Quando se trata de marketing online, poucas coisas são tão importantes e ignoradas quanto os modelos de atribuição. Simplificando, os modelos de atribuição são como você credita diferentes canais de marketing por suas contribuições para uma conversão.
No início de sua publicidade, seu modelo de atribuição não importa muito. Se você obtiver uma conversão, geralmente é o resultado de um único canal de marketing. Mas, à medida que você se expande para mais canais de marketing e sua empresa se torna mais conhecida, as coisas ficam mais complicadas.
Infelizmente, embora a jornada de marketing possa ser mais complexa, a maioria dos profissionais de marketing continua a confiar em modelos de atribuição simplistas que podem ou não dar a eles uma imagem clara de como seus diferentes canais de marketing estão contribuindo para as conversões. Como resultado, pode ser difícil tomar as decisões de marketing certas.
Para escolher o modelo de atribuição correto, você precisa entender cada modelo, como funciona e o que descreve. Neste artigo vamos falar sobre os modelos básicos de atribuição disponíveis para você no Google Analytics. Então, em um próximo artigo, falaremos sobre como decidir qual modelo de atribuição é certo para você.
Por que os modelos de atribuição são importantes
Antes de mergulharmos nos diferentes modelos de atribuição, primeiro vamos discutir por que temos modelos de atribuição diferentes. Claro, Google Ads e Facebook Ads usam modelos de atribuição para alimentar seus algoritmos, mas esses modelos são inerentemente limitados.
Por quê? Porque o Google Ads analisa apenas os dados do Google Ads. Os Anúncios do Facebook só olham os dados dos Anúncios do Facebook.
Embora várias plataformas possam funcionar bem juntas, depende de você, como profissional de marketing, descobrir como cada plataforma se encaixa em seu funil de marketing geral. Por exemplo, se alguém visita seu site por meio de um clique orgânico de SEO e, mais tarde, clica em um de seus anúncios pagos do Google, em um anúncio do LinkedIn e, finalmente, em um anúncio de retargeting do Facebook, quem recebe o crédito?
Cada uma dessas plataformas ajudou a contribuir para a conversão final, mas de maneiras e em momentos diferentes. Existem muitas fases em seu funil de marketing, e cada interação com sua empresa estimula seus clientes em potencial mais perto da conversão.
Dito isso, nem todas as interações são criadas iguais. Seu negócio é único.
Para algumas empresas, o ponto de contato crítico é aquele primeiro clique do SEO e tudo o mais é apenas parte para garantir que você não perca o cliente em potencial após sua primeira visita ao seu site. Para outras empresas, no entanto, esse clique de SEO pode ser quase completamente irrelevante. Seus clientes demoram muito para amadurecer em leads ou vendas, então é realmente o clique final no anúncio de retargeting que é o fator decisivo.
Ou pode ser algo intermediário.
É por isso que escolher o modelo de atribuição correto é tão importante. Se você está tomando decisões de marketing com base em qual canal produziu o último clique antes da conversão, quando na verdade é o primeiro clique que importa, você pode acabar dedicando muito tempo e esforço nos canais errados.
Modelos de atribuição do Google Analytics
Com tudo isso em mente, vamos dar uma olhada em alguns dos diferentes modelos de atribuição que você pode usar. Para simplificar, nos concentraremos nos modelos de atribuição disponíveis no Google Analytics, mas a maioria das plataformas de análise oferece opções semelhantes.
Aqui está uma análise rápida dos modelos que iremos cobrir:
Faremos referência a esta imagem ao longo deste artigo, então explicarei rapidamente como ler este gráfico. Resumindo, diferentes colunas representam cliques ao longo do tempo. A coluna laranja escuro é o clique que obtém mais crédito por produzir uma conversão.
Bastante simples, certo? Vamos dar uma olhada em cada um desses modelos e como eles funcionam.
Último clique
O primeiro modelo de atribuição sobre o qual falaremos também é o mais comumente usado. Por quê? Por ser o modelo de atribuição padrão do Google Analytics e, como já mencionamos, a maioria dos profissionais de marketing não tem tempo para pensar em seu funil de marketing e selecionar o modelo certo para seus negócios.
Os modelos de último clique também são chamados de “Último toque” ou “Última interação” e atribuem 100% do crédito de uma conversão ao último canal que levou o usuário ao site antes de uma conversão.
Uma ligeira variação deste modelo é o modelo Último Clique Não Direto, que dá 100% do crédito por uma conversão para o último canal que levou aquele usuário ao site, ignorando o Tráfego Direto se esse fosse o último canal.
Com este modelo, não importa se alguém visitou seu site cem vezes em uma dúzia de plataformas. Qualquer canal que os trouxe ao seu site no momento da conversão recebe todo o crédito pela conversão.
Como você provavelmente pode imaginar, este modelo só é realmente útil se as pessoas quase sempre clicam e, em seguida, convertem imediatamente ou não convertem nada. Por exemplo, se você tem uma empresa muito jovem e todo o seu tráfego vem de pesquisa paga ou publicidade social paga, este modelo pode ser bastante preciso. Mas, mesmo assim, se você adicionar o redirecionamento à mistura, as coisas rapidamente se tornam mais complicadas e esse modelo perde muito valor.
Eles converteram por causa do anúncio do Facebook em que clicaram pela primeira vez … ou por causa do anúncio de remarketing do Google que finalmente produziu a conversão? Com esse modelo, a única plataforma que receberá o crédito é o Google Ads.
Primeiro clique
Na extremidade oposta do espectro, temos a atribuição de Primeiro Clique – ou “Primeiro Toque”. Com esse modelo, 100% do crédito de uma conversão é dado ao primeiro canal que levou o usuário ao site antes de uma conversão.
Este modelo também é bastante limitado, mas tem seus usos. Por exemplo, se você está na situação que discutimos acima, em que sua empresa obtém a maior parte do tráfego da pesquisa paga e das redes sociais pagas, as pessoas só estão encontrando você por meio desses canais. Se acontecer de eles converterem por causa de um anúncio de retargeting, isso é bom, mas eles só viram seu anúncio de retargeting porque clicaram em algum outro anúncio pago em primeiro lugar.
Nesse tipo de situação, você pode usar um modelo de primeiro clique para ver quais canais pagos estão produzindo os melhores resultados. Retargeting apenas ajuda a garantir que você não perca clientes em potencial devido às distrações, mas a verdadeira venda está acontecendo naquele primeiro clique.
Linear
Como você provavelmente pode imaginar, os modelos de toque único são um pouco simplistas para a maioria das empresas. Seu site típico recebe cliques de todos os tipos de lugares: pesquisa orgânica, pesquisa paga, social pago, social orgânico, links de afiliados, campanhas de e-mail, anúncios gráficos, fontes offline (que geralmente aparecem como tráfego direto), domínios de referência … e muito mais.
Para muitas empresas, um novo lead ou venda pode ser o resultado de muitos cliques ou pontos de contato. Para contabilizar todos esses pontos de contato, você precisa de um modelo de atribuição multitoque.
O modelo de atribuição multitoque mais simples é o modelo linear. Nesse modelo, cada clique recebe o mesmo valor de crédito para a conversão final.
Então, se alguém encontrar seu blog organicamente no Google, se inscrever em sua lista de e-mail e clicar em um link, depois clicar em um anúncio de retargeting no Facebook e obter um código de promoção, depois pesquisar sua empresa online e clicar em uma pesquisa paga antes de inserirem o código promocional e converterem, veja quanto crédito seria dado a cada um desses pontos de contato:
- SEO: 25%
- Email: 25%
- Anúncios do Facebook: 25%
- Google Ads: 25%
O modelo linear certamente oferece uma noção mais holística de quais canais estão envolvidos na produção de uma conversão, mas ainda é bastante simplista.
Esse clique no e-mail foi realmente tão valioso quanto o clique em resposta a uma promoção de anúncio no Facebook? Que tal aquela pesquisa final de alta intenção no Google? Para ser honesto, tudo depende da sua empresa, mas as chances são de que nem todos esses cliques foram igualmente importantes.
Baseado em posição
O modelo baseado em posição tenta integrar os modelos Último Clique, Primeiro Clique e Linear em um único modelo híbrido. Este modelo pressupõe que os pontos de contato mais valiosos em sua jornada do comprador são o primeiro e o último, mas também reconhece que outros pontos de contato podem desempenhar um papel de apoio.
Devido à sua forma, esse modelo às vezes é chamado de modelo de atribuição em forma de U.
Por padrão, o Google Analytics dá 40% do crédito de uma conversão para o primeiro ponto de contato e 40% do crédito para o último ponto de contato. Os 20% restantes do crédito são distribuídos entre quaisquer pontos de contato provisórios.
Este é um ótimo modelo para muitas empresas que fazem marketing on-line agressivo – principalmente por meio de canais de publicidade pagos, como Facebook Ads ou Google Ads. A publicidade paga é a força vital dessas empresas, então elas precisam saber quais canais são o melhor lugar para concentrar seus esforços, tanto no início quanto no final do funil de marketing.
Redução de tempo
O modelo de atribuição baseado em posição funciona bem para certos tipos de negócios, mas também tem seus problemas. Por exemplo, se a jornada do cliente for bastante longa, o primeiro clique de um novo cliente realmente merece 40% do crédito? Essa questão se torna ainda mais importante se os estágios iniciais do funil de marketing forem focados principalmente em gerar reconhecimento (SEO, marketing de conteúdo, social orgânico etc.).
Para lidar com esse tipo de situação, você pode usar um modelo Redução de tempo que diminui o valor efetivo de um ponto de contato ao longo do tempo.
Este modelo tem meia-vida padrão de 7 dias. Isso significa que o valor efetivo de um ponto de contato diminui pela metade a cada 7 dias.
Para mostrar como isso funciona, vamos voltar ao nosso exemplo anterior em que alguém acessa uma postagem de blog organicamente, se inscreve em sua lista de e-mail e clica em um link, depois clica em um anúncio de retargeting no Facebook e pega um código de promoção. Posteriormente, pesquisa sua empresa on-line e clica em um anúncio de pesquisa paga antes de inserir o código promocional e fazer a conversão.
Supondo uma semana entre cada ponto de contato, veja aproximadamente quanto crédito seria dado a cada um desses canais:
- SEO: 6,25%
- Email: 12,5%
- Anúncios do Facebook: 25%
- Google Ads: 50%
Obviamente, estes não somam 100%. Na realidade, seria mais como 53% do Google Ads, 26,5% do Facebook Ads e assim por diante, mas isso fica um pouco confuso, então não vamos nos preocupar com isso aqui.
A questão é que, para funis multitoque mais longos, nem todos os cliques têm o mesmo peso. Um modelo de redução de tempo pode explicar isso atribuindo um valor decrescente aos cliques à medida que o intervalo de tempo entre o clique e a conversão aumenta.
Orientado a dados
Por fim, se você realmente deseja fazer as coisas certas, o Google Analytics oferece a opção de usar seus próprios dados para personalizar qualquer um desses modelos para melhor se adequar ao seu funil de marketing geral. Isso é chamado de modelo de atribuição baseado em dados.
Por exemplo, você pode criar seu próprio modelo baseado em posição e distribuir crédito para conversões como quiser (ou seja, 30%, 30%, 40%). Ou você pode criar um cenário de último toque que ignora certos canais além do direto.
Os modelos de atribuição baseados em dados exigem mais trabalho para serem criados, mas eles têm o maior potencial, porque você pode escrever regras personalizadas para distribuir crédito como desejar entre os pontos de contato. Quanto melhor você entender seu funil de marketing, mais desejará criar seu próprio modelo personalizado.
Conclusão
Você pode ver por que entender cada um desses modelos é tão importante? Se você não estiver usando um modelo que reflita como os clientes interagem com sua empresa, não será capaz de avaliar seus canais com precisão e tomar decisões informadas.
E, infelizmente, você não pode confiar no Google ou no Facebook para descobrir isso para você. As plataformas de anúncios tendem a alavancar o que gosto de chamar de “modelo de atribuição a qualquer toque”, ou seja, se tocarem em um usuário em qualquer ponto do processo de compra, eles assumem o crédito por toda a conversão.
O Google Ads oferece modelos de atribuição para escolher, mas eles se destinam exclusivamente aos seus pontos de contato do Google Ads. Portanto, ao escolher um modelo de atribuição no Google Ads, você está apenas selecionando como dividir o crédito dessa conversão em vários pontos de contato do Google Ads, mesmo se houver vários canais envolvidos na conversão.
Em contraste, quando você escolhe um modelo de atribuição em sua plataforma geral de web analytics (como o Google Analytics), você pode ver como todos os seus canais de marketing se encaixam nesse modelo. É uma maneira muito melhor de entender e avaliar seu marketing.
Claro, nada disso responde à pergunta: “Qual modelo de atribuição é certo para sua empresa?”
