em 19 de março de 2025
A escolha do modelo de atribuição certo pode fazer toda a diferença na análise de resultados de marketing. Cada ferramenta e plataforma adota um método específico para distribuir o crédito das conversões entre os diversos pontos de contato na jornada do cliente.
Mas a final, qual modelo escolhe? Qual formato é o melhor?
Desde a atribuição baseada em dados do Google Analytics até a modelagem de mix de mídia, cada abordagem possui vantagens e limitações que impactam a forma como interpretamos o retorno sobre investimento (ROI) e ajustamos nossas estratégias.
Neste artigo, exploramos os principais modelos de atribuição usados por diferentes plataformas e como eles influenciam as decisões de marketing.
O Google Analytics oferece diferentes modelos de atribuição, que são regras usadas para distribuir o crédito especial entre os pontos de contato na jornada do usuário. No Google Analytics 4 (GA4), o modelo padrão é a atribuição baseada em dados.
Na plataforma é possível analisar o comportamento do usuário dentro de uma sessão e utilizar diferentes modelos de atribuição, como último clique e o primeiro clique, para distribuir o crédito pelas interações.
O Google Analytics analisa o comportamento do usuário dentro de uma sessão e usa diferentes modelos de atribuição. Imagem: Reprodução/ iStock
Vantagens
Análise detalhada: fornece insights minuciosos sobre cada sessão.
Flexibilidade: permite escolher ou personalizar modelos de atribuição.
Monitoramento em tempo real: registra interações conforme ocorrem.
Integração entre canais: combina dados de diferentes fontes (orgânico, pago, referência etc.).
Desvantagens
Limitação de dados: depende apenas de informações captadas dentro da plataforma, podendo ser afetado por restrições de rastreamento.
Foco excessivo no digital: não leva em conta influências offline, como o boca a boca.
Visão restrita: prioriza a sessão e pode não refletir toda a jornada do consumidor.
As plataformas de publicidade, como Google Ads, Facebook Ads e outras redes de PPC (pay-per-click), utilizam um modelo de atribuição baseado em cliques e rentabilidade.
Isso significa que as participações são creditadas com base nas interações do usuário com os anúncios.
Serviços como Google Ads e Facebook Ads registram conversões com base em cliques ou visualizações de anúncios. Imagem: Reprodução/ iStock
Vantagens
Métricas detalhadas: permite acompanhar o desempenho específico de cada plataforma.
Avaliação rápida do ROI: útil para medir campanhas de resposta imediata.
Dados de impressão: considera o impacto de um anúncio mesmo sem cliques.
Desvantagens
Falta de integração entre plataformas: cada sistema opera isoladamente, podendo superestimar seus resultados.
Atribuição duplicada: diferentes plataformas podem reivindicar crédito pela mesma conversão.
Foco no curto prazo: prioriza cliques diretos e ignora impactos de longo prazo na marca.
O modelo de atribuição multitoque (MTA ou multi-touch attribution) distribui o crédito de uma conversão entre vários pontos de contato ao longo da jornada do cliente, em vez de receber tudo a apenas um único clique ou impressão.
Ele se baseia principalmente em cliques (e, em alguns casos, resultado) para avaliar o impacto de cada interação.
Esse modelo distribui o crédito por vários pontos de contato ao longo da jornada do cliente. Imagem: Reprodução/ iStock
Vantagens
Visão completa: avalia a contribuição de diferentes interações.
Melhora a alocação de verba: identifica quais canais trazem mais impacto.
Modelos variados: pode usar diferentes abordagens, como linear, decaimento temporal ou algoritmos avançados.
Desvantagens
Implantação complexa: exige rastreamento preciso e integração de dados.
Limitações de rastreamento: restrições de cookies e dados fragmentados podem prejudicar a precisão.
Exclusão de iniciativas de marca: publicidade offline ou sem cliques mensuráveis pode ficar de fora.
A Salesforce utiliza um modelo de atribuição baseado em CRM, que rastreia toda a jornada do cliente, desde a geração de leads até a conversão e retenção.
Esse modelo combina dados de interações online e offline, oferecendo uma visão completa do funil de vendas.
Utiliza dados de CRM para monitorar toda a jornada do cliente, desde a captação de leads até a conversão e retenção. Imagem: Reprodução/ iStock
Vantagens
Visão completa do funil: acompanha a interação entre vendas, marketing e atendimento.
Integração offline e online: consolida vendas físicas e digitais.
Relatórios personalizáveis: adapta-se às necessidades do negócio.
Métricas de retenção e LTV: permite avaliar o valor do cliente ao longo do tempo.
Desvantagens:
Dependência de dados bem organizados: requer que todas as equipes insiram informações corretamente.
Alto nível de complexidade: demanda integrações avançadas e uma configuração detalhada.
Feedback não imediato: não fornece insights em tempo real como ferramentas de análise digital.
A Shopify utiliza um modelo de atribuição de comércio eletrônico, que rastreia as interações dos clientes dentro da plataforma para entender o impacto das campanhas de marketing nas vendas online.
Acompanha as interações e vendas dentro da plataforma Shopify, ajudando a entender o comportamento de compra. Imagem: Reprodução/ iStock
Vantagens
Foco no e-commerce: otimizado para rastrear compras, carrinhos abandonados e receita.
Fácil de usar: integrado ao Shopify, sem necessidade de configuração complexa.
Dados em tempo real: permite reações rápidas com base no desempenho das campanhas.
Compatibilidade com outros canais: conecta-se a ferramentas como e-mail marketing e anúncios pagos.
Desvantagens
Limitação entre canais: foca apenas em interações dentro do Shopify.
Dependência da plataforma: pouco eficaz para quem vende também em lojas físicas ou outras plataformas.
Impacto das restrições de privacidade: o rastreamento pode ser afetado por bloqueios de cookies.
A modelagem de mix de mídia (MMM – Media Mix Modeling) utiliza um modelo de atribuição baseado em gastos, analisando a relação entre investimentos em marketing e os resultados comerciais, como vendas e receita.
Usa análise estatística para medir a relação entre investimentos em marketing e resultados comerciais. Imagem: Reprodução/ iStock
Vantagens
Visão ampla: considera todos os canais, incluindo offline (TV, rádio, impresso etc.).
Avaliação de longo prazo: mede efeitos de marca e conversão tardia.
Independente de cookies: baseia-se em dados agregados, sem restrições de rastreamento.
Desvantagens
Análise retroativa: requer histórico de dados e não é útil para decisões em tempo real.
Complexidade: exige conhecimento avançado em estatística e ciência de dados.
Menos granularidade: enfatiza tendências gerais em vez do comportamento individual dos usuários.
