Como muchos sabéis, el 1 de julio de 2023 Universal Analytics dejará de procesar nuevos datos en las propiedades estándar que hemos utilizado hasta el momento y todos los nuevos datos se procesarán en las propiedades de GA4. Por ello, en la actualidad nos estamos preparando progresivamente para esta migración. De entre los numerosos cambios existentes entre Universal y GA4, hoy trataremos la parte de atribución.
La atribución consiste en distribuir un valor de conversión entre los distintos factores (canales, campañas, fuentes, medios…) que influyen en el recorrido de un usuario hasta que completa una conversión. Durante ese recorrido, el usuario a veces hace clic en varios anuncios y pasa por distintos canales. Entonces, ¿qué canal, fuente, medio, campaña… es el responsable de esa conversión? Gracias a los modelos de atribución se puede aproximar en qué medida estos factores contribuyen a que los clientes completen una conversión.
Universal Analytics dispone de una sección de modelos de atribución donde podemos explotar ese dato. Concretamente, en el apartado Herramienta de comparación de modelos se pueden comparar diferentes modelos de atribución para ver cómo afectan los modelos a la valoración de cada canal. Los modelos disponibles en Universal son los siguientes:
Sin embargo, en Universal existe una opción de modelo de atribución adicional que se encuentra en fase beta, el modelo basado en datos. Precisamente una de las novedades de GA4 es que, a diferencia de Universal, el modelo de atribución que utiliza por defecto no es el de última interacción, sino el modelo basado en datos. En los siguientes párrafos se entrará más en detalle sobre este nuevo modelo.
Hay tres tipos de modelos de atribución en los informes de atribución de las propiedades de Google Analytics 4: modelos multicanal basados en reglas, un modelo basado en reglas que da preferencia a Google Ads y la atribución basada en datos.
Los modelos multicanal basados en reglas de GA4 son similares a los existentes en Universal, a excepción de que en GA4 desaparece el modelo de última interacción.
El modelo basado en reglas que da preferencia a Google Ads atribuye el 100 % del valor de conversión al último canal de Google Ads en el que el usuario ha hecho clic antes de completar una conversión. En el caso de que no se realice ningún clic en un canal de Google Ads durante la ruta del usuario, el modelo de atribución adjudica el valor de conversión al último clic multicanal.
La atribución basada en datos distribuye el mérito de la conversión a cada punto de la ruta en función de varios factores a considerar. Su funcionamiento consiste en el uso de algoritmos de aprendizaje automático para evaluar todos los datos de rutas disponibles, tanto de usuarios que han realizado una conversión como los que no la han realizado, para descubrir qué influencia tiene la presencia de cada punto de contacto del usuario durante su ruta en la probabilidad de conversión. Como resultado, el modelo de probabilidad que se obtiene muestra la probabilidad de que un usuario realice la conversión en cualquier punto concreto de la ruta, dada una secuencia concreta de eventos. Para calcular esta probabilidad se tienen en cuenta factores como el tiempo transcurrido hasta la conversión, el tipo de dispositivo, el número de interacciones con el anuncio, el orden de exposición a los anuncios y el tipo de recursos de creatividad.
La atribución basada en datos se basa en un concepto de la teoría del juego cooperativo denominado el valor de Shapley. El premio Nobel de economía Lloyd S. Shapley desarrolló el valor de Shapley como propuesta de distribución equitativa de la producción de un equipo entre sus miembros. En el caso de la atribución basada en datos, los puntos de contacto de marketing del "equipo" analizado son los "miembros del equipo", mientras que la "producción" del equipo son las conversiones.
Una vez descritos los modelos, el siguiente paso es ver cómo podemos explotar los datos en la nueva interfaz de GA4.
En GA4 pueden encontrarse los informes de atribución haciendo clic en Publicidad, a la izquierda. Lo primero que se ve es el informe de Resumen de publicidad que muestra una foto general de todos los informes de atribución. El informe consta de los siguientes elementos:
En este apartado se puede comparar el rendimiento de los caneles, campañas, fuentes… en función del modelo de atribución escogido. El informe muestra las conversiones e ingresos generados aplicando un modelo de atribución y su comparación con otro modelo, de esa forma se puede determinar cuál es el modelo que más interesa a la empresa. De hecho, en el informe existe una columna (4) que indica el porcentaje de variación de las conversiones y de los ingresos según los distintos modelos de atribución seleccionados. Los controles de este informe son:
La finalidad de este informe es conocer las diferentes rutas que siguen los usuarios hasta llegar a convertir y el volumen de conversiones obtenidas por cada una. Existen dos secciones: la visualización de datos y la tabla de datos. La visualización muestra cómo se distribuye la contribución a la conversión entre los primeros puntos de contacto, los del medio y los del final. Por otro lado, en la tabla de datos se muestran las rutas que siguen los usuarios hasta completar las conversiones complementando esta información con métricas como Días hasta la conversión y Puntos de contacto para obtener una conversión.
Los controles de este informe son:
1.Seleccionar cuántos puntos de contacto queremos que tengan las rutas mostradas en la tabla de datos.
2.Permite seleccionar en la visualización de datos de qué puntos de contacto de marketing queremos comprobar el rendimiento.
3.Permite cambiar modelo de atribución utilizado para asignar las conversiones a cada punto de contacto en la ruta.
4.Permite seleccionar en la tabla de datos de qué puntos de contacto de marketing queremos comprobar el rendimiento.
Por último, pero no menos importante, podremos realizar algún cambio respecto a los informes de atribución en Administrar > Columna de Propiedad > Configuración de atribución. Esta página nos informa de que podemos cambiar tanto el modelo de atribución que se aplica por defecto a los informes, como la ventana retrospectiva.
Si decidimos cambiar el modelo de atribución, debemos tener en cuenta que los cambios se aplicarán a los datos pasados y futuros.
Por otra parte, configurar la ventana retrospectiva nos permitirá determinar hasta qué momento del pasado se puede atribuir valor de conversión a un punto de contacto. Concretamente, la ventana retrospectiva predeterminada de los eventos de conversión de adquisición (first_open y first_visit) es de 30 días y GA4 no da la opción de cambiarla a 7 días, mientras que la ventana retrospectiva predeterminada del resto de los eventos de conversión es de 90 días y GA4 nos permite cambiarla a 30 o 60 días.
Bibliografía del contenido
https://support.google.com/analytics/answer/10596866?hl=es#zippy=%2Csecciones-de-este-art%C3%ADculo
https://support.google.com/analytics/answer/9164320?hl=es#122122&zippy=%2Cversiones-del
https://support.google.com/analytics/answer/3191594?hl=es#zippy=%2Cen-este-art%C3%ADculo