A menudo nos consultan sobre los modelos de atribución en GA4, seguramente porque la evolución (o involución, según se mire) desde Universal Analytics ha sido tremenda.
Si bien en UA existían modelos como el último clic, último clic de pago, primera interacción, modelo lineal, no lineal, o incluso modelos personalizados… en GA4 todo se resumen en tres modelos bastante básicos.
- Último clic (pago y orgánico)
- Último clic (solo pago de Google)
- Basado en datos
Dónde configurar los Ajustes de atribución
Antes de nada, para configurar esto habrá que dirigirse a “Administrar” (aka la ruedita dentada de abajo a la izquierda en Desktop). Una vez allí, en “Visualización de datos” haremos clic en la opción “Ajustes de atribución”.
Modelo de atribución de los informes
En este primer bloque es donde podremos seleccionar entre los 3 modelos.
Último clic (Canales de pago y orgánicos)
Obvia el tráfico directo y asigna el 100% de la atribución al último clic.
Último clic (Canales de pago de Google)
Obvia todos los canales que no sean de Google Ads y asigna 100% al último.
Basado en datos (Canales de pago y orgánicos)
Quizá lo más interesante o al menos novedoso venga con este modelo de atribución. Actualmente es el “recomendado” por Google y se basa en Inteligencia Artificial, más concretamente en el Aprendizaje Automático (Machine Learning).
Atribución basada en datos, ¿cómo funciona?
En realidad es sencillo y se resume en dos pasos:
- Análisis de las rutas de conversión
- Asignación de un valor a cada interacción
Como casi siempre, la gracia está en el algoritmo. Este “aprende” de las conversiones anteriores y es capaz de predecir modelos, de manera que infiere cuánto contribuye cada interacción al resultado final.
Al tener en cuenta tanto a los usuarios que convierten como a los que no, es posible determinar cómo afecta cada interacción a la conversión, siempre ante comportamientos similares, claro está, para aislar las diferentes variables que intervienen.
Con un ejemplo simplificado se entiende mejor:
Exposición a canales 1:
1. Social media > 2. Publicidad en búsqueda
Probabilidad conversión = 3%
Exposición a canales 2:
1. Social media > 2. Publicidad en búsqueda > 3. Búsqueda orgánica
Probabilidad conversión = 4%
La exposición al canal orgánico genera un incremento del 33% en la probabilidad de conversión (haciendo que aumente del 3% al 4%).
Por supuesto es mucho más complejo que esto y recoge otras variables, como por ejemplo el tiempo que transcurre entre las interacciones y la conversión, pero como explicación básica puede ser suficiente (Google tampoco da muchas más pistas, claro).
Limitaciones del modelo “basado en datos”
La limitación siempre son los datos, en este caso el volumen.
Por un lado en Google Ads se habla de que “debe haber al menos 3.000 interacciones con anuncios en redes admitidas y se deben haber registrado al menos 300 conversiones de esa acción de conversión en un periodo de 30 días”.
La ¿buena? noticia es que en Google Analytics no se especifica una limitación en cuanto al volumen de datos o conversiones, perdón, eventos clave. Pero, ¿cómo es posible?
¿Recuerdas esa opción de compartir datos que había por ahí? Pues, entre otras cosas, sirve para que GA4 “rellene” los huecos de información en tu cuenta con información similar de otras cuentas similares.
“Canales que pueden recibir contribuciones”, ¿qué es eso?
En la página de “Ajustes de atribución” también encontramos una sección llamada “Canales que pueden recibir contribuciones”.
Aunque puede resultar un poco lioso, no está directamente vinculado a lo anterior (Modelos de atribución de los informes). De hecho esto no tiene tanto que ver con GA4 como con Google Ads, y sirve para definir —al conectar ambas herramientas— qué canales recibirán contribución a la atribución en los informes de Google Ads.
La primera opción suena un poco tramposa (solo considera los soportes de Google Ads); sin embargo, tendrá sentido en ciertos escenarios, donde las decisiones de inversión estén limitadas a este ecosistema, por ejemplo, al contar con varios proveedores para gestionar la inversión publicitaria.
