O Google está constantemente avançando em direção à automação e menos autonomia para anunciantes em sua plataforma. Infelizmente, isso muitas vezes resulta na descontinuação de recursos mais antigos que todos estão acostumados a utilizar. Recentemente, vimos o fim dos modelos de atribuição do Google Ads de primeiro clique, linear, time decay e position-based, anunciado pelo Google no início deste ano. Chegamos ao ponto em que não é mais possível utilizar esses modelos de atribuição. Conversões existentes que os utilizavam foram automaticamente migradas para o modelo de atribuição baseado em dados.

Modelos de Atribuição Tradicionais

Antes de explorarmos as implicações futuras, vamos entender como os modelos tradicionais de atribuição rastreavam conversões e qual a diferença em relação aos modelos baseados em dados e last-click que permanecem disponíveis:

• Último Clique (ainda disponível): Atribui todo o crédito à última interação que um usuário tem com um anúncio antes de converter.
• Primeiro Clique: Atribui todo o crédito à primeira interação na jornada do cliente, independentemente de interações subsequentes.
• Linear: Distribui uniformemente o crédito em todos os pontos de contato ao longo da jornada do cliente.
• Time decay: Atribui mais crédito às interações próximas à conversão e menos às interações mais antigas.
• Position-based: Atribui mais crédito à primeira e última interações, enquanto as interações intermediárias recebem menos crédito.

O que é Atribuição Baseada em Dados

 Para entender por que o Google descontinuaria os modelos tradicionais de atribuição, é essencial compreender o modelo de atribuição baseado em dados.

O rastreamento de conversão baseado em dados no Google Ads é um método avançado de rastreamento e atribuição de conversões a palavras-chave, anúncios e campanhas específicos com base em dados históricos e algoritmos de aprendizado de máquina. Esse sistema visa fornecer aos anunciantes insights mais precisos sobre a eficácia de seus esforços publicitários.

Como Funciona a Atribuição Baseada em Dados

• Coleta de Dados: O Google Ads reúne uma riqueza de dados relacionados às interações do usuário com seus anúncios e site, incluindo cliques, comportamento do usuário e dados de conversão.
• Algoritmos do Machine Learning: O Google utiliza algoritmos do machine learning para analisar esses dados e identificar padrões, considerando fatores como horário do dia, tipo de dispositivo, localização, entre outros.
• Modelagem de Atribuição: O rastreamento de conversão baseado em dados utiliza técnicas avançadas de modelagem de atribuição para atribuir valor a diferentes pontos de contato na jornada do cliente, considerando várias interações com seus anúncios antes da conversão.
• Previsão de Conversão: Com base em dados históricos e insights do machine learning, o Google Ads prevê a probabilidade de uma conversão para cada clique no seu anúncio, otimizando sua estratégia de lances em tempo real.

Último Clique Ainda em Cena: Uma notícia positiva para os adeptos dos modelos tradicionais é que o último clique ainda está disponível. Este modelo atribui todo o crédito da conversão ao último clique que um usuário fez antes de converter.

Prós e Contras do Último Clique

Prós

• Simplicidade: É fácil de entender, fornecendo uma visão clara de quais anúncios ou palavras-chave estão gerando conversões imediatas.
• Uso Histórico: O último clique tem sido o modelo padrão por muito tempo, sendo amplamente utilizado e familiar para muitos anunciantes.
• Disponibilidade de Dados: Em alguns casos, especialmente para anunciantes menores ou com capacidades de rastreamento limitadas, o último clique pode ser a única opção prática devido às limitações de dados.
• Alinhamento com Metas de Resposta Direta: Para empresas focadas em publicidade de resposta direta e conversões imediatas, o último clique pode estar alinhado com suas metas.

Contras

• Inadequado para Jornadas Complexas: Em jornadas de cliente modernas, frequentemente complexas, com várias interações em diferentes canais e dispositivos, o último clique ignora a influência de todos os cliques, proporcionando uma visão incompleta do comportamento do usuário.
• Distribuição Desigual de Crédito: Pode recompensar injustamente o último clique, mesmo se cliques anteriores desempenharem um papel crucial na decisão do usuário.
• Má Alocação de Orçamento: Contar apenas com o último clique pode levar à má alocação de gastos com anúncios, investindo demais em palavras-chave ou campanhas que aparentemente têm bom desempenho devido a estarem no final do caminho do clique.

O Futuro dos Modelos de Atribuição no Google Ads

Por enquanto, você tem a opção de usar modelos de atribuição baseados em dados ou último clique no Google Ads. A escolha pode depender da preferência pessoal ou de como você deseja visualizar as informações de desempenho.

Nossa opinião pessoal, que pode diferir de outros especialistas, é que apreciamos e geralmente preferimos o último clique. Nós vemos como uma maneira simples e direta para geração de leads. Podemos identificar exatamente qual palavra-chave e anúncio geraram o lead. Para nós, da GooWords, a atribuição dispersa e frações de atribuição de conversão são geralmente confusas para muitos clientes. Clique, lead, oportunidade, venda.

No entanto, temos utilizado a atribuição baseada em dado e percebemos que ela se tornará a opção permanente em algum momento, considerando que o modelo baseado em dados pode alimentar lances mais inteligentes do lado do machine learning. Em alguns aspectos, é preciso abraçar esses avanços na inteligência artificial e publicidade digital, por mais forçados e desnecessários que possam parecer.

No final do dia, é necessário escolher o modelo de atribuição disponível que melhor ajuda a medir e rastrear seu desempenho para que você possa alcançar suas metas de marketing.

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