Usar e interpretar a atribuição baseada em dados

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Você pode usar atribuição baseada em dados para descobrir novas maneiras de otimizar seu ROAS. Veja algumas etapas sugeridas para você começar:

  1. Escolha o tipo de conversão que você deseja analisar: analise suas metas e transações de comércio eletrônico do Google Analytics e determine qual tipo de conversão você deseja melhorar. Por exemplo, suponhamos que você queira que mais pessoas preencham seu formulário de geração de leads e tenha definido isso como uma meta. Você pode usar o seletor de Tipo de conversão em seus relatórios de Atribuição para focar sua análise nesse tipo de conversão.
  2. Selecione uma campanha, canal ou conjunto de palavras-chave para otimizar: observe sua meta (formulários preenchidos de geração de leads) e avalie as técnicas que você está usando atualmente para gerar conversões. Suponha que você esteja fazendo publicidade gráfica e deseje melhorar o retorno desse canal.
  3. Compare os valores da atribuição baseada em dados com os do modelo de atribuição padrão: muitos anunciantes usam o modelo de Último clique como o modelo de atribuição padrão, mas você deve comparar os novos valores ao modelo que estiver usando. Visualize o Simulador de modelos para ver como os valores baseados em dados foram calculados.
  4. Identifique os pontos de contato com maiores alterações entre os modelos: use a Ferramenta de comparação de modelos de atribuição para comparar o crédito de conversões entre seu modelo baseado em dados e até dois outros modelos. Classifique seus dados com base na variação percentual do CPA (custo por aquisição) para encontrar os canais ou campanhas em que as mudanças terão o maior impacto.
  5. Mude o orçamento e os recursos para aproveitar as oportunidades com ROAS alto: agora que você identificou quais canais (ou campanhas ou palavras-chave) têm o maior potencial, ajuste seus programas e teste os resultados.
  6. Adote o modelo de atribuição baseada em dados: depois de revisar o Simulador de modelos e ver o impacto das alterações de orçamento e de recursos, você aprenderá como o modelo de atribuição baseada em dados está relacionado com seu modelo padrão anterior. Então, você não precisará mais fazer comparações. Você poderá aproveitar o relatório de Análise do ROI, que permite focar nos insights de otimização usando apenas seu modelo de atribuição baseada em dados personalizado.

Observação

Os modelos de probabilidade subjacentes usados pela atribuição baseada em dados mostraram prever os resultados de conversão melhor do que as metodologias de primeiro e último clique. No entanto, nenhum modelo é 100% perfeito. A atribuição baseada em dados busca representar melhor o comportamento real dos clientes no mundo real, mas é uma estimativa que deve ser validada o máximo possível, usando métodos como a experimentação controlada.

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