¿Qué modelo de atribución debería utilizar en Google AdWords?

El modelo de atribución es el método utilizado para medir la efectividad financiera de un canal de comunicación y el impacto que tiene en los objetivos comerciales. El modelo de atribución se puede medir con una amplia gama de métricas: conversiones, ventas, ingresos, impresiones, tasas de clics y más.

El objetivo final del modelo de atribución es comprender qué canales lo ayudan a lograr sus objetivos comerciales. La atribución le proporciona los peldaños hacia el éxito: al comprender los caminos que toman sus usuarios, puede aprovechar el rendimiento para aumentar la rentabilidad y reducir el gasto desperdiciado.

Los usuarios toman varios caminos en el camino hacia la conversión, a menudo no es tan simple como "palabra clave de búsqueda> anuncio en el que se hizo clic> contenido leído> convertido". Aunque este puede ser el caso, a menudo hay varios puntos de contacto involucrados en la ruta de conversión. El informe de ruta de conversión en Google Analytics es un gran lugar para analizar estos puntos de contacto, simplemente diríjase a GA> Conversiones> Embudos multicanal> Rutas de conversión principales. Eche un vistazo a estos, por ejemplo:

Cuando miramos una industria diferente con un proceso de toma de decisiones mucho más largo, los resultados son muy diferentes:

Ambos ejemplos muestran las rutas que siguen los usuarios para llegar a una conversión. Podemos ver que el pago ha jugado un papel en varios de estos caminos, ya sea el único camino o uno de muchos. Cuando hacemos un seguimiento del éxito en Google AdWords, necesitamos saber dónde encaja el anuncio en la ruta de conversión, lo que nos permite optimizar y aprovechar nuestro presupuesto de manera efectiva.

Cuando entendemos cómo las campañas atribuyen el éxito de los objetivos comerciales, podemos obtener una imagen precisa del rendimiento de la cuenta. El uso del modelo de atribución incorrecto corre el riesgo de desperdiciar gastos y perder oportunidades.

Entonces, ¿qué modelos de atribución tiene que elegir?

En Google AdWords, existen seis modelos de atribución:

Comencemos con el modelo predeterminado: último clic

El modelo predeterminado que se utiliza al configurar una conversión en AdWords es Último clic. Este modelo acredita el 100% de la conversión al último clic en la ruta de conversión, como tal:

Este modelo favorece la eficiencia ya que podrá ver el último punto de contacto donde el usuario realizó la conversión. ¿Es el modelo adecuado para usar? Probablemente no. Este modelo sobrevalora significativamente los términos de su marca y favorece el reciclaje del cliente, ofrece un alcance de rendimiento muy limitado y solo tiene en cuenta el último camino. Tome esta ruta de conversión, por ejemplo:

Con el modelo Last Click implementado, el 100% del crédito se asignará a Direct. Cuando miramos en AdWords, veremos que la palabra clave tiene un clic pero no una conversión, cuando en realidad el usuario buscó una palabra clave, hizo clic en el anuncio, luego regresó directamente al sitio y realizó la conversión. Este escenario daría como resultado que el 0% del crédito se atribuya a la palabra clave en AdWords, lo que sugeriría que no es una palabra clave rentable, ya que ha aumentado los CPA.

Según el ejemplo anterior, analizaríamos el rendimiento por canal y supondríamos que Direct ha estado generando conversiones, lo que sería incorrecto.

Veredicto de último clic: no es una opción preferida. Es la opción predeterminada, fácil de usar y puede hacer que los administradores de PPC se vean increíbles. Sin embargo, Last Click suele ser inexacto y no le permite obtener un valor real de sus campañas.

El siguiente es el mejor amigo de Last Click: First Click

Este modelo sigue la misma premisa que Last Click; sin embargo, todo el crédito se atribuye al primer clic, como por ejemplo:

Este modelo favorece el primer punto de contacto y asignará el 100% del crédito al primer clic en la conversión, por lo que si un nuevo usuario busca un término> hace clic en pagado> devuelve directamente> convierte a través de un anuncio social , el crédito se atribuirse al anuncio de pago inicial.

Los problemas comienzan a surgir cuando observamos el rendimiento en AdWords, ya que según este escenario, veríamos una conversión asignada a una palabra clave en la cuenta y asumimos que está funcionando bien, ¿verdad? La realidad es que el anuncio no generó una conversión directamente. Desempeñó un papel muy importante al ser el primer punto de contacto, pero no fue el único contribuyente en la ruta de conversión.

A la luz de esto, miraríamos nuestros datos de conversión y asumiríamos que el tráfico pagado está funcionando bien, pero esto descuidaría los puntos de contacto directo y social, que no funcionarán bien para informes precisos.

Veredicto del primer clic: no es una opción preferida. Este modelo es similar al Último clic, excepto que el crédito se otorga al primer clic. Esto significa que sus datos serán inexactos y será difícil encontrar el verdadero valor de sus campañas pagas.

Veamos el campo de juego nivelado: atribución lineal

Este modelo es donde comienza a ponerse interesante, ya que el modelado lineal atribuye crédito a cada punto de contacto en la ruta de conversión. Como tal:

Este modelo favorece todos los puntos de contacto en la ruta de conversión, tomemos el n. ° 2 en el ejemplo anterior: Búsqueda pagada> Directa

Esto atribuirá el 50% de la conversión al anuncio pago; cuando se refiera a su cuenta de AdWords, verá 0.5 en la columna de conversión. Este modelo adopta un enfoque de "equipo": si un canal ayudó en el proceso de conversión, se le acreditará.

El beneficio de este modelo es que se considera cada punto de contacto, por lo que crea un campo de juego nivelado en el que podrá ver dónde se atribuyen todas y cada una de las palabras clave de su cuenta de AdWords a una conversión.

Sin embargo, este modelo subvalora los puntos de contacto clave y sobrevalora los puntos de contacto menores. Con este modelo implementado, ¿dónde enfoca sus esfuerzos de búsqueda pagada? Hace que sea increíblemente difícil decidir qué palabras clave tienen un buen rendimiento, cuáles no y dónde debe atribuir mejor su presupuesto. Al igual que con el primer y último clic, basar su rendimiento en un modelo de atribución lineal lo llevará a hacer suposiciones para las campañas pagas que pueden no ser correctas, restringiendo el resultado de sus campañas y potencialmente desperdiciando el gasto.

Veredicto de atribución lineal: si buscas un campo de juego nivelado, este modelo funcionará. Esto le permitirá ver dónde juegan un papel sus anuncios en cada ruta de conversión, junto con un% de lo que se ha atribuido. Este modelo subestima los puntos de contacto clave y puede dificultar la atribución de valor a sus campañas con mejor rendimiento, por lo que debe abordar con precaución.

Ahora echemos un vistazo a la inclinación gradual: atribución de deterioro en el tiempo

Este modelo se basa en la disminución exponencial, asignando la mayor parte del crédito al último punto de contacto y un valor reducido a los puntos de contacto anteriores. Como tal:

Este modelo es más complejo porque utiliza un algoritmo para delegar el crédito a los puntos de contacto correctos, mirando el canal más cercano a la conversión y trabajando hacia atrás. Este modelo asume que a medida que el usuario se acerca cada vez más a la conversión, la importancia del canal aumentará de acuerdo con la intención.

El beneficio de este modelo es que ahora podemos comenzar a optimizar en función de las interacciones: al colocar la ponderación más fuerte en el punto de contacto final, podemos suponer que sin esto, el usuario no lo habría encontrado en ese dulce momento en el que decidió convertir, ¿derecho? Bueno en realidad no. ¿Qué pasa con el primer punto de contacto? Si eso no estuviera presente, entonces el usuario nunca lo habría descubierto ni ingresado en la ruta de conversión. ¿Qué quiere decir que si su anuncio no estuviera allí, no habrían hecho clic orgánicamente?

Tenemos que admitir que este modelo va un paso más allá que los modelos anteriores que hemos analizado. Sin embargo, carece de la capacidad de reconocer la interacción que inicialmente enganchó a ese cliente, que posiblemente tiene tanta importancia como el anterior.

Veredicto de disminución del tiempo: si desea optimizar los puntos de contacto más cercanos a la conversión, este modelo es el indicado , ya que los puntos de contacto se fusionan y el valor aumenta hasta la conversión que tendrá más crédito. ¿Este modelo es perfecto? No exactamente. A pesar de proporcionar una excelente atribución para la optimización de la conversión, carece de credibilidad y subestima en gran medida el primer punto de contacto.

Lo mejor de ambos mundos: atribución basada en la posición

Este modelo combina lo mejor de la decadencia lineal y temporal, los atributos de atribución basada en la posición del 40% al primer y último punto de contacto y la adición del 20% en cada punto de contacto intermedio. Como tal:

Al igual que Linear, este modelo tiene en cuenta cada uno de los puntos de contacto y, al mismo tiempo, le permite optimizar el primer y el último punto de contacto. El uso de este modelo le permitirá optimizar sus campañas y palabras clave en función de los puntos más cruciales del proceso de conversión. Fuera de la caja, este modelo realmente comienza a comprender la atribución de valor con precisión; para llevar esto al siguiente nivel, puede personalizar los porcentajes para que coincidan con sus objetivos.

Sin embargo, existen inconvenientes: este modelo asume que el primer y último punto de contacto merecen exactamente la misma ponderación. Para explicarlo mejor, piense en este escenario: un usuario hace clic en una lista orgánica primero para llegar a su sitio y luego seis interacciones luego se convierte a través de un anuncio pago: ¿es correcto suponer que la lista orgánica y el anuncio pago deben recibir el 40%? Probablemente no. El anuncio estaba allí en el momento crucial e impulsó al usuario a realizar una conversión, pero aún así asignaremos la misma ponderación al clic orgánico inicial.

Veredicto basado en la posición: este modelo es excelente y si tuviéramos que recomendar uno para usarlo en AdWords, sería este. Si es así, asegúrese de considerar sus ponderaciones para alcanzar sus objetivos. En comparación con los modelos de atribución que hemos analizado hasta ahora, este es, con mucho, el mejor; sin embargo, puede requerir algunos ajustes de vez en cuando.

El escenario perfecto: atribución basada en datos (DDA)

Este modelo es el santo grial de los modelos de atribución para AdWords, ya que otorga crédito por las conversiones según la forma en que las personas buscan su empresa y deciden convertirse en sus clientes. Este modelo se diferencia de todos los anteriores, ya que utiliza sus datos de conversión para calcular la contribución real de cada palabra clave en la ruta de conversión, lo que hace que el modelo sea completamente diferente para cada anunciante.

¿Alguna vez quisiste tu propio modelo de atribución? Ahora es el momento. Pero espere, no es tan simple: este modelo tiene requisitos de datos bastante considerables:

"Como pauta general, para que este modelo esté disponible, una cuenta debe tener al menos 15,000 clics y una acción de conversión debe tener al menos 600 conversiones en 30 días"

Sí. ???? Además de esto, los requisitos de conversión deben cumplirse constantemente todos los meses, que son 10,000 clics y 400 conversiones, por lo que sigue siendo una cantidad considerable. La gracia salvadora de este modelo es que todavía está en versión beta , de ahí los sólidos requisitos de datos. Podemos suponer que cuantas más y más cuentas se cambien a Data-Driven, menor será el umbral y más probable será que las cuentas más pequeñas puedan cambiar a este modelo.

Según Google, " DDA generalmente genera más conversiones a un costo por conversión similar que la atribución al último clic ". Todo esto está muy bien: sin embargo, en la mayoría de los casos está fuera de su alcance, especialmente para las cuentas que no registran grandes niveles de conversiones. Este modelo se presta para el comercio electrónico y los grandes presupuestos, lo cual es bastante molesto (por ahora).

Veredicto basado en datos: si cae por debajo del umbral, este es el que debe buscar en Google AdWords. La realidad es que un gran porcentaje de las cuentas de AdWords no se acercarán a los requisitos de datos mensuales, por lo que tendrá que esperar hasta que todos los clientes de AdWords puedan probar este nuevo modelo.

Hágalo usted mismo: modelos de atribución personalizados

Si es necesario, puede personalizar sus modelos de atribución en Google Analytics. Esto se puede hacer a nivel de vista en Google Analytics; solo diríjase al administrador y haga clic en "Modelos de atribución":

Una vez aquí, haga clic en "+ Nuevo modelo de atribución":

Una vez aquí, podrá elegir un modelo de línea de base, que será cualquiera de los anteriores (sin incluir el basado en datos). Luego puede jugar con características como el% de ponderación, la vida media de deterioro, la ventana al pasado y agregar reglas de crédito personalizadas.

Una forma popular de personalizar la atribución es cambiar las ponderaciones en el modelo basado en la posición; Digamos que desea obtener más crédito para ir al último punto de contacto que al primero. Podrías hacer lo siguiente:

Hay un inconveniente con la personalización de su modelo: no estará disponible en la interfaz de AdWords (por ahora). Este modelo deberá aplicarse en Google Analytics, puede agregar segmentos e informes personalizados para filtrar el tráfico pago pero no podrá verlos en el menú desplegable de conversiones de AdWords:

Veredicto de atribución personalizada: tome el control de su atribución, pero no se mostrará en su interfaz de AdWords . Esto es excelente para los usuarios que tienen un enfoque real en dónde quieren atribuir valor, y respaldar esto con informes personalizados en análisis puede ayudarlo a obtener una visión real del rendimiento y cómo optimizar sus campañas.

Antes de cerrar esta publicación sobre la atribución de Google AdWords, quiero abordar una pregunta que me hacen con bastante frecuencia:

¿Qué sucede cuando cambia el modelo de atribución en Google Adwords?

¿Caerán las conversiones? ¿Aumentarán? ¿Cambiarán? ¿Implosionará mi cuenta de AdWords?

Relajarse. Todo lo que tiene que hacer es dirigirse a AdWords, cambiar el modelo para la conversión correcta y guardar la configuración. Una vez que haya hecho esto, el modelo se actualizará y estará rastreando de inmediato.

TL; DR

Último clic: asigna todo el crédito al último clic que hace el cliente. Si un anuncio estaba al principio o en la mitad de la ruta, no recibirá crédito.

Primer clic: asigna todo el crédito al primer clic que hace el cliente. Si un anuncio estaba al final o en la mitad de la ruta, no recibirá crédito.

Lineal: asigna crédito por igual en todos los puntos de contacto. Si hubiera cuatro interacciones en una ruta de conversión que incluyera un anuncio, recibiría 0.25 de una conversión.

Time Decay: asigna crédito de forma incremental cuanto más se acerca el usuario a la conversión. El primer punto de contacto es el que recibe menos crédito y el último, el que más.

Según la posición: asigna el 40% del crédito al primero, el 40% al último y el 20% adicional en todos los puntos de contacto intermedios.

Basado en datos: requiere un mínimo de 15.000 clics y 600 conversiones en 30 días. Este modelo utiliza un algoritmo para analizar sus datos de conversión y asignar crédito.

Personalizado: adapte los modelos anteriores (no basados ​​en datos) para alcanzar sus objetivos. Sin embargo, estos no estarán disponibles en la interfaz de AdWords.

Entonces, ¿qué modelo de atribución debería elegir en Google Adwords?

¿Tiene más de 15.000 clics y 600 conversiones al mes en su cuenta? Si es así, recomendamos utilizar el modelo basado en datos.

Para todas las demás cuentas, recomendamos utilizar el modelo basado en la posición como punto de partida. Como agencia, solo usamos el último o el primer clic debajo en raras ocasiones, así que opte por la función Basado en posición y comenzará de inmediato con su atribución.

Si necesita ayuda con su búsqueda pagada, no dude en contactarnos.