En el mundo del marketing digital, es crucial comprender cómo tus esfuerzos publicitarios están contribuyendo a la generación de conversiones y ventas. Los modelos de atribución en Google Ads juegan un papel fundamental en este aspecto, ya que te permiten medir y asignar el valor correcto a cada interacción que un usuario tiene con tus anuncios antes de realizar una conversión. En este artículo, exploraremos qué son los modelos de atribución, cómo funcionan y por qué son importantes para optimizar tus campañas de Google Ads.

¿Qué es un modelo de atribución en Google Ads?

Un modelo de atribución es un conjunto de reglas y algoritmos que determinan cómo se asigna el valor de una conversión a las diferentes interacciones que un usuario tiene con tus anuncios antes de convertir. Estos modelos te permiten analizar y comprender mejor qué canales, anuncios y palabras clave contribuyen en mayor medida a la generación de conversiones.

¿Por qué son importantes los modelos de atribución en Google Ads?

Los modelos de atribución son importantes porque te brindan una visión más precisa y detallada del rendimiento de tus campañas de Google Ads. Sin ellos, podrías estar subestimando o sobrevalorando el impacto real de ciertos canales o anuncios en tu estrategia publicitaria. Con un modelo de atribución adecuado, puedes asignar de manera más justa y efectiva el valor de las conversiones generadas, lo que te ayudará a tomar decisiones informadas sobre la asignación de presupuestos y a optimizar tus campañas para obtener mejores resultados.

¿Quieres delegar en Mavance la gestión de tus campañas de anuncios? Contacta ahora y te ayudaremos a hacer de Google Ads tu principal canal de captación de clientes.

Principales modelos de atribución en Google Ads

Existen varios modelos de atribución disponibles en Google Ads, cada uno con sus propias características y ventajas. Algunos de los modelos más comunes son:

1. Atribución de último clic. Este modelo atribuye el 100% del valor de conversión al último clic antes de la conversión. Es simple y fácil de implementar, pero no tiene en cuenta las interacciones previas que pueden haber influido en la decisión del usuario.
2. Atribución de primer clic. En este modelo, se asigna todo el valor de conversión al primer clic que llevó al usuario a interactuar con tus anuncios. Es útil para evaluar el rendimiento de los canales que atraen a nuevos clientes.
3. Atribución lineal. Asigna un valor igual a cada interacción que un usuario tiene con tus anuncios antes de la conversión. Es equitativo, pero no tiene en cuenta la importancia relativa de cada interacción.
4. Atribución según la posición. En este modelo, se asigna el 40% del valor de conversión tanto al primer clic como al último clic, y el 20% se distribuye equitativamente entre las interacciones intermedias. Es útil para reconocer tanto el canal de adquisición como el de cierre de venta.
5. Atribución de declive en el tiempo. Asigna más valor a las interacciones más cercanas en el tiempo a la conversión y menos valor a las interacciones anteriores. Es útil para evaluar la influencia de las interacciones más recientes.
6. Atribución basada en datos. Es un modelo de aprendizaje automático que usa inteligencia artificial reservada para cuentas con una gran cantidad de datos. En este caso se tiene en cuenta todo el recorrido del cliente hasta la conversión/venta, determinando el valor con que cada paso contribuye a dicha conversión.

Según este artículo de «Think with Google», los anunciantes que usan este último modelo de atribución “basada en datos” y usan las pujas automáticas experimentarán un aumento del 6% en el rendimiento y las conversiones.

Para que se entienda mejor vamos a establecer un ejemplo:

Ejemplo de modelo de atribución

Imaginemos que Juan es un usuario que interactúa con tus anuncios en Google Ads. Su recorrido comienza al ver un anuncio en el motor de búsqueda y hace clic en él. Luego, visita tu sitio web, pero no realiza ninguna acción inmediata. Después de unos días, recuerda tu marca y realiza una búsqueda directa en Google para encontrar tu sitio web nuevamente. Esta vez, se registra en tu boletín informativo y, finalmente, unos días más tarde, realiza una compra en tu tienda en línea.

Ahora veamos cómo se medirían los valores de conversión de Juan según diferentes modelos de atribución:

Último clic. El valor de conversión se asignaría completamente al último clic que Juan hizo antes de la compra. En este caso, se le daría todo el mérito a la búsqueda directa que Juan realizó antes de comprar.

Primer clic. El valor de conversión se asignaría completamente al primer clic que Juan hizo en tu anuncio. Aquí, el primer clic que Juan hizo al ver tu anuncio en el motor de búsqueda recibiría todo el valor de la conversión.

Lineal. El valor de conversión se asignaría de manera equitativa a todas las interacciones que Juan tuvo antes de la compra. En este caso, el valor de la conversión se distribuiría de manera igual entre el clic inicial, la visita al sitio web, la búsqueda directa y la compra.

Según la posición. El valor de conversión se asignaría el 40% del valor tanto al primer clic como al último clic, y el 20% se distribuiría equitativamente entre las interacciones intermedias. Aquí, el primer clic y la búsqueda directa recibirían el 40% del valor de la conversión cada uno, mientras que las otras interacciones se dividirían igualmente el 20% restante.

Declive en el tiempo. El valor de conversión se asignaría más valor a las interacciones más cercanas en el tiempo a la compra y menos valor a las interacciones anteriores. En este caso, el clic inicial recibiría menos valor que las otras interacciones, y la compra recibiría el valor máximo.

Basada en datos. Si los datos indican que la visita al sitio web tiene un alto impacto en la probabilidad de compra, se le asignaría un valor significativo. Si el registro en el boletín informativo tiene menos impacto, se le asignaría un valor menor. De esta manera, el modelo de atribución basada en datos optimizaría la asignación del valor de la conversión de acuerdo con los patrones observados en los datos.

Es importante tener en cuenta que los diferentes modelos de atribución ofrecen perspectivas distintas sobre el papel de cada interacción en el proceso de conversión. La elección del modelo adecuado depende de tus objetivos y del contexto de tu negocio.

Cómo elegir el modelo de atribución adecuado

La elección del modelo de atribución adecuado depende de tus objetivos de negocio y del ciclo de compra de tus clientes. Si buscas generar conciencia de marca, un modelo de atribución de primer clic puede ser más adecuado para evaluar el rendimiento de tus canales de adquisición. Por otro lado, si deseas medir la eficacia de tus esfuerzos de retargeting, un modelo de atribución de posición de anuncio podría proporcionar una visión más completa.

Es importante probar diferentes modelos de atribución y evaluar los resultados para determinar cuál se adapta mejor a tus necesidades. Google Ads ofrece herramientas y análisis que te permiten comparar el rendimiento de los modelos de atribución y tomar decisiones informadas.

Conclusión

Los modelos de atribución en Google Ads son herramientas esenciales para comprender el impacto de tus campañas publicitarias y asignar el valor adecuado a cada interacción antes de una conversión. Al elegir el modelo de atribución adecuado, podrás tomar decisiones más acertadas en la asignación de presupuestos y optimizar tus campañas para obtener mejores resultados.

Si tienes dudas con algún término que aparezca en este artículo, puedes consultar nuestro diccionario de Google Ads.

Recuerda que, si necesitas ayuda para implementar y optimizar tus campañas de Google Ads, Mavance está aquí para ayudarte. Nuestro equipo de expertos en marketing digital pueden brindarte asesoramiento personalizado y estrategias efectivas.