Utilizar e interpretar la atribución basada en datos

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Puede utilizar la atribución basada en datos para descubrir nuevas formas de optimizar el retorno de la inversión publicitaria (ROAS). A continuación se recomiendan algunos pasos para empezar:

  1. Elija un tipo de conversión que quiera analizar: revise sus objetivos y transacciones de comercio electrónico de Analytics y determine qué tipo de conversión quiere mejorar. Por ejemplo, imaginemos que quiere que más personas completen su formulario de generación de oportunidades de venta y lo establece como objetivo. Puede utilizar el selector de tipo de conversión de los informes de atribución para centrar su análisis en este tipo de conversión.
  2. Seleccione una campaña, un canal o un conjunto de palabras clave para optimizar: consulte su objetivo (formularios de generación de oportunidades de venta completados) y evalúe las técnicas que está utilizando en la actualidad para generar conversiones. Supongamos que ha estado haciendo publicidad de display y que quiere mejorar los resultados de ese canal.
  3. Compare los valores de atribución basados en datos con los de su modelo de atribución estándar: muchos anunciantes utilizan el modelo Último clic como modelo de atribución predeterminado, pero debe comparar los valores nuevos con el modelo que está utilizando. Consulte el Explorador de modelos para ver cómo se calcularon los valores basados en datos.
  4. Identifique los puntos de contacto con los cambios más importantes en los modelos: utilice la herramienta de comparación de modelos de atribución para comparar el crédito de conversión del modelo basado en datos hasta con dos modelos más. Ordene los datos en función del cambio de porcentaje en CPA (coste por adquisición) para determinar en qué canales o campañas tendrán un mayor impacto los cambios.
  5. Cambie el presupuesto y los recursos para incrementar las oportunidades de lograr un ROAS alto: ahora que ha identificado los canales (o bien las campañas o las palabras clave) que tienen un mayor potencial, ajuste los programas y compruebe los resultados.
  6. Adopte el modelo de atribución basado en datos: cuando haya consultado el informe Explorador de modelos y haya determinado el impacto de los cambios en su presupuesto y en sus recursos, entenderá las diferencias que hay entre el modelo de atribución basado en datos y el modelo predeterminado anterior. A continuación, ya no tendrá que hacer más comparaciones. Puede sacar provecho del informe Análisis del ROI, que le permite centrarse en los datos de optimización utilizando solamente su modelo de atribución basado en datos personalizado.

Nota

Se ha demostrado que los modelos de probabilidad subyacente utilizados por la atribución basada en datos predicen mejor los resultados de conversión que las metodologías de primer y último clic, pero ningún modelo es perfecto al 100%. La atribución basada en datos pretende representar de la mejor forma posible el comportamiento real de los clientes en el día a día, pero es una estimación que se debe validar lo máximo posible con métodos como la experimentación controlada.

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