El modelo de atribución basado en datos

El modelo de atribución es el proceso de asignar crédito a los puntos de contacto de marketing a lo largo de la ruta de conversión. Google ofrece un modelo de atribución basado en datos que utiliza el aprendizaje automático para analizar los datos de conversión y atribuir las conversiones a las interacciones que las impulsaron

Este modelo es diferente de otros modelos de atribución porque no se basa en reglas predefinidas para atribuir las conversiones. En su lugar, examina todos sus datos de conversión y utiliza el aprendizaje automático para identificar patrones y asignar créditos. Como resultado, el modelo de atribución basado en datos puede atribuir el crédito con mayor precisión que otros modelos.

Qué es el modelo de atribución basado en datos

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El modelo de atribución basado en datos se basa en el aprendizaje automático para analizar las conversiones y los clics. El aprendizaje automático es una forma de inteligencia artificial que permite a los ordenadores aprender de los datos y mejorar su rendimiento con el tiempo.

Con el modelo de atribución basado en datos, Google examina todos los factores que intervienen en una conversión -como la posición del anuncio, el tipo de dispositivo y la ubicación- y, a continuación, utiliza el aprendizaje automático para optimizar la entrega y la atribución de los anuncios

El modelo de atribución basado en datos ha demostrado ser más preciso que otros métodos, como la atribución del último clic. La atribución del último clic otorga todo el crédito de una conversión al último anuncio en el que se hizo clic antes de que se produjera la conversión. Sin embargo, este método no tiene en cuenta otros factores importantes, como la posición del anuncio o el tipo de dispositivo. El modelo de atribución basado en datos resuelve este problema utilizando el aprendizaje automático para ponderar todos los factores que intervienen en una conversión

Cómo funciona el modelo de atribución basado en datos

El modelo de atribución basado en datos funciona analizando sus datos de conversión e identificando patrones. A continuación, asigna el crédito a las interacciones que impulsaron las conversiones basándose en esos patrones

Por ejemplo, si el modelo ve que las personas que interactúan con su anuncio antes de convertir son más propensas a convertir que las personas que no interactúan con su anuncio, dará más crédito a las interacciones del anuncio

Del mismo modo, si el modelo observa que las personas que interactúan con su anuncio y luego visitan su sitio web antes de la conversión tienen más probabilidades de convertir que las personas que sólo interactúan con su anuncio, dará más crédito tanto a la interacción con el anuncio como a la visita al sitio web

El modelo de atribución basado en datos tiene en cuenta una serie de factores a la hora de atribuir las conversiones, entre ellos:

• Tiempo de retraso: El tiempo que transcurre entre el momento en que se produce una interacción y el momento en que se produce una conversión
• Posición: La posición de una interacción en la ruta de conversión (por ejemplo, si es la primera, segunda o tercera interacción)
• Longitud de la ruta: El número de interacciones en la ruta de . El modelo de atribución basado en datos aprende y evoluciona constantemente a medida que se obtienen nuevos datos. Como resultado, se vuelve más preciso con el tiempo y es más capaz de atribuir el crédito correctamente

Entonces, ¿debo pasarme ya a este sistema de atribución en Google Ads?

El modelo de atribución basado en datos es una poderosa herramienta que puede ayudarle a entender cuáles de sus esfuerzos de marketing están impulsando las conversiones. Es la forma más precisa de atribuir conversiones y clics.

Al utilizar el aprendizaje automático para analizar los datos de conversión, puede atribuir el crédito con mayor precisión que otros modelos. Como resultado, puede optimizar sus campañas para obtener el máximo ROI.

Ha demostrado ser más preciso que otros métodos, como la atribución de último clic. Si busca una forma más precisa de atribuir las conversiones, el modelo de atribución basado en datos es el camino a seguir.