Agrupamentos de canais em modelos de atribuição baseada em dados

Os agrupamentos de canais identificam os tipos de interação que você tem interesse em acompanhar com um modelo de atribuição baseada em dados (DDA), incluindo cliques de pesquisa paga gerados por palavras-chave, grupos de produtos e segmentações dinâmicas, assim como cliques de outros canais.

A DDA pode criar agrupamentos de canais automatizados a partir de algumas suposições básicas sobre como a maioria dos anunciantes organiza as próprias campanhas da rede de pesquisa. Por exemplo, a maioria dos anunciantes tem palavras-chave de funil superior e inferior. A partir dessa suposição, a DDA poderá distribuir o crédito com base no fato de uma palavra-chave ter gerado uma interação de funil superior ou inferior.

Se você quiser modelar outros tipos de interação, será possível definir agrupamentos de canais personalizados. Por exemplo, talvez você queira entender como suas palavras-chave com marca, genéricas, competitivas e de promoção interagem em conjunto para impulsionar compras e inscrições na newsletter. Para criar esse modelo mais complexo, você precisa especificar agrupamentos de canais personalizados ao configurar um modelo de DDA.

Agrupamentos de canais automatizados

Caso seu anunciante inclua pelo menos uma conta de mecanismo do Google Ads, o Search Ads 360 poderá usar a conta para criar um modelo de DDA. O modelo pode ser aplicado a outros tipos de contas de mecanismo no anunciante, mas o Search Ads 360 precisa acessar uma conta do Google Ads para criar o modelo.

No Search Ads 360, não existe uma forma de ver os agrupamentos de canais gerados. Porém, ao usar um modelo com agrupamentos de canais automatizados em um relatório, você verá o crédito distribuído para palavras-chave com base no papel desempenhado por elas na conversão.

Quando usar agrupamentos de canais automatizados

O uso de agrupamentos de canais automatizados é uma ótima opção em qualquer um dos seguintes cenários:

• você está começando a conhecer a DDA e quer saber como ela funciona antes de investir tempo na criação de um modelo mais personalizado;
• você frequentemente adiciona ou altera as palavras-chave das suas campanhas e não tem tempo para aplicar rótulos toda vez que adiciona novas palavras-chave.

Os agrupamentos de canais automatizados não são recomendados se as contas de rastreamento por mecanismo e de redes sociais gerarem um volume grande de tráfego ou conversões na conta do seu anunciante. A DDA inclui interações de contas de rastreamento por mecanismo e de redes sociais ao calcular o crédito pela conversão. No entanto, os modelos de DDA que usam agrupamentos de canais automatizados não podem informar com precisão o crédito atribuído a esses itens. Se você quiser que os relatórios do Search Ads 360 mostrem o crédito de conversão atribuído aos itens de rastreamento por mecanismo e de redes sociais, use os agrupamentos de canais personalizados, e não os automatizados.

Requisitos de dados

Para gerar agrupamentos de canais automaticamente, é necessário ter pelo menos uma conta de mecanismo do Google Ads no anunciante. Dessa forma, o Search Ads 360 poderá incluir outros tipos de contas de mecanismo ao gerar agrupamentos de canais. Seu anunciante também precisa atender aos requisitos mínimos de dados de cliques e conversões do Floodlight.

Agrupamentos de canais personalizados

Para modelar tipos específicos de interações, é possível criar agrupamentos de canais personalizados. Por exemplo, você pode criar agrupamentos de canais personalizados que incluem palavras-chave genéricas e com marca, palavras-chave concorrentes, campanhas do Shopping ou até mesmo grupos de anúncios que segmentam públicos de RLSA específicos.

Embora você possa especificar até 15 agrupamentos de canais personalizados, é recomendável que você não especifique mais de 5. Caso adicione um número superior a esse, o modelo poderá atribuir crédito a agrupamentos de canais menos relevantes ao longo do caminho. Em outras palavras, com 3 ou 4 agrupamentos de canais, a distribuição pode ser de 10, 50, 35 e 5%, o que capta os agrupamentos de canais importantes no funil. Com mais agrupamentos de canais, menos crédito é atribuído a diferentes interações ao longo do caminho, o que pode resultar em modelos inadequados.

Por exemplo, se você usar palavras-chave para fazer a correspondência de pesquisas de seus concorrentes e quiser entender como suas palavras-chave com marca, genéricas, concorrentes interagem para gerar conversões, crie um modelo de DDA que inclua um agrupamento de canais "Concorrente".

Embora seja possível criar um modelo sem agrupamentos de canais, esse tipo de modelo terá um comportamento praticamente igual ao do modelo linear básico.

Por que criar um modelo somente com um agrupamento de canais?

Se seu principal foco é entender o quanto um grupo específico de palavras-chave ou outros itens que recebem lances contribuem para as conversões, você pode criar um modelo com somente um agrupamento de canais. Por exemplo, se estiver interessado somente em aprender sobre palavras-chave complexas, você poderá criar um modelo que contenha somente esse tipo de palavras-chave. O modelo analisará os caminhos de conversão com cliques em todos os tipos de palavras-chave. Se você rastrear os dados dos cliques de pesquisa natural e de exibição, eles também serão analisados. No entanto, o modelo só gera relatórios de crédito incremental para palavras-chave complexas. Outras palavras-chave que estavam nos caminhos de conversão não serão incrementadas pelo modelo. Elas podem ser incrementadas por um modelo de último clique ou outro modelo, dependendo de sua localização em cada caminho.

Por exemplo, neste caminho de conversão:

1. Clique na palavra-chave "botas para caminhada" em seu agrupamento de canais de palavras-chave "Complexas".
2. Clique na palavra-chave "Minhas botas de marca", que não está em um agrupamento de canais.
3. Clique na palavra-chave "Meu estilo da marca X47", que não está em um agrupamento de canais.
4. Conversão.

Quando você informar o modelo, verá uma determinada quantidade de crédito atribuído à palavra-chave "botas de caminhada". O modelo não gera relatórios de crédito para as palavras-chave "Minhas botas de marca" e "Meu estilo da marca X47". O crédito dessas palavras-chave é distribuído para o agrupamento de canais "Desconhecido".

Se você não está rastreando pesquisas naturais ou atividades de exibição, não faria sentido colocar todas as palavras-chave em um único agrupamento de canais. No entanto, se você tivesse feito isso, o modelo de DDA se comportaria como um modelo linear padrão: isso daria o mesmo crédito da conversão a cada clique de pesquisa paga no caminho de conversão.

Rótulos e agrupamentos de canais personalizados

Os rótulos identificam as palavras-chave e outros itens que recebem lances desejáveis em um agrupamento de canais. Como os rótulos no Search Ads 360 são herdados, se você aplicar um rótulo a uma campanha e usá-lo em um agrupamento de canais, todos os itens da campanha estarão nesse agrupamento de canais.

De modo semelhante, se você aplicar um rótulo a um grupo de anúncios em vez de aplicá-lo a uma campanha, todos os itens que recebem lances do grupo de anúncios estarão no agrupamento de canais. Você também pode aplicar rótulos diretamente nas palavras-chave em vez de usar a herança.

Se você estiver criando um modelo de DDA com agrupamentos de canais personalizados, aplique rótulos às suas campanhas, palavras-chave ou outros itens pelo menos 12 horas antes de criá-lo. Caso contrário, talvez ele não reconheça os agrupamentos. 

Vários rótulos

Se você aplicar vários rótulos a um item que recebe lances e esse item terminar em vários agrupamentos de canais, o crédito de conversão do item aparecerá em todos os agrupamentos de canais associados. Por exemplo:

1. Você aplica o rótulo "Marca" a uma campanha.
2. Você aplica o rótulo "Marca + Produto" diretamente a uma palavra-chave nessa campanha.
3. Você cria um modelo de DDA com um agrupamento de canais "Marca" e outro agrupamento de canais "Marca + Produto" separado.
4. No relatório de um rótulo, a contagem de conversão da palavra-chave aparecerá tanto no rótulo "Marca" quanto no rótulo "Marca + Produto". 

Alterações nos rótulos

Depois de criar um modelo de DDA, você não poderá adicionar ou remover rótulos do modelo.

Em vez de adicionar rótulos a um modelo de DDA, você pode aplicar os rótulos atualmente utilizados pelo modelo a campanhas, grupos de anúncios ou palavras-chave adicionais. Além disso, em vez de remover os rótulos do modelo, você pode remover o rótulo das campanhas e de outros itens. Se você remover todos os itens de um rótulo, o modelo de DDA deixará de atribuir créditos ao agrupamento de canais associado. 

Observe que um modelo de DDA se atualiza a cada semana. Qualquer campanha, palavra-chave ou outro item adicionado ou removido dos rótulos de agrupamentos de canais será analisado e incorporado ao modelo.

Agrupamentos de canais personalizados e campanhas do Shopping

Se você quiser que os agrupamentos de canais personalizados incluam campanhas do Shopping, aplique os rótulos relevantes no nível do grupo de anúncios ou da campanha. Os rótulos não podem ser aplicados diretamente a grupos de produtos. Considere criar um agrupamento de canais separado especificamente para suas campanhas do Shopping.

Veja as instruções passo a passo de configuração da DDA e conheça as práticas recomendadas para criar e usar rótulos em modelos de DDA. Este vídeo é o primeiro de uma série elaborada para ajudar você a aproveitar ao máximo a DDA no Search Ads 360.Cross Channel Data Driven Attribution models in DS

Exemplos de agrupamentos de canais personalizados

Veja alguns exemplos de agrupamentos de canais que podem ser úteis para todos os tipos de negócios:

Genérico	Genérico	Genérico	Funil superior	Pesquisa
	Somente marca	Concorrentes	Funil: parte mediana	Consideração
Marca	Marca + Produto	Marca	Funil inferior	Compra

 

Exemplos de agrupamentos de canais para indústria

 Esses agrupamentos de canais podem ser úteis para indústrias específicas (setores):

Setor de viagens	Setor de seguros	Setor de varejo	Indústria automobilística
Destinos genéricos	Casa: genérico	Marcas genéricas	Luxo: genérico
Duração: genérico	Carro: genérico	Produtos genéricos	Família: genérico
Tipos genéricos	Marca	Concorrentes	Esportes: genérico
Marca	Marca + Produto	Marca + Produto	Marca

 

Os caminhos de conversão precisam passar por todos os agrupamentos de canais?

Não. O modelo conta todas as combinações de caminhos de conversão, desde que eles passam por pelo menos um agrupamento de canais. No exemplo abaixo, um caminho de conversão passa por todos os três agrupamentos de canais, enquanto o outro passa somente por dois. Nesse caso, você vê que cada conversão atribui quantidades diferentes de crédito aos agrupamentos de canais, mas ambos os caminhos serão contados pelo modelo. 

Interações fora dos agrupamentos de canais de um modelo

Mesmo que alguns cliques de pesquisa paga venham de palavras-chave que não estão no agrupamento de canais de um modelo, ao aplicar o modelo de DDA a uma coluna do Floodlight e adicionar a coluna a um relatório, como o "Palavras-chave", você verá o crédito que a DDA atribuiu às palavras-chave.

Interações de pesquisa não paga

Se um caminho de conversão incluir interações que não sejam cliques de pesquisa paga, como cliques de exibição, o modelo atribuirá crédito a essas interações, mas ele não aparecerá nos relatórios do Search Ads 360. Por exemplo, se um caminho de conversão incluir um clique de exibição e um clique de pesquisa paga, a DDA distribuirá o crédito para as duas interações. No entanto, como o Search Ads 360 gera relatórios somente para cliques de pesquisa paga, não será possível ver o crédito atribuído ao clique de exibição nos relatórios do Search Ads 360. 

Exemplo de interações fora dos agrupamentos de canais de um modelo

Considere um modelo de DDA com dois agrupamentos de canais:

• DDA sem marca que contém a palavra-chave "sapatos vermelhos" (e outras palavras-chave)
• DDA com marca e produto que contém a palavra-chave "SpeedyShoes cano alto" (e outras palavras-chave)

Veja um caminho de conversão:

1. A palavra-chave "sapatos vermelhos" corresponde a uma consulta, e um cliente clica no anúncio relacionado.
2. A palavra-chave "cano alto vermelho" corresponde a uma consulta, e um cliente clica no anúncio relacionado.
   Essa palavra-chave não está em um agrupamento de canais.
3. O cliente clica em um anúncio gráfico.
4. A palavra-chave "SpeedyShoes cano alto" corresponde a uma consulta, e um cliente clica no anúncio relacionado.
5. O cliente faz uma compra, e o valor da conversão informado é de US$ 100.

Para gerar relatórios sobre essas conversões, crie uma coluna personalizada do Floodlight para registrar a receita e aplicar o modelo de DDA.

Quando você visualizar conversões em um relatório de palavras-chave e adicionar a coluna personalizada do Floodlight (chamada de modelo de DDA neste exemplo), você verá algo assim:

Palavra-chave	Rótulos	Receita	Modelo de DDA
sapatos vermelhos	DDA sem marca	0	30
cano alto vermelho	—	0	10
SpeedyShoes cano alto	DDA sem marca	100	50

Observações:

• A coluna Receita padrão usa a atribuição de último clique, por isso o crédito total de US$ 100 vai para a palavra-chave "SpeedyShoes cano alto".
• O modelo de DDA distribui os US$ 100 de crédito da seguinte forma:
  • US$ 30 para o primeiro clique ("sapatos vermelhos").
    Este é apenas um exemplo. O valor que a DDA distribui depende do que o modelo aprende com a observação de suas campanhas e seus caminhos de conversão.
  • US$ 10 para a palavra-chave "cano alto vermelho".
  • US$ 10 para o anúncio gráfico. Contudo, como o Search Ads 360 não gera relatórios para cliques de exibição, esses US$ 10 não serão incluídos no relatório do Search Ads 360.
  • US$ 50 para o último clique (SpeedyShoes cano alto).

Dica: use a DDA para entender o valor da segmentação de RLSA

Se você usar RLSA para segmentar grupos de anúncios de tráfego intenso para públicos específicos, adicione um rótulo a esses grupos de anúncios e inclua o rótulo como um agrupamento de canais em um modelo de DDA.

O modelo ajudará você a saber quantas vezes a segmentação de RLSA exerce uma função maior no acompanhamento de conversão. Por exemplo, você poderá ver que a segmentação de um grupo de anúncios para um público de "promoção de férias" recebe uma quantidade maior de crédito de seu modelo de DDA do que de um modelo de último clique. Isso é um bom sinal de que esse público é altamente eficaz em direcionar clientes em um caminho de conversão. Nesse caso, você poderá ver mais conversões se dedicar mais gastos a esse público. 

Você precisará de um grupo de anúncios com um elevado número de cliques. Se houver pouco tráfego, o modelo de DDA não terá dados suficientes para indicar tendências.