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Modelos de atribuição e janelas de pesquisa

Last update: Thu Jul 18 2024 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

Tópicos:
Atribuição

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O conceito de atribuição no Adobe Analytics requer dois componentes:

Modelo de atribuição: o modelo descreve a distribuição de conversões nas ocorrências de um grupo. Por exemplo, primeiro ou último contato.
Janela de retrospectiva de atribuição: descreve quais agrupamentos de ocorrências são considerados para cada modelo. Por exemplo, visita ou visitante.

Modelos de atribuição

Ícone da interface do usuário

Modelo de atribuição

Definição

Quando usar

Último contato

Dá 100% de crédito ao ponto de contato mais recente antes da conversão.

É o modelo de atribuição mais básico e comum. É utilizado com frequência para conversões com um ciclo de curto consideração. O modelo Último contato é usado por equipes responsáveis por gerenciar marketing de pesquisa ou analisar palavras-chave de pesquisa interna.

Primeiro contato

Dá 100% de crédito ao primeiro ponto de contato visto na janela de retrospectiva de atribuição.

Também é um modelo de atribuição comum e útil para analisar canais de marketing com o fim de impulsionar a percepção da marca ou a conquista de clientes. O modelo Primeiro contato é usado com frequência por equipes de marketing de exibição ou de marketing social, mas também é útil para avaliar a eficiência das recomendações locais de produtos.

Mesmo contato

Dá 100% de crédito à ocorrência em que ocorreu a conversão. Se o ponto de contato e a conversão não estiverem relacionados com a mesma ocorrência, o ponto de contato será agrupado em “Nenhum”.

Este modelo é útil para avaliar o conteúdo ou a experiência do usuário apresentados no momento da conversão. Equipes de produto ou de design geralmente usam esse modelo para avaliar a eficácia de uma página na qual ocorre a conversão.

Linear

Dá crédito igual a todos os pontos de contato que resultem em uma conversão.

Este modelo é útil para conversões com ciclos de consideração mais longos ou experiências do usuário que requerem um engajamento do cliente mais frequente. A atribuição linear é usada com frequência por equipes de produtos com base em assinatura ou responsáveis por medir a eficácia de notificações de aplicativos móveis.

Forma de U

Dá crédito de 40% à primeira interação, de 40% à última interação, e divide os 20% restantes para os pontos de contato entre as duas. Para conversões com um só ponto de contato, o crédito é de 100%. Para conversões com dois pontos de contato, o crédito é de 50% para ambos.

É um ótimo modelo para quem valoriza as interações que introduziram ou concluíram uma conversão, mas ainda quer reconhecer as interações de assistência. O modelo em Forma de U é usado com frequência por equipes que têm uma abordagem mais equilibrada, mas desejam atribuir mais crédito a canais que introduziram ou concluíram uma conversão.

Forma de J

Dá crédito de 60% à última interação, de 20% à primeira interação, e divide os 20% restantes para os pontos de contato entre as duas. Para conversões com um só ponto de contato, o crédito é de 100%. Para conversões com dois pontos de contato, o crédito é de 75% para a última interação e de 25% para a primeira.

Esse modelo é excelente para quem prioriza a descoberta e a conclusão de conversões, mas quer se concentrar em interações de conclusão. A atribuição em Forma de J é frequentemente usada por equipes com uma abordagem mais equilibrada, que desejam atribuir mais crédito a canais que concluíram uma conversão.

J invertido

Dá 60% de crédito ao primeiro ponto de contato, 20% de crédito ao último ponto de contato e divide os 20% restantes para os pontos de contato entre os dois. Para conversões com um só ponto de contato, o crédito é de 100%. Para conversões com dois pontos de contato, o crédito é de 75% para a primeira interação e de 25% para a última.

Esse modelo é ideal para quem prioriza a descoberta e a conclusão de conversões, mas quer focalizar a descoberta de interações. A atribuição em forma de J invertido é frequentemente usada por equipes com uma abordagem mais equilibrada, que desejam atribuir mais crédito a canais que iniciaram uma conversão.

Personalizado

Permite que você especifique os pesos que deseja atribuir ao primeiro, ao último e ao resto de pontos de contato. Os valores especificados são regularizados para 100% mesmo se os números inseridos, quando somados, não resultarem em 100. Para conversões com um só ponto de contato, o crédito é de 100%. Para interações com dois pontos de contato, o parâmetro intermediário é ignorado. O primeiro e o último ponto de contato são normalizados para 100% e o crédito é atribuído em conformidade.

Esse modelo é perfeito para quem quer controle total sobre seu modelo de atribuição e tem necessidades específicas que outros modelos de atribuição não atendem.

Declínio de tempo

Segue um declínio exponencial com um parâmetro personalizado de meia-vida e padrão de 7 dias. O peso de cada canal depende da quantidade de tempo decorrido entre a iniciação do ponto de contato e a conversão final. A fórmula usada para determinar o crédito é 2^(-t/halflife), em que t é o tempo entre um ponto de contato e uma conversão. Todos os pontos de contato são normalizados para 100%.

Ideal para equipes que fazem publicidade em vídeos ou marketing para eventos com data predeterminada. Quanto mais tarde ocorrer uma conversão após um evento de marketing, menos crédito será dado.

Participação

Dá 100% de crédito a todos os pontos de contato exclusivos. O número total de conversões aumenta em comparação com outros modelos de atribuição. A participação remove a duplicação de canais que são vistos várias vezes.

Excelente para identificar a quem os clientes são expostos com frequência em uma determinada interação. As organizações de mídia usam esse modelo frequentemente para calcular a velocidade do conteúdo. As varejistas geralmente usam esse modelo para identificar as partes do site que são essenciais para a conversão.

Algorítmico

Usa técnicas estatísticas para determinar dinamicamente a alocação ideal de crédito para a métrica selecionada.

Útil para ajudar a evitar adivinhações ou heurística ao escolher o modelo de atribuição correto para sua empresa.

Janelas de retrospectiva

As janelas de retrospectiva representam quanto tempo uma conversão deve retroceder para incluir pontos de contato. Os modelos de atribuição que dão mais crédito às primeiras interações veem diferenças maiores ao exibir diferentes janelas de retrospectiva.

Janela de retrospectiva de visita: retroage até o início de uma visita em que ocorreu uma conversão. As janelas de retrospectiva de visita são pequenas, pois não consideram nada além da visita. As janelas de retrospectiva de visita respeitam a definição de visita modificada em conjuntos de relatórios virtuais.
Janela de retrospectiva do visitante: verifica todas as visitas até o primeiro dia do mês do intervalo de datas atual. As janelas de retrospectiva do visitante são amplas, pois podem abranger muitas visitas. A pesquisa de Visitante considera todos os valores do início do mês do intervalo de datas do relatório. Por exemplo, se o intervalo de datas de um relatório for de 15 a 30 de setembro, o intervalo de datas da retrospectiva do visitante será de 1º a 30 de setembro.

Janela de pesquisa personalizada: permite expandir a janela de atribuição além do intervalo de datas do relatórios até um máximo de 90 dias. As janelas de pesquisa personalizadas são avaliadas em cada conversão no período do relatórios. Por exemplo, para uma conversão que ocorre em 20 de fevereiro, uma janela de pesquisa de 10 dias avaliaria todos os pontos de contato de dimensão de 10 a 20 de fevereiro no modelo de atribuição.

Veja um vídeo sobre janelas de retrospectiva personalizadas:

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https://video.tv.adobe.com/v/40043/?quality=12&captions=por_br

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https://video.tv.adobe.com/v/40043/?quality=12&captions=por_br

Exemplo

Considere o exemplo a seguir:

Em 15 de setembro, um visitante chega ao seu site através de um anúncio de pesquisa pago e depois sai.
Em 18 de setembro, o visitante chega ao seu site novamente através de um link de mídia social que recebeu de um amigo. Eles adicionam vários itens ao carrinho, mas não compram nada.
Em 24 de setembro, sua equipe de marketing envia um email com um cupom para alguns dos itens em seu carrinho. Eles aplicam o cupom, mas visitam vários outros sites para ver se existem outros cupons disponíveis. Eles encontram outro cupom por meio de um anúncio de exibição e, em seguida, fazem uma compra de US$ 50.

Dependendo da janela de retrospectiva e do modelo de atribuição, os canais recebem crédito diferente. Veja a seguir alguns exemplos:

Usando o modelo primeiro contato e uma janela de retrospectiva de visita, a atribuição considera somente a terceira visita. Entre email e exibição, o email foi o primeiro, então o email recebe 100% de crédito pela compra de US$ 50.
Usando o modelo primeiro contato e uma janela de retrospectiva de visitante, a atribuição considera todas as três visitas. A pesquisa paga foi a primeira, então ela recebe 100% de crédito pela compra de US$ 50.
Usando o modelo linear e uma janela de retrospectiva de visita, o crédito é dividido entre email e exibição. Ambos os canais recebem um crédito de US$ 25 dólares.
Usando o modelo linear e uma janela de retrospectiva de visitante, o crédito é dividido entre pesquisa paga, redes sociais, email e exibição. Cada canal recebe um crédito de US$ 12,50 por esta compra.
Usando o modelo em Forma de J e uma janela de retrospectiva de visitante, o crédito é dividido entre pesquisa paga, redes sociais, email e exibição.
- O crédito será de 60% para a exibição (US$ 30).
- De 20% para a pesquisa paga (US$ 10).
- Os 20% restantes são divididos entre redes sociais e email (US$ 5 para cada).
Usando o modelo Declínio de tempo e uma janela de pesquisa de visitante, o crédito é dividido entre pesquisa paga, redes sociais, email e exibição. Usando a meia-vida padrão de 7 dias:
- Intervalo de 0 dias entre o ponto de contato de exibição e a conversão. 2^(-0/7) = 1
- Intervalo de 0 dias entre o ponto de contato do email e a conversão. 2^(-0/7) = 1
- Intervalo de 6 dias entre o ponto de contato social e a conversão. 2^(-6/7) = 0.552
- Intervalo de 9 dias entre o ponto de contato de pesquisa paga e a conversão. 2^(-9/7) = 0.41
- A normalização desses valores resulta no seguinte:
  - Exibição: 33,8%, crédito de US$ 16,88
  - Email: 33,8%, crédito de US$ 16,88
  - Redes sociais: 18,6%, crédito de US$ 9,32
  - Pesquisa paga: 13,8%, crédito de US$ 6,92

TIP

Outros eventos de conversão, como pedidos ou eventos personalizados, também são divididos se o crédito pertencer a mais de um canal. Por exemplo, se dois canais contribuem para um evento personalizado usando um modelo de atribuição Linear, ambos os canais obtêm 0,5 do evento personalizado. Essas frações de evento são somadas em todas as visitas e em seguida arredondadas para o número inteiro mais próximo para o relatório.

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