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Tipo de métrica e atribuição metric-type-attribution

Last update: Fri Sep 05 2025 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

Tópicos:
Métricas calculadas

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Usuário
Administrador

Você pode configurar o tipo de métrica e o modelo de atribuição para uma métrica em uma definição de métrica calculada.

Selecione a no componente de métrica.

Na caixa de diálogo pop-up:

Tipo de métrica e atribuição

Especifique o Tipo de métrica:

table 0-row-2 1-row-2 2-row-2
Tipo de métrica	Definição
Padrão	Se uma fórmula consistir de uma única métrica padrão, ela exibirá dados idênticos à sua métrica não calculada equivalente. Métricas padrão são úteis ao criar métricas calculadas específicas para cada item da linha. Por exemplo, Pedidos Visitas pega os pedidos daquele item de linha específico e os divide pelo número de visitas daquele item de linha específico.
Total geral	Use o Total geral para informar o período de relatórios em cada item da linha. Se uma fórmula consistir em uma única métrica de total geral, a métrica calculada exibirá o mesmo número de total geral em cada item da linha. As métricas de total geral são úteis quando você deseja criar métricas calculadas que se comparam aos dados totais. Por exemplo, Pedidos Visitas totais mostra a proporção de pedidos em relação a todas as visitas, não apenas as visitas ao item de linha específico. Neste exemplo, você especifica Total geral para a métrica Visitas na sua métrica calculada, que a transformará automaticamente em Total de visitas.

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Tipo de métrica

Definição

Padrão

Se uma fórmula consistir de uma única métrica padrão, ela exibirá dados idênticos à sua métrica não calculada equivalente. Métricas padrão são úteis ao criar métricas calculadas específicas para cada item da linha.

Por exemplo, Pedidos Visitas pega os pedidos daquele item de linha específico e os divide pelo número de visitas daquele item de linha específico.

Total geral

Use o Total geral para informar o período de relatórios em cada item da linha. Se uma fórmula consistir em uma única métrica de total geral, a métrica calculada exibirá o mesmo número de total geral em cada item da linha. As métricas de total geral são úteis quando você deseja criar métricas calculadas que se comparam aos dados totais.

Por exemplo, Pedidos Visitas totais mostra a proporção de pedidos em relação a todas as visitas, não apenas as visitas ao item de linha específico. Neste exemplo, você especifica Total geral para a métrica Visitas na sua métrica calculada, que a transformará automaticamente em Total de visitas.

Especifique a atribuição.
1. Você também pode:
  - Desabilitar a opção Usar modelo de atribuição não padrão para usar o modelo de atribuição de coluna padrão, que é Último contato, com uma janela de pesquisa de 30 dias.
  - Habilitar a opçã o Usar modelo de atribuição não padrão. Na caixa de diálogo Modelo de atribuição de coluna,
    - Selecione um Modelo nos modelos de atribuição.
    - Selecione um Container nas opções de container.
    - Selecione uma Janela de retrospectiva nas opções da janela de retrospectiva. Se você selecionar Hora personalizada, poderá definir o período em Minuto(s) até Trimestre(s).
2. Selecione Aplicar para aplicar o modelo de atribuição não padrão. Selecione Cancelar para cancelar.
Se você já tiver definido um modelo de atribuição não padrão, selecione Editar para modificar a seleção.

Consulte Exemplo para ver um exemplo de uso de um modelo de atribuição, container e janela de pesquisa.

Modelos de atribuição attribution-models

Um modelo de atribuição determina quais itens de dimensão recebem crédito por uma métrica quando há vários valores na sua janela de retrospectiva. Os modelos de atribuição só se aplicam quando a janela de retrospectiva contém vários itens de dimensão. Se apenas um item de dimensão for definido, esse item de dimensão receberá 100% de crédito, independentemente do modelo de atribuição usado.

Ícone

Modelo de atribuição

Definição

Último contato

Dá 100% de crédito ao ponto de contato que ocorreu mais recentemente antes da conversão. Este modelo de atribuição normalmente é o valor padrão para qualquer métrica na qual um modelo de atribuição não tenha sido especificado de outra forma. As organizações normalmente usam esse modelo quando o tempo de conversão é relativamente curto, como na análise de palavras-chave de pesquisa interna.

Primeiro contato

Dá 100% de crédito ao primeiro ponto de contato visto na janela de retrospectiva de atribuição. As organizações normalmente usam esse modelo para entender a percepção da marca ou a conquista de clientes.

Linear

Distribui igualmente o crédito entre todos os pontos de contato que resultam em uma conversão. É útil quando os ciclos de conversão são mais longos ou exigem um engajamento mais frequente do cliente. As organizações normalmente usam esse modelo de atribuição para medir a eficácia de notificações de aplicativos móveis ou com produtos baseados em assinatura.

Participação

Dá 100% de crédito a todos os pontos de contato exclusivos. Como cada ponto de contato recebe 100% de crédito, os dados da métrica geralmente somam mais de 100%. Se um item de dimensão aparecer várias vezes separadas antes de uma conversão, os valores serão desduplicados para 100%. Esse modelo de atribuição é ideal em situações em que você deseja entender a quais pontos de contato os clientes estão mais expostos. As organizações de mídia normalmente usam esse modelo para calcular a velocidade do conteúdo. As organizações de varejo normalmente usam esse modelo para entender quais partes do site são essenciais para a conversão.

Mesmo contato

Dá 100% de crédito ao mesmo evento no qual ocorreu a conversão. Se um ponto de contato não ocorrer no mesmo evento que uma conversão, ele será agrupado em “Nenhum”. Este modelo de atribuição às vezes é equiparado à ausência de um modelo de atribuição. É bastante útil em cenários em que você não deseja que valores de outros eventos afetem como uma métrica distribui crédito aos itens de dimensão. As equipes de produto ou design podem usar esse modelo para avaliar a eficácia de uma página na qual ocorre a conversão.

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. Esse modelo de atribuição é melhor utilizado em cenários em que você valoriza mais a primeira e a última interação, mas não deseja descartar completamente as interações adicionais entre elas.

Curva 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. Semelhante à “Forma de U”, esse modelo de atribuição favorece a primeira e a última interação, mas com foco maior na última interação.

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. Semelhante à “Forma de J”, esse modelo de atribuição favorece a primeira e a última interação, mas com foco maior na primeira interação.

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 cenários em que você deseja medir a atribuição em relação a um evento específico e significativo. Quanto mais tempo uma conversão demorar para ocorrer após esse evento, menos crédito será dado.

Personalizado

Permite especificar o peso que você deseja dar ao primeiro ponto de contato, ao último ponto de contato e a pontos de contato intermediários. 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. Este modelo é ideal para analistas que desejam controle total sobre seu modelo de atribuição e têm necessidades específicas que outros modelos de atribuição não atendem.

Algorítmico

Usa técnicas estatísticas para determinar dinamicamente a alocação ideal de crédito para a métrica selecionada. O algoritmo usado para atribuição é baseado no Harsanyi Dividend da teoria dos jogos cooperativos. O dividendo de Harsanyi é uma generalização da solução de valor de Shapley (batizada de Lloyd Shapley, economista vencedor do Nobel) para distribuir crédito entre os jogadores em um jogo com contribuições desiguais para o resultado.
Em alto nível, a atribuição é calculada como uma aliança de jogadores aos quais um excedente deve ser distribuído equitativamente. A distribuição excedente de cada aliança é determinada de acordo com o excedente anteriormente criado por cada subaliança (ou itens de dimensão participantes anteriores) de forma recursiva. Para mais detalhes, veja os documentos originais de John Harsanyi e Lloyd Shapley:
Shapley, Lloyd S. (1953). Um valor para jogos em pessoa. Contribuições para a Teoria dos Jogos, 2(28), 307-317.
Harsanyi, John C. (1963). Um modelo de negociação simplificado para o jogo cooperativo entre pessoas. International Economic Review 4(2), 194-220.

Container container

Um container de atribuição define o escopo desejado para a atribuição. As opções disponíveis são:

Visita: verifica as conversões do escopo do contêiner de visitas.
Visitante: verifica as conversões do escopo do contêiner de visitantes.

Janela de pesquisa lookback-winwow

As janelas de retrospectiva representam quanto tempo uma conversão deve retroceder para incluir pontos de contato. Se um item de dimensão for definido fora da janela de retrospectiva, o valor não será incluído em nenhum cálculo de atribuição.

14 dias: retroage até 14 dias a partir do momento em que a conversão ocorreu.
30 dias: retroage até 30 dias a partir do momento em que a conversão ocorreu.
60 dias: retroage até 60 dias a partir do momento em que a conversão ocorreu.
90 dias: retroage até 90 dias a partir do momento em que a conversão ocorreu.
Tempo personalizado: permite definir uma janela de retrospectiva personalizada a partir de quando ocorreu uma conversão. Você pode especificar o número de minutos, horas, dias, semanas, meses ou trimestres. Por exemplo, se uma conversão ocorreu em 20 de fevereiro, uma janela de retrospectiva de cinco dias avaliaria todos os pontos de contato da dimensão de 15 a 20 de fevereiro no modelo de atribuição.

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 do modelo de atribuição, o container e os canais recebem créditos diferentes. Veja exemplos na tabela abaixo:

Modelo

Container

Janela de retrospectiva

Explicação

Primeiro contato

Visita

30 dias

A atribuição analisa somente a terceira visita. Entre email e exibição, o email foi o primeiro, portanto, o email recebe 100% de crédito pela compra de US$ 50.

Primeiro contato

Visitante

30 dias

A atribuição analisa as três visitas. A pesquisa paga foi a primeira, portanto recebe 100% de crédito pela compra de US$ 50.

Linear

Visita

30 dias

O crédito é dividido entre email e exibição. Ambos os canais recebem um crédito de US$ 25.

Linear

Visitante

30 dias

O crédito é dividido entre pesquisa paga, redes sociais, email e exibição. Cada canal recebe um crédito de US$ 12,50 pela compra.

Forma de J

Visitante

30 dias

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).

Declínio de tempo

Visitante

30 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 de email e a conversão. 2^(-0/7) = 1
Intervalo de seis dias entre o ponto de contato de rede social e a conversão. 2^(-6/7) = 0.552
Intervalo de nove 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

Os eventos de conversão que normalmente têm números inteiros são divididos se o crédito pertencer a mais de um canal. Por exemplo, se dois canais contribuem para um pedido usando um modelo de atribuição linear, ambos os canais recebem 0,5 desse pedido. Essas métricas parciais são somadas para todas as pessoas e depois arredondadas para o número inteiro mais próximo para fins de geração de relatórios.

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