Uma introdução aos modelos de atribuição para profissionais de marketing de pesquisa

“Metade do dinheiro que gasto em publicidade é desperdiçado; o problema é que eu não sei qual metade.” Nesta era digital, os profissionais de marketing realmente deveriam ter atribuído esta citação de John Wannamaker à história. E, no entanto, os profissionais de marketing de pesquisa continuam a perder dinheiro de seus orçamentos de pesquisa paga porque não entendem completamente de onde vêm suas vendas.

Os modelos de atribuição devem fornecer uma compreensão clara do desempenho de seus anúncios e ajudar você a otimizar a jornada de compra de seus clientes de acordo. No entanto, eles podem ser difíceis de entender e às vezes completamente contraditórios quando comparados entre si.

Então, qual é o melhor modelo de atribuição para avaliar o sucesso de sua estratégia de campanha? Antes de respondermos a essa pergunta, precisamos comparar e contrastar as várias opções disponíveis para os profissionais de marketing.

Modelos de atribuição de marketing de pesquisa

Os modelos de atribuição de pesquisa paga permitem que os profissionais de marketing atribuam crédito às interações de publicidade desde o clique inicial até a compra final (e além). Isso permite que eles otimizem suas estratégias de campanha de pesquisa para maximizar as conversões.

Os modelos típicos de atribuição de marketing de pesquisa incluem:

• Atribuição de último clique: o modelo de atribuição mais usado. A atribuição de último clique concede todo o crédito de uma conversão ao anúncio clicado por último e à palavra-chave correspondente. No entanto, o desafio mais significativo da atribuição de último clique para os profissionais de marketing é que ela ignora completamente todos os outros cliques na jornada do cliente que levam à conversão. Isso pode fazer com que palavras-chave de pesquisa específicas sejam supervalorizadas e subvalorizem os termos que apresentam sua marca a seus clientes.
• Atribuição de primeiro clique: virando a atribuição de último clique de cabeça para baixo e oferecendo todo o crédito por uma conversão para o clique inicial. A atribuição de primeiro clique compartilha muitos dos mesmos problemas que a atribuição de último clique ao não destacar a importância dos cliques subsequentes na jornada do cliente.
• Atribuição linear: como o nome sugere, a atribuição linear compartilha o crédito em todos os engajamentos de anúncios na jornada do cliente. A atribuição linear sugere que todos os cliques são iguais. Isso pode não ser verdade, principalmente quando as pessoas clicam nos termos da marca após uma pesquisa inicial.
• Atribuição de redução de tempo: essa abordagem concede mais crédito aos engajamentos de anúncios que ocorrem mais próximos da conversão. Este sistema usa uma regra de meia-vida de sete dias. Isso significa que um engajamento de anúncio oito dias antes de uma venda receberá metade do crédito como clique no dia anterior à conversão. Infelizmente, esse modelo de atribuição pode não dar crédito quando o crédito é devido para compras consideradas que podem levar algum tempo para serem concretizadas.
• Atribuição com base na posição: semelhante à atribuição linear, mas pondera o crédito em favor do primeiro e do último clique. O primeiro e o último clique recebem 40% de crédito pela conversão, enquanto os cliques no meio da jornada recebem uma parcela dos 20% restantes.
• Atribuição baseada em dados: OK, estamos ficando científicos agora. A atribuição baseada em dados atribui crédito com base em dados que determinam quais palavras-chave, anúncios e campanhas tiveram o maior impacto em suas conversões. Essa abordagem baseada em dados utiliza o Google Analytics e analisa as visitas ao site e as conversões de anúncios da Rede de Pesquisa, Shopping, YouTube e Display. Ao processar tantos dados, essa abordagem pode ser vista como uma estratégia de atribuição mais confiável. No entanto, como em todas as outras estratégias de atribuição, está longe de ser 100% preciso.

Comparar modelos de atribuição de pesquisa

Como não existe um modelo de atribuição perfeito e o negócio de cada profissional de marketing é diferente, comparar e contrastar modelos de atribuição paga dividendos.

O relatório "Comparação de modelos" do Google permite que os profissionais de marketing comparem duas estratégias lado a lado e recomenda a seguinte abordagem:

• Último clique x primeiro clique: isso ajuda os profissionais de marketing a identificar palavras-chave subvalorizadas no início da jornada do cliente em direção à conversão.
• Último clique versus linear: isso ajuda os profissionais de marketing a identificar palavras-chave subvalorizadas que auxiliam os clientes em sua jornada ao longo do caminho de conversão.
• Last Click vs. Data-driven: Isso lhe dará uma visão do valor das palavras-chave conforme determinado pela tecnologia de aprendizado de máquina do Google.

Atribuição multicanal: o elefante na sala

O verdadeiro desafio para os profissionais de marketing de busca é o fato inconveniente de que a busca é apenas parte da história. Portanto, ao analisar o sucesso de qualquer campanha, ajudaria se o profissional de marketing tivesse uma visão clara de tudo o que poderia ter influenciado uma conversão.

Antes de os profissionais de marketing de busca se elogiarem por fazer um trabalho fantástico, eles precisam fazer as seguintes perguntas:

• Uma campanha de pesquisa está sendo aprimorada por uma campanha tradicional de transmissão ou impressão?
• Uma campanha de relações públicas resultou na percepção do público sobre o reconhecimento de sua marca melhorando drasticamente?
• Um influenciador de alto perfil endossou sua marca ou uma campanha de mídia social se tornou viral?

Também vale a pena considerar:

Você pode estar pagando muito por conversões por meio de pesquisa paga quando a pesquisa orgânica (SEO) poderia ter gerado retornos semelhantes. Lembre-se, é sempre mais fácil para o visitante clicar em um anúncio pago do que em um resultado gratuito quando eles aparecem lado a lado. Então, você está pagando por cliques que viriam de uma busca natural?

E-mail marketing/automação de marketing

Seria totalmente negligente para uma empresa com suas raízes firmemente plantadas no mundo do email marketing e automação de marketing , sem mencionar que o email é frequentemente considerado o componente lucrativo de qualquer campanha de pesquisa paga.

Ao definir seus objetivos de marketing de pesquisa, você deve considerar métricas como Customer Lifetime Value (CLV). Devido aos altos custos envolvidos no marketing de busca, esses cliques iniciais podem destruir completamente qualquer margem que você tenha em um produto ou serviço. Lembre-se, se sua estratégia de e-mail não estiver funcionando em todos os cilindros, suas atividades de pesquisa paga podem nunca fornecer um retorno positivo sobre o investimento.

Tempos de teste

Não há respostas fáceis quando se trata de atribuição de pesquisa. Sempre haverá algo extra no mix que influencia o sucesso de sua campanha.

Como acontece com qualquer outro problema de marketing, a única solução para encontrar o melhor caminho possível para o sucesso é testar várias estratégias umas contra as outras. Portanto, no mundo perfeito, o profissional de marketing terá uma visão clara de toda a sua estratégia de marketing ou trabalhará com um parceiro para fornecer essa visão.

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