Si eres un especialista en Google Ads, seguramente te has topado con conversiones que se muestran como decimales en tus informes.

Aunque esto pueda parecer un error o un problema técnico, en realidad es una funcionalidad intencionada que responde a la lógica del modelo de atribución basado en datos de Google.

Este modelo no solo es complejo, sino que también proporciona un nivel de detalle y precisión que puede transformar la manera en la que optimizas tus campañas.

En este artículo, exploraremos en detalle qué es el modelo de atribución basado en datos de Google Ads, cómo funciona y cómo puede ayudarte a mejorar tus estrategias publicitarias.

¿Qué es el modelo de atribución basado en datos?

El modelo de atribución basado en datos de Google Ads es un sistema que distribuye el valor de las conversiones entre los distintos puntos de interacción de un usuario antes de que realice una acción deseada (como una compra o un registro).

A diferencia de los modelos de atribución tradicionales (como el de "último clic" o "primer clic"), este enfoque utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar patrones de comportamiento de los usuarios y determinar cuál es la mejor manera de asignar el crédito a cada interacción.

En lugar de otorgar todo el valor de la conversión a un solo clic, el modelo de atribución basado en datos se encarga de repartir de manera proporcional el crédito entre todas las interacciones que el usuario tuvo con tus anuncios, desde la primera hasta la última.

Esto se traduce en cifras de conversión que a menudo aparecen como decimales, ya que representan la fracción de crédito asignada a cada palabra clave o anuncio.

¿Por qué utilizar el modelo de atribución basado en datos?

Los modelos de atribución tradicionales, como el de "último clic", ignoran todas las interacciones previas que el usuario tuvo antes de completar una conversión.

Esto puede llevar a conclusiones erróneas sobre el rendimiento de ciertas palabras clave o anuncios y, por ende, a decisiones de optimización incorrectas.

Por ejemplo, si un usuario hace clic en un anuncio que le muestra el producto por primera vez, pero después convierte tras ver otro anuncio con una oferta especial, el modelo de "último clic" solo le dará crédito al segundo anuncio, ignorando el impacto inicial del primer clic.

El modelo de atribución basado en datos, en cambio, reconoce que el proceso de decisión de un usuario rara vez es lineal y que cada interacción tiene un valor.

Al asignar crédito parcial a cada punto de contacto, este modelo permite a los anunciantes entender mejor el papel que juegan las distintas palabras clave y anuncios en el recorrido del cliente, brindando una visión más holística y precisa de cómo las interacciones previas contribuyen a las conversiones finales.

Cómo funciona el modelo de atribución basado en datos

El modelo de atribución basado en datos utiliza algoritmos de aprendizaje automático para analizar los datos de tus campañas y crear un patrón de comportamiento único para tus usuarios.

A través de este análisis, Google Ads puede identificar qué clics y palabras clave tienen mayor probabilidad de influir en una conversión.

Entre los factores que se consideran están:

1. Interacciones previas: El modelo analiza todas las interacciones que el usuario tuvo con tus anuncios, desde la primera hasta la última.
2. Características del usuario: Se consideran aspectos como la ubicación, el dispositivo y el momento del día en que se realizaron los clics.
3. Interacciones similares: El modelo compara el comportamiento del usuario con otros patrones similares para identificar qué interacciones tienen mayor peso en la decisión de conversión.

Todo este proceso se realiza de manera automatizada y en tiempo real, permitiéndote tener una visión clara de qué elementos de tu campaña están funcionando mejor y cuáles necesitan ajustes.

¿Cómo puede ayudarte el modelo de atribución basado en datos a optimizar tus campañas?

El principal beneficio de este modelo es que te brinda una perspectiva más precisa de cómo los usuarios interactúan con tus anuncios a lo largo de su recorrido. Esto se traduce en las siguientes ventajas:

1. Mejor optimización de palabras clave y anuncios: Al conocer cuáles palabras clave y anuncios están impulsando las conversiones, aunque no sean el último clic antes de la conversión, puedes tomar decisiones más informadas sobre dónde asignar tu presupuesto y qué estrategias de puja utilizar.

2. Análisis del recorrido del cliente: Al entender cómo las diferentes interacciones trabajan juntas para llevar a los usuarios a la conversión, puedes ajustar tus campañas para asegurarte de que estés maximizando cada punto de contacto.

3. Ajustes basados en datos reales: Los algoritmos de Google analizan grandes volúmenes de datos de tus campañas para proporcionarte información basada en el comportamiento real de tus usuarios, permitiéndote realizar cambios con mayor confianza. 

Conclusión

El modelo de atribución basado en datos de Google Ads es una herramienta poderosa para obtener una visión más completa de cómo los usuarios interactúan con tus anuncios antes de realizar una conversión.

Al asignar crédito de manera justa a todas las interacciones que forman parte del recorrido del cliente, puedes tomar decisiones más informadas, optimizar mejor tus campañas y, en última instancia, mejorar el rendimiento de tus estrategias publicitarias.

La próxima vez que veas decimales en tus conversiones de Google Ads, sabrás que no es un error, sino una muestra del compromiso de la plataforma por dar crédito a quien lo merece.

Aprovecha esta funcionalidad para obtener una ventaja competitiva y maximizar el valor de cada clic en tu cuenta.