[GA4] Acerca de la atribución y la modelización de la atribución

Este artículo está dirigido a cualquier usuario que quiera saber cómo contribuyen conjuntamente sus anuncios a lo largo de la ruta de conversión.

En la sección "Atribución" de las propiedades Google Analytics 4 se ofrecen funciones mejoradas, como el nuevo informe Rutas de conversión, y algunas nuevas, como la modelización de la atribución a nivel de propiedad, que proporcionan información más detallada y útil que nunca.

Secciones de este artículo:

Introducción a la modelización de la atribución

A veces, un cliente hace varias búsquedas y clics en varios de sus anuncios antes de hacer una compra o realizar otra acción valiosa en su sitio web. Por lo general, se atribuye la conversión solamente al último anuncio en el que hizo clic. Pero ¿fue solamente ese anuncio el que contribuyó a la conversión? ¿Qué hay del resto de los anuncios en los que hizo clic antes de hacer clic en ese?

La atribución consiste en adjudicar un valor de conversión a los distintos anuncios, clics y factores que influyen en el recorrido de un usuario hasta que completa una conversión. Un modelo de atribución puede ser una regla, un conjunto de reglas o un algoritmo basado en datos que determina cómo se atribuye el valor de una conversión a los distintos puntos de contacto de la ruta de conversión.

Hay tres tipos de modelos de atribución en los informes de atribución de las propiedades Google Analytics 4: modelos multicanal basados en reglas, un modelo basado en reglas que da preferencia a Google Ads y la atribución basada en datos.

Para acceder a los informes de atribución, haga clic en Publicidad a la izquierda. En Atribución, haga clic en Comparación de modelos o en Rutas de conversión.

Notas:
  • Ninguno de los modelos de atribución asigna valor de contribución a la conversión a las visitas directas, a menos que la ruta de conversión conste exclusivamente de visitas directas.
  • Cada modelo de atribución se introdujo en una fecha diferente (puede consultarlas a continuación). Esto significa que, si selecciona un periodo de tiempo que incluya alguna fecha anterior a la de inicio de un modelo, verá datos parciales.

    • Modelos multicanal basados en reglas: 14 de junio del 2021
    • Atribución multicanal basada en datos: 1 de noviembre del 2021

Atribución basada en datos

Basada en datos: la atribución basada en datos distribuye el valor de la conversión en función de los datos correspondientes a cada evento de conversión. 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.

Data-driven model iconCada anunciante usará un modelo concreto de atribución basada en datos en cada evento de conversión.

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 conversiones. El modelo incorpora factores como el tiempo transcurrido hasta la conversión, el tipo de dispositivo, el número de interacciones con el anuncio, el orden de exposición a 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 completen conversiones. El modelo atribuye el valor de contribución a la conversión a esos puntos de contacto en función de esta probabilidad.

Nota: En función de la disponibilidad de los datos, los modelos de atribución basada en datos y de atribución al último clic multicanal pueden ofrecer los mismos resultados en determinadas situaciones.

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 conversión para cada uno de los eventos de conversión
  • Basar un algoritmo en las predicciones del modelo de tasa de conversión para atribuir el valor de conversión a las interacciones con anuncios

Desarrollar modelos de probabilidad de conversión 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 que han completado una conversión y los que no, 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 una conversión. Los modelos resultantes evalúan la probabilidad de que un usuario complete una conversión en cualquier punto específico de la ruta, si se expone a una interacción concreta con el anuncio.

Los modelos comparan la probabilidad de conversión de los usuarios que han estado expuestos al anuncio con la probabilidad de conversión de usuarios similares de un grupo que no lo ha visto. En términos más técnicos, los modelos calculan los beneficios contrafácticos de las exposiciones a anuncios de Google entrenándose con datos de pruebas controladas aleatorizadas.

Asignar valor de conversión 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 de conversión estimada 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 la conversión, el tipo de formato y otras señales de consulta.

Ejemplo
 
En la siguiente ilustración general, la combinación de exposición al anuncio 1 (búsqueda de pago), exposición al anuncio 2 (medios sociales), exposición a anuncio 3 (partner) y exposición al anuncio 4 (búsqueda) da como resultado un 3 % de probabilidad de conversión. Cuando no hay exposición al anuncio 4, la probabilidad baja hasta el 2 %, por lo que sabemos que la exposición al anuncio 4 genera un 50 % más de probabilidad de conversión. Repetimos esto con cada interacción de anuncio y nos basamos en las contribuciones que hemos observado para ponderar la atribución.
 

Modelos multicanal basados en reglas

Last interaction model icon Último clic multicanal: ignora el tráfico directo y atribuye el 100 % del valor de la conversión al último canal en el que el cliente ha hecho clic (o en el que se ha producido una visualización interesada completa, en el caso de YouTube) antes de completar la conversión. En los ejemplos siguientes se muestra cómo se asigna el valor de conversión:

Ejemplos
  1. Display > Medios sociales > Búsqueda de pago > Búsqueda orgánica → 100 % a la búsqueda orgánica
  2. Display > Medios sociales > Búsqueda de pago > Correo electrónico → 100 % al correo electrónico
  3. Display > Medios sociales > Búsqueda de pago > Directo → 100 % a la búsqueda de pago

Nota: Este es el único modelo de último clic que se puede exportar a Google Ads. La preferencia al último clic de Google Ads solo se usa con fines informativos.

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

First interaction model iconPrimer clic multicanal: atribuye todo el valor de la conversión al primer canal en el que un cliente ha hecho clic (o en el que se ha producido una visualización interesada completa, en el caso de YouTube) antes de completar la conversión.

Linear model icon Lineal multicanal: distribuye el valor de la conversión de manera uniforme entre todos los canales en los que el cliente ha hecho clic (o en los que se ha producido una visualización interesada completa, en el caso de YouTube) antes de completar la conversión.

Time-decay model icon Basado en la posición multicanal: atribuye el 40 % del valor de la conversión a la primera y a la última interacción, y distribuye el 20 % restante de manera uniforme entre el resto de las interacciones (intermedias).

Position-based model icon Declive en el tiempo multicanal: atribuye más valor de conversión a los puntos de contacto que se registran en los momentos más próximos a una conversión. El valor se distribuye tomando como base una vida útil de siete días. Es decir, un clic hecho ocho días antes de una conversión se lleva la mitad del valor que un clic hecho un día antes.

Modelo de preferencia a Google Ads

Last interaction model iconPreferencia al último clic de Google Ads: atribuye el 100 % del valor de conversión al último canal de Google Ads en el que el cliente ha hecho clic antes de completar una conversión. Si no se produce ningún clic en un canal de Google Ads en ningún punto de la ruta (como en el ejemplo 6), el modelo de atribución atribuye el valor de conversión al último clic multicanal.

Ejemplos
  1. Display > Medios sociales > Búsqueda de pago > Búsqueda orgánica → 100 % a la búsqueda de pago
  2. Display > Medios sociales > Conversión tras visualización interesada (EVC) en YouTube > Correo electrónico → 100 % a YouTube
  3. Display > Medios sociales > Correo electrónico > Directo → 100 % al correo electrónico (se atribuye al último clic indirecto)

Ajustes de atribución en Administrar

Los usuarios con el rol Editor en la propiedad ahora pueden seleccionar un modelo de atribución y una ventana retrospectiva a nivel de propiedad para aplicarlos a varios informes. Para acceder a este ajuste, vaya a Administrar > Ajustes de atribución. Más información

Nota: Los ajustes de atribución que seleccione un administrador no influyen en los modelos de atribución seleccionados en los informes de atribución.

 

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