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Google Attribution para anunciantes

Escrito por Toni Fernández

Medir el impacto del marketing en todos los dispositivos y todos los canales desde un mismo lugar y sin costes adicionales es posible con el nuevo Google Attribution.

Hace unos días, Google presentó una variedad de nuevas innovaciones para los anuncios, Analytics y Doubleclick en su evento anual de Google Marketing Next. Uno de los temas más importantes sobre los que se habló fue el “machine learning” y los modelos de atribución (Google Attribution), algo que está en boca de todos los profesionales de PPC y de los anunciantes.

Según Google, la tecnología de aprendizaje automático es fundamental para ayudar a los vendedores a analizar innumerables señales en tiempo real y llegar a los consumidores con anuncios más útiles en los momentos más adecuados.

Evento Google Next

Evento Google Next

Nueva herramienta de atribución de Google – Google Attribution

La atribución es complicada para los anunciantes y para las agencias. Un modelo de atribución es un conjunto de reglas que determinan cómo se asigna el peso de las ventas y conversiones a los diferentes puntos de contacto o touch-points en la ruta de conversión. Es imprescindible para los anunciantes entender cómo cada uno de estos canales se relacionan entre sí y se apoyan mutuamente durante el customer journey.

Los puntos de contacto pueden darse desde el correo electrónico, redes sociales, SEO y PPC, e históricamente ha sido muy difícil atribuir las ventas a esfuerzos de publicidad específicos. Asimismo, el entorno multidispositivo hace que sea muy complejo entender el customer journey sin rupturas.

Google Attribution es un producto nuevo que pretende cerrar la brecha en los informes de marketing e indicar a los anunciantes cómo atribuir cada conversión a cada venta. Por primera vez, Google Attribution hace posible que cada eCommerce mida el impacto de su marketing en los dispositivos y en todos los canales, todo ello en un solo lugar y sin coste adicional.

Dada la complejidad actual de los procesos de compra, un negocio podría tener una docena de interacciones con una sola persona: en display, vídeo, búsqueda, social y en su sitio web o app. Todos estos momentos se producen en múltiples dispositivos, haciéndolos aún más difícil de medir.
Los vendedores han estado tratando de descifrar la atribución durante años, pero ninguna de las soluciones disponibles ha sido suficiente.

Para empezar, la mayoría de las herramientas de atribución son difíciles de configurar. También es bastante común perder la pista de los clientes cuando se mueven entre los dispositivos y, finalmente, la mayoría de estos modelos no están integrados con las plataformas de anuncios, lo que hace casi imposible tomar cualquier tipo de decisión en relación con la asignación de presupuestos.

Cada plataforma de publicidad ve la película de una manera totalmente diferente, y casi siempre se otorga el máximo peso posible de las conversiones con las que tienen algún tipo de relación, aunque sea ínfima.

Aunque la muerte del modelo de atribución del último clic se está anunciando desde hace mucho tiempo, muchos anunciantes siguen utilizando la atribución del modelo de último clic, sobre todo porque todo el proceso es demasiado difícil de coordinar con precisión y es el más cercano al momento de compra. Con Google Attribution parece que ahora los anunciantes podrán finalmente entender cómo cada uno de sus esfuerzos de marketing trabaja de manera coordinada junto con el resto.

Las integraciones con AdWords, Google Analytics y DoubleClick Search facilitarán la agregación de datos de todos sus canales de marketing. El resultado final será una vista completa del rendimiento de los canales.

Google Attribution también facilitará el cambio a la atribución basada en datos. La atribución basada en datos es uno de los modelos recientes introducidos para ayudar a los anunciantes a obtener una mejor comprensión de la atribución. A diferencia de los modelos basados ​​en reglas, la asignación basada en datos utiliza el machine learning para evaluar todas las rutas de conversión y no conversión en su cuenta e identifica el crédito adecuado para cada interacción.

El modelo considera, entre otros, el número de interacciones con los anuncios, el orden de exposición de los anuncios, las diferentes creatividades de los anuncios y otros factores para determinar qué palabras clave y clics son los más efectivos para llegar a los resultados.

Este es el intento de Google para construir una herramienta de medición fina de atribución que pueda aplicarse a las campañas y comenzar inmediatamente a proporcionar datos accionables. En otras palabras, el modelo basado en datos examina todos los clics de los anuncios de búsqueda y luego compara las rutas de clics de los clientes que convierten, frente a la ruta de clics de los clientes que no lo hacen.

El modelo identifica los patrones de clics que conducen a las conversiones y luego básicamente se superponen a sus campañas y le indican cuán valiosas son sus campañas basadas en esta amplia gama de comportamientos de búsqueda.

La importancia del modelo de atribución basado en datos de Google

Google siempre ha tenido problemas para realizar el seguimiento a través de todos los dispositivos, ya que la gente normalmente no se registra en Google. Facebook es mucho mejor en la atribución porque tienen inicio de sesión único (SSO). El inicio de sesión único es la clave para poder llegar a los usuarios en lugar de poder llegar a las cookies. Hay una gran diferencia entre la orientación basada en cookies y la orientación basada en el usuario.

Google siempre ha estado relacionado con la orientación basada en cookies porque todas sus herramientas de publicidad están vinculadas a las búsquedas, palabras clave o navegadores basándose siempre ​​en la información de estas.

Google Attribution Model Diagram

Google Attribution Model Diagram

Supongamos la siguiente situación: un anunciante coloca un código de AdWords en su sitio web. Ana, una potencial clienta va a su sitio web y navega por la sección de zapatos de tacón. Los anunciantes pueden utilizar estos datos para orientar a Ana. No obstante, un gran problema reside en que ese ordenador lo puede usar su hermano por ejemplo, y debido a que Google no siempre es capaz de realizar un seguimiento del usuario basado en un SSO, se atasca en la orientación del navegador pero que puede no ser la persona que lo está empleando en otro momento diferente.

Así que Google mostrará al hermano de Ana los mismos anuncios de zapatos de tacón (aunque no esté interesado en esos productos). Esto se debe a que el comportamiento de navegación de Ana es la única información que Google tiene para analizar.

Considerando que, debido a la función de inicio de sesión de Facebook, la plataforma puede dirigirse a Ana y a su hermano por separado, esto permite a los anunciantes dirigirse a los individuos en lugar de dirigirse a los navegadores basados ​​en datos de cookies.

Google anunció hace tiempo que están consiguiendo mejoras desde el punto de vista de inicio único. Si has iniciado sesión en Google (por ejemplo, a través de tu cuenta de Gmail de trabajo) en tu ordenador y en tu teléfono, eres un buen objetivo para los anunciantes de Google. Sin embargo, si no has iniciado sesión en Google en varios dispositivos (por ejemplo, en el trabajo usas Chrome pero en casa usas Firefox), es difícil rastrear tu comportamiento.

Con el modelo de atribución de datos basada en machine learning, Google está intentando realizar un seguimiento de conversiones a través de múltiples puntos de contacto y dispositivos. Si todo es como dicen, ahora podremos hacer un mejor trabajo para tener una visión holística de nuestras campañas y cómo funcionan juntas.

Con el modelo basado en datos y el aprendizaje automático, Google está tratando de determinar cuáles de esos puntos de contacto fueron los más valiosos y distribuirá las conversiones de una manera que asigne el valor adecuado a cada uno.

Esta nueva funcionalidad es la forma que Google tiene de decir que su tan empleado last-click model no es tan realista y que se debe empezar a emplear Google Atribution. No obstante, se requerirá tiempo para que el modelo de aprendizaje de la máquina tenga suficientes datos.

Incluso sería posible que se note una caída en las conversiones al principio, porque Google está intentando redistribuir el peso entre campañas y extraer datos históricos.

Todavía no hay una fecha concreta para la apertura de este servicio y aún menos para países que normalmente Google deja para una segunda fase, como España, Argentina, México o Colombia. Parece ser que falta poco para ello y es posible que a finales de año esté abierta a un número amplio de anunciantes, aunque no hay nada confirmado.

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