ilustração de alto nível a seguir, a combinação da exposição ao anúncio 1 (pesquisa paga), da exposição ao anúncio 2 (anúncio social), da exposição ao anúncio 3 (afiliado) e da exposição ao anúncio 4 (pesquisa) gera uma probabilidade de evento principal de 3%. Quando a exposição ao anúncio 4 não ocorre, a probabilidade cai para 2%. Por isso, sabemos que a exposição ao anúncio 4 aumenta em mais de 50% a probabilidade de evento principal. Isso é repetido em cada interação com o anúncio, e usamos as contribuições aprendidas como pesos de atribuição.

Último clique em canais pagos e orgânicos

Observação: os modelos de atribuição linear, baseado na posição, de primeiro clique e de iminência da conversão não estão mais disponíveis desde novembro de 2023. Saiba mais sobre os modelos descontinuados.

Último clique em canais pagos e orgânicos: ignora o tráfego direto e atribui 100% do valor do evento principal ao último canal em que o cliente clicou (ou gerou uma visualização engajada, no caso do YouTube) antes da conversão. Confira abaixo exemplos de como o valor do evento principal é alocado:

Exemplos

1. Display > redes sociais > pesquisa paga > pesquisa orgânica → 100% para pesquisa orgânica
2. Display > redes sociais > pesquisa paga > e-mail → 100% para e-mail
3. Display > redes sociais > pesquisa paga > direto → 100% para pesquisa paga
4. Direto → 100% de tráfego direto

Observação:

• Último clique em canais pagos e orgânicos e Último clique não direto são dois nomes para o mesmo modelo de atribuição.

Uma visualização engajada é contabilizada na atribuição baseada em dados quando um usuário:

• Assiste a um anúncio por 30 segundos (ou até o fim, se for inferior a 30 segundos)
• Clica em um card de teaser
• Clica no banner complementar ou no Video Wall
• Clica em uma frase que é uma call-to-action
• Clica na tela final
• Clica para acessar o site do anunciante

Último clique nos canais pagos do Google

Atribuição de último clique nos canais pagos do Google: atribui 100% do valor do evento principal ao último canal do Google Ads em que o cliente clicou antes da conversão. Se não houver um clique do Google Ads no caminho, como no exemplo 6, o modelo de atribuição vai usar o último clique nos canais pagos e orgânicos.

Exemplos

5. Display > redes sociais > pesquisa paga > pesquisa orgânica → 100% para pesquisa paga
6. Display > redes sociais > EVC do YouTube > e-mail → 100% para o YouTube
7. Display > redes sociais > e-mail > direto → 100% para o e-mail (substituto do último clique não direto)
8. Direto → 100% de tráfego direto

É necessário selecionar configurações de atribuição

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:

1. Sign in to Google Analytics.
2. Em Administrador, under Data display, click Attribution settings.
   O link anterior abre a última propriedade do Google Analytics que você acessou. É possível mudar a propriedade com o seletor.

   Você precisa ter função de profissional de marketing ou superiorno nível da propriedade para select the attribution settings.
3. Select these attribution settings:
   • Reporting attribution model
   • Channels that can receive credit
   • Key event lookback window
4. Click Save.