Los 3 mayores problemas con la atribución de publicidad y cómo la personalización juega un papel

Al evaluar sus canales de marketing, es lógico pensar que cuantos más datos tenga, más éxito tendrá.

Donde antes era así, ahora se está volviendo cierto lo contrario. Los tipos de datos, los puntos de información y la cantidad de herramientas que pueden ayudarlo a entenderlos son innumerables.

A los especialistas en marketing no les faltan datos. Se están ahogando en eso. Pero hay un método que les ayuda a mantener la cabeza fuera del agua: la atribución de anuncios.

¿Qué es la atribución de anuncios?

En publicidad, la atribución se refiere al proceso de seguimiento de las fuentes de referencia de un objetivo de usuario en particular. Ese objetivo podría ser un registro, una descarga, una compra, etc.

Cuando el viaje del comprador es largo y complicado, rastrear el camino hacia estos objetivos es vital para todas las empresas. La atribución te dará una idea de tus canales más rentables. Si sabe cómo lo encontró un usuario, dónde lo abandonó, qué canales lo llevaron a convertir, etc., puede tomar mejores decisiones sobre gastos y optimización.

La importancia de la atribución

Los especialistas en marketing de todo el mundo tienen un gran problema: su big data es demasiado grande:

Administrar los innumerables puntos de datos que vienen con cada visitante en todos los medios, dispositivos y plataformas, es aparentemente imposible de hacer. Pero al clasificar estos datos, los anunciantes no tienen otra opción.

La atribución es el método mediante el cual se evalúa la efectividad de la publicidad. Y si no puede determinar la efectividad de sus campañas publicitarias, qué canales generan más ROI que otros, no puede saber cómo presupuestar.

Por lo tanto, es posible que se sorprenda al descubrir que poco más de una cuarta parte de los profesionales del marketing utilizan la atribución para todas sus campañas.

Algunos dijeron que lo tienen configurado pero no analizan los resultados. Otros dijeron que no planean usar la atribución en absoluto:

Pero una parte importante de los especialistas en marketing dicen que lo usan para algunas campañas o no lo usan pero les gustaría. Ambas categorías revelan que existen barreras para la adopción de la atribución. Y no es de extrañar. Hay algunos problemas importantes con los modelos más comunes.

Los problemas con la atribución de anuncios

En teoría, la atribución es una táctica que puede generar dividendos cuando llega el momento de invertir en nuevas campañas y optimizar los deficientes. En la práctica, sin embargo, puede ser difícil determinar cómo atribuir a los referentes de campañas publicitarias rentables.

Problema de atribución de anuncios n. ° 1: ¿Quién recibe el crédito?

El primer gran problema es determinar cómo acreditar a los referentes que contribuyen a un objetivo en particular. Con un viaje de comprador largo y complejo, ¿cómo asigna valor a cada punto de contacto?

Si un usuario ingresa a través de un anuncio de Facebook, por ejemplo, pero luego lee una publicación de blog, luego visita su página de precios y semanas después, compra en una página de destino posterior al clic después de hacer clic en un anuncio de reorientación, ¿cuál fue el mayor contribuyente a la conversión? ?

¿Fue Facebook por ganar ese primer clic? ¿El anuncio de retargeting? ¿La página de destino posterior al clic?

Es difícil de contar.

Es por eso que existen varios modelos para ayudarlo.

Los diferentes modelos de atribución publicitaria

No existe un enfoque único para la atribución. Algunos modelos enfatizan el primer clic que conduce a la conversión, otros, el último. Aquí está a quién los diferentes modelos deciden dar crédito:

Primer toque

El modelo de primer toque da crédito al primer punto de contacto, y solo al primero. Por lo tanto, si su usuario pasa de la búsqueda a una página de destino posterior al clic, luego es reorientado en Facebook, luego hace clic y convierte en una página de destino posterior al clic diferente, el crédito de la conversión se destinará a la búsqueda.

Último toque

Al igual que el modelo de primer toque, el último toque da crédito a un solo punto de contacto. Esta vez, sin embargo, es al final de la interacción. Si usamos el mismo ejemplo anterior (Búsqueda → Página posterior al clic → Facebook → Página posterior al clic), la última página posterior al clic recibe todo el crédito por la conversión.

Último no directo

Al igual que el primer y el último clic, el último no directo otorga crédito de conversión a una sola fuente. Sin embargo, a diferencia de ellos, excluye el tráfico directo. Dado que cualquier persona que navegue directamente a su sitio web probablemente sea alguien que haya interactuado con su marca anteriormente, el último clic indirecto asume que directo no es el efector de la conversión y, por lo tanto, no le da crédito. La última fuente que no fue directa obtiene el 100% del crédito.

Lineal

El modelo lineal utiliza la atribución multitáctil, por lo que, a diferencia de los dos modelos anteriores, este da crédito a más de una fuente. En el modelo lineal, cada punto de contacto recibe el mismo crédito por la conversión.

Tiempo en decaida

Otro modelo de atribución múltiple, el decaimiento del tiempo otorga crédito en función del orden en el que se accede a los puntos de contacto. En nuestro ejemplo (de nuevo: Buscar → Página posterior al clic → Facebook → Página posterior al clic), esto le daría más crédito a la última página posterior al clic, la segunda más a Facebook, la tercera a la página original posterior al clic y la menos para buscar.

Basado en la posición

Otro modelo de atribución de anuncios multitáctiles, este da más crédito al primer y último punto de contacto (40% cada uno), y divide el 20% restante entre los puntos de contacto entre ellos.

¿Qué modelo es el mejor?

Qué fuente merece crédito depende de a quién le pregunte. También depende de muchas otras variables. Cada modelo enfatiza una parte diferente del viaje del comprador como el mayor efector (es) de la acción del objetivo. ¿Qué modelo es el mejor? Eso depende…

Problema de atribución de anuncios n. ° 2: ¿Qué modelo debería utilizar?

El problema dos está relacionado con el primero. Si tiene varios modelos para determinar la atribución, porque hay más de una forma de otorgar crédito, ¿cómo sabe cuál usar?

La respuesta es complicada y varía de una empresa a otra. Depende de muchas cosas, como el ciclo de ventas, la industria, el producto, etc., pero hay algunas formas de determinar cuál usar. A continuación, presentamos algunos pros, contras y los mejores momentos para usarlo.

Primer toque

La atribución de primer toque debe usarse para la generación de demanda. Si está intentando impulsar las métricas de la parte superior del embudo, esto le dará una idea de lo que atrajo a su visitante y lo convirtió en un cliente potencial.

Las ventajas de este modelo son que es muy fácil de configurar. Sin embargo, las desventajas son que solo representa un punto de contacto en el embudo de marketing.

Último toque

La atribución de primer toque es particularmente valiosa para las campañas de embudo inferior, cuando intenta determinar qué fuentes llevaron a una conversión de alto valor, como una venta.

Los pros y los contras de este modelo son como los del modelo de primer toque: son fáciles de configurar, pero revelan solo una pequeña parte de la imagen.

Último no directo

El último modelo no directo es útil para empresas que ven muchas conversiones directas. La ventaja de este método de atribución es que muestra el último canal que condujo a esas conversiones. Es similar al último clic, ya que solo muestra una pequeña parte del viaje, pero brinda mejor información a las empresas, como las del sector B2B, que ven la mayoría de sus conversiones en el sitio.

Lineal

La atribución lineal es valiosa para contar una historia más completa que los modelos de atribución única. Si tiene un camino más largo hacia la conversión, esta es una excelente manera de evaluar todos los canales que llevaron a la acción del objetivo.

La mayor ventaja de este modelo es que es más completo que los demás. La mayor desventaja es que otorga crédito por igual, cuando ciertas acciones como leer una publicación de blog o hacer clic en un anuncio son dos indicadores de interés muy diferentes.

Tiempo en decaida

El modelo de disminución del tiempo otorga más crédito a los puntos de contacto más adelante en el viaje hacia la conversión. Este método de atribución es útil para las empresas con ciclos de ventas más largos o aquellas que tienen como objetivo objetivos de embudo inferior.

El beneficio de este modelo es que le da una idea de las fuentes que más contribuyen a la conversión. Sin embargo, asume que las fuentes que vienen justo antes de la conversión son las más influyentes. Este no es siempre el caso.

Basado en posición (o en forma de U)

Como ocurre con otros modelos de atribución múltiple, la atribución basada en la posición se utiliza mejor cuando el recorrido del cliente es largo y complejo.

El principal beneficio que obtienen los usuarios de esto es similar al de la atribución lineal: obtienes una imagen más completa del recorrido del cliente. Sin embargo, al igual que la atribución de deterioro del tiempo, obtiene la valoración adicional de los momentos clave en el recorrido del cliente. Básicamente, ese es el primer y último toque. En esencia, este es un método de atribución múltiple que combina modelos de primer, toque, último toque y lineales.

Sin embargo, la desventaja es la suposición del modelo de que el primer y el último toque realmente merecen el 40% del crédito por conversión. Si usted es una agencia de marketing, por ejemplo, y sus publicaciones de blog de alta calidad son lo que demuestra que vale la pena contratarlo, obtendrán muy poco crédito por la conversión si el cliente lo encontró en la búsqueda y realizó una conversión directa.

Problema de atribución de anuncios n. ° 3: ¿Cómo atribuye referencias específicas?

El tercer problema es que evaluarlos requiere más que rastrear canales.

Como puede atestiguar cualquier especialista en marketing, cada campaña viene con referencias dentro de referencias. Sus páginas web, por ejemplo, pueden contener varias llamadas a la acción. Sus campañas tendrán varios anuncios que abarcan varias palabras clave, es probable que sus páginas de destino posteriores al clic existan entre otras variaciones.

Los modelos de atribución pueden ayudar a determinar ampliamente la ruta de compra. Para comprender mejor esa ruta, puede utilizar parámetros UTM. Estos son fragmentos de texto que se agregan al final de su URL, que especifican detalles clave para la atribución. Hay cinco tipos:

• utm_source: identifique el anunciante, sitio, publicación, etc. que está enviando tráfico a su propiedad, por ejemplo: google, newsletter4, billboard.
• utm_medium: el medio de publicidad o marketing, por ejemplo: cpc, banner, boletín informativo por correo electrónico.
• utm_campaign: el nombre de la campaña individual, el eslogan, el código de promoción, etc. de un producto.
• utm_term: identifica las palabras clave de búsqueda de pago. Si está etiquetando manualmente campañas de palabras clave pagas, también debe usar utm_term para especificar la palabra clave.
• utm_content: se utiliza para diferenciar contenido similar o enlaces dentro del mismo anuncio. Por ejemplo, si tiene dos enlaces de llamado a la acción dentro del mismo mensaje de correo electrónico, puede usar utm_content y establecer diferentes valores para cada uno para saber qué versión es más efectiva.

Cuando se usan juntos, estos códigos UTM pueden ayudarlo a identificar incluso los orígenes más detallados de un clic. También pueden ayudarlo a evitar errores de cálculo. En una publicación de blog de Confluent Forms, David Kutcher ofrece un ejemplo:

Por ejemplo, supongamos que eres un ávido usuario de Twitter y sigues las recomendaciones para compartir el mismo enlace con frecuencia. Para evitar ser marcado como contenido duplicado, cambia el contenido que acompaña al enlace, a menudo con texto y hashtags diferentes.

Si no está utilizando códigos UTM, todo el tráfico de esos tweets llegará a su Analytics con el mismo aspecto, como una referencia de Twitter. Claro, tendrá algunas de las métricas de Twitter, pero no podrá conectar un Tweet a una Conversión.

Esto es realmente útil para evaluar algo más que el canal. Quizás, por ejemplo, un hashtag fue el motivo de mejora en el rendimiento de un Tweet. Quizás fue la hora del día o el mensaje de texto. Con los parámetros UTM, hay pocas cosas que no puedas rastrear cuando se trata del clic.

El otro problema que resuelven los parámetros UTM es la información inconsistente que puede provenir de las plataformas de análisis. No todas las plataformas utilizarán el mismo modelo de atribución. Facebook, por ejemplo, utiliza la atribución de último toque. Si se hace clic en un anuncio de Facebook y resulta en una conversión, Facebook recibe el crédito. Esto no mostrará la imagen completa para los anuncios de reorientación, que un usuario solo ve si se ha comprometido con el anunciante primero.

Cómo la personalización de Instapage atribuye referencias

Con los parámetros UTM, las convenciones de etiquetado descriptivo pueden ayudar a contar una historia más completa en su panel de análisis. En Instapage, por ejemplo, puede configurar parámetros UTM para cada experiencia personalizada que desea ofrecer a las personas que hacen clic en su enlace:

Por su parte, la herramienta de análisis mostrará exactamente lo que experimentan. Cada parámetro UTM lo ayudará a clasificar ese montón de datos más fácilmente, según sus etiquetas predefinidas.

Comience con un mejor tipo de atribución de anuncios

No existe un modelo único de atribución de anuncios. Cada uno es valioso en su propia situación. Donde los especialistas en marketing B2B pueden preferir la tecnología multitáctil, las empresas B2C con un viaje de compra más corto pueden no necesitar la complejidad.

Cualquiera que elija, los parámetros UTM son una valiosa adición para minimizar la confusión entre plataformas que usan diferentes modelos, para ayudarlo a clasificar mejor los datos y tomar mejores decisiones basadas en un mayor detalle.

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