Publicidade e atribuição

[GA4] Sobre atribuição e modelos de atribuição

Este artigo é destinado a quem quer saber como os anúncios funcionam em conjunto no caminho até as conversões.

A Atribuição nas propriedades do Google Analytics 4 oferece recursos de atribuição otimizada, como um relatório Caminhos de conversão reformulado, e funcionalidades novas, como o modelo de atribuição no nível da propriedade. Esses recursos trazem insights mais detalhados e possibilitam mais ações do que nunca.

Neste artigo:

Visão geral dos modelos de atribuição

Os clientes podem fazer várias pesquisas e clicar em muitos anúncios antes de fazer uma compra ou concluir outra ação relevante no seu site. Normalmente, todo o crédito pela conversão é atribuído ao último anúncio em que os clientes clicaram. No entanto, será que esse foi o único anúncio que convenceu o usuário a fazer a conversão? E quanto aos anúncios de outros canais em que eles clicaram antes disso?

Atribuição é o ato de atribuir crédito pelas conversões a diferentes anúncios, cliques e fatores ao longo do caminho de um usuário até a conclusão de uma conversão. Um modelo de atribuição pode ser uma regra, um conjunto de regras ou um algoritmo com base em dados que determina como o crédito é atribuído a pontos de contato nos caminhos de conversão.

Existem três modelos desse tipo disponíveis nos Relatórios de atribuição nas propriedades do Google Analytics 4: "Atribuição baseada em dados", "Último clique em canais pagos e orgânicos" e "Último clique nos canais pagos do Google".

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

Observações:

Nenhum modelo de atribuição dá crédito a visitas diretas, a menos que o caminho de conversão seja composto exclusivamente por essas visitas.

Atribuição baseada em dados

Baseada em dados: essa atribuição distribui o crédito pela conversão com base nos dados de cada evento de conversão. Ela é diferente dos outros modelos, já que os dados da sua conta são usados para calcular a contribuição real de cada clique.

Data-driven model icon Cada modelo baseado em dados é específico para o anunciante e o evento de conversão.

Como funciona a atribuição baseada em dados

A Atribuição usa algoritmos do aprendizado de máquina para avaliar caminhos com e sem conversão. O modelo de atribuição baseada em dados resultante aprende como pontos de contato diferentes afetam os resultados das conversões. Ele incorpora fatores como tempo até a conversão, 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 conversões. Ele atribui crédito pela conversão a esses pontos de contato com base nessa probabilidade.

Observação: dependendo da disponibilidade de informações, os modelos de atribuição baseada em dados podem aproveitar informações pseudonomizadas e agregadas das configurações de compartilhamento de dados.

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 do caminho disponíveis para desenvolver modelos de taxa de conversão em cada um dos seus eventos de conversão.
  • Usar as previsões do modelo de taxa de conversão como material para um algoritmo que atribui o crédito pela conversão às interações com anúncios.

Desenvolver modelos de probabilidade de conversão usando todos os dados do 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 conversão dos usuários. Os modelos resultantes mostram a probabilidade de um usuário fazer a conversão em determinado ponto no caminho, considerando a exposição a uma interação específica com o anúncio.

Os modelos comparam a probabilidade de conversão dos usuários expostos ao anúncio com a de usuários semelhantes em um grupo de restrição. Em termos mais técnicos, os modelos calculam os ganhos contrafatuais das exposições de anúncios do Google treinando com dados de testes controlados e aleatórios.

Atribuir crédito pela conversão fracionário 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 conversão. Para calcular esse crédito, o algoritmo de atribuição baseada em dados usa recursos como o tempo entre a interação com o anúncio e a conversão, o tipo do formato e outros indicadores de consulta.

Exemplo
Na ilustração de alto nível a seguir, a combinação da exposição do anúncio 1 (pesquisa paga), da exposição do anúncio 2 (anúncio social), da exposição do anúncio 3 (afiliado) e da exposição do anúncio 4 (pesquisa) gera uma probabilidade de conversão de 3%. Quando a exposição do anúncio 4 não ocorre, a probabilidade cai para 2%. Assim, sabemos que a exposição do anúncio 4 gera um aumento de 50% na probabilidade de conversão. 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.

Last interaction model iconÚltimo clique em canais pagos e orgânicos: ignora o tráfego direto e atribui 100% do valor da conversão ao último canal em que o cliente clicou (ou gerou uma visualização engajada, no caso do YouTube) antes da conversão. Veja abaixo os exemplos de como o valor da conversão 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
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

Last interaction model iconAtribuição de último clique nos canais pagos do Google: atribui 100% do valor da conversão 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
  1. Display > redes sociais > pesquisa paga > pesquisa orgânica → 100% para pesquisa paga
  2. Display > redes sociais > EVC do YouTube > e-mail → 100% para o YouTube
  3. Display > redes sociais > e-mail > direto → 100% para o e-mail (substituto do último clique não direto)

É necessário selecionar configurações de atribuição

Para selecionar um modelo de atribuição e uma janela de conversão para uma propriedade do Google Analytics 4, é necessário ter função de editor ou administrador na propriedade.

  1. Na seção Administrador, em Exibição de dados, clique em Configurações de atribuição.
  2. Em Modelo de atribuição de relatórios, selecione um modelo no menu suspenso. Saiba mais sobre os modelos de atribuição de relatórios.
  3. Em Janela de conversão, selecione as janelas para eventos de conversão de aquisição e todos os outros eventos de conversão. A opção Todos os outros eventos de conversão também controla as configurações de atribuição da sessão.
  4. Clique em Salvar.

Essas configurações de atribuição não afetam os modelos de atribuição selecionados nos relatórios da seção "Publicidade". Qualquer pessoa pode selecionar modelos de atribuição para uso pessoal nos relatórios da seção "Publicidade". Essa seleção não afeta a maneira como os outros usuários veem os dados ou como os dados são calculados nos relatórios fora da seção Publicidade.

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