[GA4] Acerca da atribuição e da modelagem da atribuição

Este artigo destina-se a qualquer pessoa que pretenda saber como os respetivos anúncios funcionam em conjunto no caminho para as conversões.

A atribuição nas propriedades do Google Analytics 4 fornece funcionalidades de atribuição melhoradas, como um relatório Caminhos de conversão renovado, assim como novas funcionalidades de atribuição, como a modelagem da atribuição ao nível da propriedade, que fornecem estatísticas mais detalhadas e uma maior capacidade de ação do que nunca.

Neste artigo:

Vista geral da modelagem da atribuição

Os clientes podem efetuar várias pesquisas e clicar em vários dos seus anúncios antes de efetuarem uma compra ou de realizarem outra ação valiosa no seu Website. Geralmente, todo o crédito da conversão é atribuído ao anúncio que recebeu o último clique dos clientes. Mas foi apenas esse anúncio que os levou a efetuar uma conversão? E relativamente aos outros anúncios em que clicaram antes?

A atribuição é o ato de atribuir crédito pelas conversões a diferentes anúncios, cliques e fatores ao longo do caminho de um utilizador até que este conclua uma conversão. Um modelo de atribuição pode ser uma regra, ou conjunto de regras, ou um algoritmo orientado por dados que determina a forma como o crédito pelas conversões é atribuído a pontos de contacto nos caminhos de conversão.

Existem três tipos de modelos de atribuição disponíveis nos Relatórios de atribuição nas propriedades do Google Analytics 4: modelos baseados em regras em vários canais, um modelo baseado em regras preferencial do Google Ads e atribuição com orientação por dados.

Para encontrar os Relatórios de atribuição, clique em Publicidade à esquerda. Em Atribuição, clique em Comparação de modelos ou Caminhos de conversão.

Notas:
  • Todos os modelos de atribuição excluem as visitas diretas de receber o crédito de atribuição, a menos que o caminho até à conversão seja composto apenas por visitas diretas.
  • Os modelos de atribuição foram apresentados em datas diferentes (veja abaixo). Isto significa que, se selecionar um intervalo de datas que inclua um período anterior à "data de início" de um modelo, apenas verá dados parciais.

    • Modelos baseados em regras em vários canais: 14 de junho de 2021
    • Atribuição com orientação por dados em vários canais: 1 de novembro de 2021

Atribuição com orientação por dados

Orientada por dados: a atribuição com orientação por dados distribui o crédito pela conversão com base nos dados de cada evento de conversão. Difere dos outros modelos na medida em que utiliza os dados da sua conta para calcular a contribuição real de cada interação de clique.

Data-driven model iconCada modelo com orientação por dados é específico de cada anunciante e de cada evento de conversão.

Como funciona a atribuição com orientação por dados

A Atribuição utiliza algoritmos de aprendizagem automática para avaliar caminhos de conversão e de não conversão. O modelo Orientado por dados resultante aprende como diferentes pontos de contacto afetam os resultados de conversão. O modelo incorpora fatores como o tempo decorrido desde a conversão, o tipo de dispositivo, o número de interações com o anúncio, a ordem de exposição do anúncio e o tipo de recursos do criativo. Através de uma abordagem hipotética, o modelo compara o que aconteceu com o que poderia ter ocorrido para determinar quais os pontos de contacto com maior probabilidade de gerar conversões. O modelo atribui o crédito de conversão a estes pontos de contacto com base nesta probabilidade.

Nota: consoante a disponibilidade dos dados, os modelos de atribuição com orientação por dados podem tirar partido dos dados agregados e anónimos das Definições de partilha de dados.

Metodologia subjacente à atribuição com orientação por dados (avançado)

A metodologia da atribuição com orientação por dados tem duas partes principais:

  • Analisar os dados do caminho disponíveis para desenvolver modelos da taxa de conversão para cada evento de conversão
  • Utilizar as previsões dos modelos da taxa de conversão como entrada de um algoritmo que atribui o crédito de conversão às interações com os anúncios

Desenvolver modelos da probabilidade de conversão com os dados do caminho disponíveis

A atribuição com orientação por dados utiliza dados do caminho, incluindo dados de utilizadores com e sem conversão, para compreender como a presença e o timing de determinados pontos de contacto de marketing podem afetar a probabilidade de conversão dos seus utilizadores. Os modelos resultantes avaliam a probabilidade de um utilizador efetuar uma conversão em qualquer ponto específico do caminho, dada a exposição a uma determinada interação com um anúncio.

Os modelos comparam a probabilidade de conversão dos utilizadores que foram expostos ao anúncio com a probabilidade de conversão de utilizadores semelhantes num grupo de controlo. (Em termos mais técnicos, os modelos calculam os ganhos hipotéticos das exposições a anúncios Google ao prepararem-se com dados de ensaios controlados aleatórios.)

Atribua algoritmicamente o crédito de conversão fracionado aos pontos de contacto de marketing

O modelo de atribuição com orientação por dados atribui o crédito com base na forma como a adição de cada interação com um anúncio ao caminho altera a probabilidade de conversão estimada. O algoritmo de atribuição com orientação por dados utiliza funcionalidades, incluindo o tempo entre a interação com o anúncio e a conversão, o tipo de formato e outros sinais de consulta, para calcular este crédito.

Exemplo
 
Na seguinte ilustração de alto nível, a combinação da exposição do anúncio 1 (pesquisa paga), exposição do anúncio 2 (redes sociais), exposição do anúncio 3 (afiliado) e exposição do anúncio 4 (Pesquisa) tem uma probabilidade de conversão de 3%. Quando a exposição do anúncio 4 não ocorre, a probabilidade desce para 2%, pelo que sabemos que a exposição do anúncio 4 aumenta a probabilidade de conversão em, pelo menos, 50%. Repetimos este processo para cada interação com um anúncio e utilizamos as contribuições identificadas como ponderações da atribuição.
 

Modelos baseados em regras em vários canais

Last interaction model iconÚltimo clique em vários canais: ignora o tráfego direto e atribui 100% do valor de conversão ao último canal em que o cliente clicou (ou fez uma visualização envolvida completa, no caso do YouTube) antes de fazer a conversão. Veja exemplos abaixo de como o valor de conversão é atribuído:

Exemplos
  1. Display > Redes sociais > Pesquisa paga > Pesquisa orgânica → 100% atribuído à pesquisa orgânica
  2. Display > Redes sociais > Pesquisa paga > Email → 100% atribuído ao email
  3. Display > Redes sociais > Pesquisa paga > Direto → 100% atribuído à pesquisa paga

Nota: este é o único modelo de último clique que pode exportar para o Google Ads. O modelo de último clique preferencial do Google Ads só está disponível para fins de relatórios.

A atribuição com orientação por dados contabiliza uma visualização envolvida quando um utilizador:

  • Vir um anúncio durante 30 segundos (ou até ao fim, se tiver menos de 30 segundos)
  • Clicar no cartão de um teaser
  • Clicar na faixa publicitária associada ou no Mural de vídeos
  • Clicar numa expressão que seja um apelo à ação
  • Clicar no ecrã final
  • Clicar para visitar o Website do anunciante

First interaction model iconPrimeiro clique em vários canais: atribui todo o crédito de conversão ao primeiro canal em que um cliente clicou (ou fez uma visualização completa envolvida, no caso do YouTube) antes de fazer a conversão.

Linear model iconLinear em vários canais: distribui o crédito da conversão equitativamente por todos os canais em que um cliente clicou (ou fez uma visualização completa envolvida, no caso do YouTube) antes de fazer a conversão.

Time-decay model iconBaseado na posição em vários canais: atribui 40% de crédito à primeira e à última interação e os restantes 20% de crédito são distribuídos uniformemente pelas interações intermédias.

Position-based model iconDesvalorização temporal em vários canais: atribui mais crédito aos pontos de contacto que ocorreram mais próximo do momento da conversão. O crédito é distribuído de acordo com uma meia-vida a 7 dias. Por outras palavras, um clique ocorrido 8 dias antes de uma conversão recebe metade do crédito de um clique ocorrido 1 dia antes de uma conversão.

Modelo preferencial do Google Ads

Last interaction model iconÚltimo clique preferencial do Google Ads: atribui 100% do valor de conversão ao último canal do Google Ads em que o cliente clicou antes de efetuar a conversão. Se não existir nenhum clique do Google Ads no caminho, como no exemplo 6, o modelo de atribuição alterna para o modelo de último clique em vários canais.

Exemplos
  1. Display > Redes sociais > Pesquisa paga > Pesquisa orgânica → 100% atribuído à pesquisa paga
  2. Display > Redes sociais > CAVE no YouTube > Email → 100% atribuído ao YouTube
  3. Display > Redes sociais > Email > Direto → 100% atribuído ao email (alternar para último clique não direto)

Definições de atribuição para administradores

Os utilizadores com a função de Editor na propriedade podem agora selecionar um modelo de atribuição e um período de análise ao nível da propriedade para aplicação a vários relatórios. Para ver esta definição, aceda a Administração > Definições de atribuição. Saiba mais

Nota: as Definições de atribuição para administradores não afetam os modelos de atribuição selecionados nos Relatórios de atribuição.

 

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