Metodologia da atribuição baseada em dados

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Há duas partes principais na metodologia de atribuição baseada em dados: (1) a análise de todos os dados disponíveis do caminho para desenvolver modelos de probabilidade de conversão padrão e (2) a aplicação a esse conjunto de dados de probabilidade um algoritmo sofisticado que atribui crédito de conversão parcial aos seus pontos de contato de marketing.

Neste artigo:

Desenvolver modelos de probabilidade de conversão de todos os dados disponíveis do caminho

A atribuição baseada em dados usa todos os dados disponíveis do caminho, incluindo os dados dos usuários que realizaram conversões e dos que não realizaram, para compreender como a presença de um determinado ponto de contato influencia a probabilidade de conversão de seus usuários. Os modelos de probabilidade resultantes mostram a probabilidade de um usuário realizar uma conversão em um determinado ponto do caminho, dada uma determinada sequência de eventos.

Atribuir crédito de conversão de acordo com o algoritmo para pontos de contato de marketing

A atribuição baseada em dados, então, aplica a esse conjunto de dados de probabilidade um algoritmo com base em um conceito da teoria de jogos cooperativos, chamada de Valor de Shapley. O Valor de Shapley foi desenvolvido pelo economista ganhador do prêmio Nobel Lloyd S. Shapley como uma abordagem para distribuir, de forma justa, o resultado de uma equipe entre seus membros.

No caso da atribuição baseada em dados, a "equipe" sendo analisada tem pontos de contato de marketing (por exemplo, Pesquisa orgânica, Rede de Display e E-mail) como "membros da equipe", e o "resultado" da equipe são as conversões. O algoritmo da atribuição baseada em dados calcula os ganhos contrafatuais de cada ponto de contato de marketing, ou seja, compara a probabilidade de conversão de usuários semelhantes que foram expostos a esses pontos de contato à probabilidade de quando um dos pontos de contato não ocorre no caminho.

O cálculo real do crédito de conversão de cada ponto de contato depende da comparação de todas as permutas diferentes dos pontos de contato e da normalização entre eles. Isso significa que o algoritmo de atribuição baseada em dados leva em consideração a ordem na qual cada ponto de contato ocorre e atribui um crédito diferente para diferentes posições no caminho. Por exemplo, Rede de Display precedendo Pesquisa paga é modelado de forma diferente de Pesquisa paga precedendo Rede de Display.

Exemplo

No exemplo de alto nível a seguir, a combinação de Pesquisa orgânica, Rede de Display e E-mail gera uma probabilidade de conversão de 3%. Quando a Rede de Display é removida, a probabilidade cai para 2%. O aumento de 50% observado quando a Rede de Display está presente serve de base para a atribuição.

illustration of display increasing likelihood of purchase

Explorar seu modelo baseado em dados e analisar as implicações no ROI

Você pode usar o relatório Simulador de modelos para analisar as ponderações específicas que seu modelo baseado em dados define com base no canal e na posição. Para uma análise mais detalhada, você pode fazer o download do modelo como um arquivo CSV. Use a Ferramenta de comparação de modelos para comparar modelos e identificar oportunidades de otimização. O relatório Análise do ROI permite que você entenda as implicações do ROI do seu modelo baseado em dados.

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