Atualmente, a grande maioria dos anunciantes online têm consciência da importância de sua presença em diversos canais e conhecem o trajeto percorrido pelos usuários, mas ainda assim, utilizam uma análise de performance clássica ao atribuir 100% de sua conversão à mídia final e considerar cada resultado de mídia separadamente na hora de tomar decisões.

Caso essa análise esteja sendo realizada com expertise, com certeza o anunciante estará à frente de muitos concorrentes, podendo escalar a performance de cada mídia isolada com êxito. Porém, uma análise sistêmica do marketing digital eleva a capacidade de tomada de decisões a outro patamar, trazendo insights que nunca apareceriam em análises isoladas. Para que esse conceito seja esclarecido, considere o seguinte exemplo:

Caminho de Conversão

Nesse caso o usuário passou por 3 diferentes tipos de mídia antes de realizar uma conversão, durante um período de tempo que pode variar entre um dia e várias semanas. Em relatórios clássicos essa conversão seria atribuída à respectiva campanha do Google AdWords e as demais mídias seriam consideradas apenas como gasto “a mais”.  No entanto, os chamados “cliques de assistência” têm seu valor e devem ser considerados nas análises.

Mas como e quanto atribuir de crédito a cada passo desse trajeto? É aí que entram os Modelos de Atribuição, que podem e devem ser adaptados a cada negócio de acordo com cada objetivo estratégico traçado.

Existem diversos meios para se realizar esse tipo de análise, umas das opções mais simples é utilizar o Google Analytics. O Analytics possui diferentes modelos de atribuição fáceis de serem utilizados e aptos à personalização. Para acessá-los clique em “conversões” no menu esquerdo, em seguida “Atribuição” e por fim “Ferramenta de comparação de modelos”.

Modelos de atribuição do Google Analytics

Última Interação – Atribui 100% da conversão à última mídia com a qual o usuário interagiu.

Último Clique Não Direto – Modelo padrão de atribuição para a maioria dos relatórios do Google Analytics, atribui 100% da conversão à última mídia ignorando o canal direto. Considera-se nesse caso que o tráfego direto ao final  de um caminho de conversão provém de usuários que já foram conquistados pelos canais de marketing anteriores.

Último Clique do Google Adwords – Modelo utilizado pelos relatórios do Google AdWords. Atribui 100% do crédito à última campanha participante do caminho de conversão, ignorando as mídias posteriores.

Primeira Interação – Atribui 100% do crédito ao canal de entrada do caminho de conversão.

Distribuição Linear – Divide o crédito igualmente pelo número canais no caminho de conversão.

Desvalorização Temporal – Distribui os créditos ao longo do caminho de conversão baseado em uma redução exponencial, atribuindo o maior peso à mídia mais próxima da conversão final.

Com base na posição – Este modelo oferece a opção de definir a porcentagem de crédito que se quer atribuir para a primeira interação, interações intermediárias e última interação. Um modelo comum é a atribuição de 40% à mídia de entrada, 20% distribuído igualmente entre as interações intermediárias e 40% à última interação.

Como criar um modelo de atribuição personalizado

Agora que você já conhece os modelos disponíveis e a melhor forma de aplicá-los de acordo com sua estratégia de negócios, confira um exemplo personalizado. Acesse a seção “Ferramenta de comparação de modelos” do Google Analytics conforme descrito acima e no menu de escolha de modelos clique em “Criar Novo Modelo Personalizado”.

O modelo escolhido é bem interessante e comumente recomendado para o setor de varejo. É feita uma combinação dos modelos de “Desvalorização Temporal” e “Com base na posição”. A razão dessa combinação é pelo fato de acreditarmos que toda mídia dentro do caminho de conversão deve receber uma porcentagem de valor atribuído, com maior peso quanto mais próximo estiver da decisão final. Além disso, queremos atribuir a devida importância à mídia de entrada, porque ela é a responsável por iniciar a pretensão de compra.

Confira a imagem das configurações do modelo personalizado no exemplo:

Os principais pontos do modelo personalizado

  • Meia-vida – É o valor de meia-vida do decaimento exponencial utilizado para atribuir porcentagem da conversão aos canais ao longo do tempo. Esse valor define o número de dias anteriores à conversão que receberá 50% do crédito atribuído à última interação. Os valores atribuídos dependem de cada negócio e objetivo de análise, quanto maior o valor de meia vida, mais suave será a curva de atribuição, assim a distribuição será feita de forma mais igualitária ao longo do tempo. Caso queira destoar a importância da última interação das demais considere uma meia-vida curta. O período de meia-vida do exemplo é de 7 dias
  • Janela de lookback – Indica o período que se quer considerar para análise da primeira interação até a conversão. 90 dias é o máximo disponível, e ideal para analisar o máximo de caminhos por mais raros que sejam.
  • Ajuste de Crédito com base no engajamento do usuário – Pode-se definir um multiplicador de crédito de acordo com o engajamento do usuário, como tempo no site ou profundidade de navegação. Essa opção pode ser interessante para trazer insights da qualidade de lead de acordo com a mídia, mas está desativada no exemplo.  
  • Regras de Crédito personalizadas – O modelo “posição no caminho” foi incluído com correspondência exata “primeiro”. Dessa maneira, o maior peso é atribuído a mídia de entrada e não ao valor de crédito que seria recebido caso a desvalorização temporal fosse utilizada. Para não ultrapassar o crédito atribuído à última interação está aplicado um multiplicador de 1.3. Também foi incluída uma outra regra para “Tipo de interação: visita direta” com multiplicador zero, com o objetivo de desconsiderar o canal direto no caminho para contabilização de crédito.