Nos hemos acostumbrado al modelo de último clic desde la creación de Google
Analytics en 2005 hasta 2023, esta plataforma gratuita, limitado a 10 millones
de hits (cargas de servidor), ha educado a todo el mundo en el uso y análisis
de la analítica web, ya sea para páginas informativas como páginas de comercio
electrónico. Y aunque existen muchas soluciones parecidas de pago, su modelo
“freemium” nos volvió Google dependientes. Es así como nos acostumbramos al
modelo de último clic y sólo pensamos en el último esfuerzo del
embudo de conversión.

Por supuesto que grandes anunciantes pueden optar por otras alternativas
como Adobe o incluso por la versión premium de Google Analytics 360 por un
costo anual aproximado de $150,000 USD que varía por cada mercado, pero el 99%
de los usuarios de Google Analytics utilizan la versión gratuita. Siendo la
mayor fuente de educación digital, Google a través de Google Analytics y por
supuesto, Google Ads, con una cobertura del 95% de las búsquedas online, han
acaparado el mercado digital siendo los referentes en analítica web y
publicidad digital en general, respectivamente.

Con este nuevo referente Google nos enseña el modelo de atribución de último
clic, dándole toda la prioridad a su producto publicitario estrella Google Ads,
que en el año 2022 generó el 80% de los ingresos de Alphabet, compañía que
abarca todos los productos de Google. Desde ese momento en que usamos Google
Analytics y aunque eso ha cambiado un poco en los últimos 6 años, nos hemos
acostumbrado a usar el modelo de atribución por defecto de Google Analytics que
es el modelo de último clic, viendo los resultados de todos los medios, auditados sólo por
el beneficio inmediato que sucedió luego del último clic.
Con este modelo de atribución asignamos mayor valor a los medios que por
naturaleza convierten más en la última etapa del embudo, es decir dándole mayor
valor de conversiones a Google Ads y le damos menos peso o ningún valor, a las
conversiones que vienen luego de ver un anuncio en una red de display o redes
sociales. Aunque las redes sociales, particularmente Facebook (Meta), ahora son
grandes fuentes de conversiones post-clic, existe mucho valor en las
conversiones asistidas que pueden lograr por una impresión o un clic asistido
hacia otro medio.

No todo es atribución de último clic

Además de los esfuerzos de último clic aparecen nuevos medios que nos
muestran su valor desde la parte superior del funnel y también son un punto de
contacto valioso en momentos de awareness y consideración de un producto, mucho
antes de pensar en una compra nos enseñan productos o marcas que podemos considerar
en un futuro. Por ello es importante no sólo evaluar los medios que traen una
acción o retorno inmediato luego de un clic, sino entender que existen otros
medios que son puntos de contacto y se encuentran durante el camino hacia la
conversión. Es importante entender el rol que tiene cada medio y cómo aporta en
valor con otros modelos de atribución que no sean último clic.

Hoy existen medios como redes sociales y compra programática que están
aportando mucho en ese camino a la conversión, pero se comparan con resultados
de Google Search, publicidad en el motor de búsqueda de Google. Esta
comparación no es una benchmark justo para ningún medio porque el momento de
uso de estos tipos de medios son muy diferentes. Al utilizar Google Ads somos
conscientes de lo que buscamos, del producto o marca que necesitamos y
textualmente lo escribimos en la barra del buscador, pero existe un camino
hasta llegar a ese momento, un camino donde ingresas a redes sociales, miras videos
en plataformas de streaming, entras a una web con anuncios, relevantes o
irrelevantes, esa es otra conversación, pero lo importante es que impactan al
usuario por unos segundos. Estos puntos de contactos son muy valiosos en el
desarrollo del conocimiento de marca o producto, influenciando en la toma de
decisiones y con una segmentación precisa, aportando valiosa para una futura
compra.

Tipos de modelo de atribución

Para asignar más valor a los puntos de contacto que van trabajando en ese
camino de awareness, consideración y finalmente compra, es muy importante no
centrarnos en el último esfuerzo de marketing, que seguramente es Google Ads,
sin duda alguna, también es importante entender qué medios están al principio,
al medio y al final del costumer journey, para potenciar los puntos de contacto
más valiosos.
Una vez que desciframos esto, el modelo de último clic no satisface nuestra
necesidad de datos, ahora necesitamos entender qué sucede antes del último
clic, qué medio fue el que asiste más a la conversión, el que lleva clientes de
ticket más alto, el que consigue los clientes más leales, no sólo el medio que
trae la mayor cantidad de conversiones de último clic. Existen otros modelos
que varían los pesos de los puntos de contacto y no ponen el 100% del valor de
la conversión en el último clic como declive en el tiempo, linear, basado en la
posición, pero el más importante y al que debemos migrar es el basado en datos
(data driven).

Modelo de atribución basado en datos, Data driven

El modelo data driven es un modelo de atribución que asigna los pesos según
un histórico y evoluciona constantemente cada vez que se can asignando más
datos en tiempo real. Podríamos decir que es lo más parecido a un modelo de
declive en el tiempo, pero optimizado con datos estadísticos que se actualizan
segundo a segundo.

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El uso práctico de estos modelos basados en datos aún es un misterio para
varios y tiene una gran dependencia de incluir todos los datos que tenemos en
el costumer journey digital, y aquí la dependencia de hacer un seguimiento de
todos los puntos de contacto digitales en el camino a la conversión. Por este
último, los modelos de data driven no son tan famosos o no están completos,
pero empecemos hablando del modelo data driven de Google Analytics.

Google Analytics promueve el modelo data driven fuertemente desde el 2016
aproximadamente, dejando atrás el modelo de último clic, aún el más utilizado.
Google propone que realicemos un seguimiento con sus parámetros de URL, las
UTM, y así tener un recorrido de todo lo que lleve tráfico a nuestra página
web. El principal problema y por lo que este no es un modelo real, si es
eficiente pero no real, es que el modelo es 100% web y como ya lo vimos antes,
suceden muchos puntos de contacto antes de llegar a la web, o incluso saber que
la marca/producto existen.

La realidad del Data Driven: Meta como obstáculo

Es cierto que con este modelo podemos ser más precisos que un modelo de
último clic web, pero todavía no llegamos a la máxima sofisticación digital
posible. Es por ello que es importante hacer un verdadero seguimiento no sólo
de los clics y sesiones (visitas a la web) posteriormente, sino también de los
impactos de las impresiones o interacciones que se generaron antes de cualquier
clic o incluso entre clics de diferentes medios durante el costumer journey.
Aquí aparecen otras plataformas llamadas Ad Servers que, si realizan un
seguimiento exhaustivo no sólo de los clics sino también de las impresiones que
se hacen a un usuario, hasta de las vistas de una publicidad en un video,
construyendo el camino y los puntos de contacto de un usuario hacia la
conversión. Este Ad Server se debe conectar hacía otra plataforma para trabajar
modelos de atribución y luego a otra plataforma de reportería o visualización
de datos como Power Bi, Datorama, Looker Studio, etc. Sólo de esta forma es que
podríamos entender, visualizar y analizar correctamente los puntos de contactos
y todo el camino hacia la conversión final desde la primera impresión hasta la
compra o conversión online. En la mitad del proceso los datos se trabajan
matemáticamente para construir los primeros modelos basados en datos y luego se
conectan al API del Ad Server para que se alimente constantemente, haciendo
mucho más sofisticado el modelo.

El único problema en este proceso de automatización y sofisticación digital
se llama Meta, compañía de Facebook e Instagram, que tiene un promedio de 24% de
la inversión publicitaria online en Estados Unidos, según Emarketer, siendo más
alta en mercados menos avanzados, somos muy dependientes de Meta y tenemos más
del 25% de la inversión, si no es más, en esta plataforma.
El problema viene cuando Facebook se queda como un walled garden, un
ecosistema cerrado que no permite auditar con un Ad Server las impresiones,
perdiendo este valioso punto de contacto y retirándolo de cualquier modelo de
atribución o costumer journey que queramos trabajar. Con el tiempo y la presión
de los anunciantes, Meta ha introducido plataformas de Third Party Trackers
para verificar Brand Safety y Visibilidad de los anuncios (Viewability) pero
nunca han dado el paso a abrir su inventario a ser auditado por un Ad Server,
dejando cualquier modelo sin la data de impresiones de Meta, siendo un modelo
incompleto.

En conclusión, nuestra ilusión, y tantas presentaciones de pitch elevator de
modelos data driven, nunca van a llegar a ser una realidad, por lo menos no
mientras domine Meta, esperemos que no tantos años. Hoy somos Meta y Google
dependientes, peor cuando pensamos en un modelo de último clic, dejando
fuera inversiones de arriba del embudo como display o video, que aportan en el
camino a la conversión. La única manera de conocer el verdadero impacto de toda
tu inversión en publicidad online sería en un escenario donde no invertimos en
Meta. O por el lado optimista, deje auditar con un Ad Server todos sus puntos
de contacto desde la impresión. Así que, mientras Meta represente tanto de
nuestra inversión y cumplimientos de objetivos, seremos dependientes de esta
plataforma para conocer el 100% de nuestra atribución.