Si lleva poco tiempo realizando atribuciones, se recomienda usar los modelos basados en datos. Estos modelos se basan en el comportamiento del consumidor, por lo que no es necesario estudiar algoritmos predeterminados ni invertir en estudios de usuario para poder aprovechar las ventajas que ofrecen los informes de atribución. Además, en estos modelos se valora el tráfico de búsqueda natural, de modo que puede obtener una imagen más completa de los datos de conversión.
Crear un modelo de atribución basada en datos
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Vaya a Informes y atribución > Atribución.
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Seleccione una configuración de Floodlight. El modelo tendrá en cuenta todas las impresiones y todos los clics de los que se haga el seguimiento con esta configuración.
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Haga clic en Herramienta de modelos de atribución.
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Se mostrará un modelo predeterminado. Haga clic en el menú desplegable junto al modelo predeterminado y, al final de la lista, haga clic en Crear nuevo modelo basado en datos.
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Dé un nombre al modelo. Se recomienda incluir en él la fecha actual.
- Para preparar el modelo basado en datos de forma correcta, seleccione todas las actividades de Floodlight que representen conversiones, No incluya las actividades de Floodlight que se hubieran creado exclusivamente para elaborar listas de remarketing; como los píxeles de remarketing. Más tarde, filtre los informes por una sola actividad de Floodlight.
- Elija Agrupación de canales básica (válida para la mayoría de las configuraciones).
- Para crear una agrupación de canales personalizada, vaya a: Informes y atribución > Atribución > Herramienta de modelos de atribuciones > Agrupaciones de canales.
- (Opcional) Defina una ventana de conversión personalizada.
- Haga clic en Guardar.
Tenga en cuenta que solo puede crear un modelo de atribución basada en datos. El modelo debe entrenarse durante uno o dos días y se mostrará sombreado hasta que pueda utilizarse. Si modifica un modelo que ya tenga, este deberá volver a entrenarse. Dicho proceso puede tardar hasta nueve días en completarse. No se generarán informes de ningún periodo anterior al entrenamiento de los modelos.