Google Analytics está constantemente mentindo para você. Principalmente quando se trata das atribuições e conversões do último clique do seu site.
Na verdade, ele está mentindo escancaradamente na sua cara.
Essas preciosas conversões e finalizações de metas não são o que parecem.
Seus canais de mídia social estão funcionando. As visitas diretas não são, na verdade, a causa das suas melhores conversões.
As conversões regulares não te dizem a história toda.
Simplesmente olhar para o final da jornada de conversão de um comprador irá te desviar da causa correta.
Você não pode olhar para a aba de finalizações de metas e presumir que alguns meios tiveram melhor desempenho do que outros desacreditados.
Realocação de recursos baseada nesses dados poderia, na verdade, destruir todas suas conversões.
Então, o que você faz?
Você precisa olhar mais atentamente e além das conversões do último clique. Você precisa olhar para o processo de conversão como um todo, do início ao fim.
Você precisa definir que meios desempenharam o papel mais importante no que se refere a fazer o usuário converter.
Do contrário, você se arrisca a desperdiçar dinheiro em plataformas que na verdade não desempenham um bom papel, mesmo que elas sejam as plataformas do “último clique”.
Você tem que lembrar que as conversões do último clique nem sempre são o que parecem.
Eis o porquê da atribuição do último clique está mentindo na sua casa e como você pode encontrar a verdade.
O que é a atribuição do último clique e por que importa?
A atribuição do último clique é bem o que parece ser:
Simplificando:
O Google Analytics te dará crédito de conversão para a última plataforma ou meio ao qual um usuário converteu.
Eis um ótimo gráfico que mostra como a atribuição do último clique funciona:
Nota como o gráfico nem mesmo menciona todas essas etapas anteriores em cinza? Somente o webinar irá obter crédito de conversão aqui.
Por exemplo, digamos que você executou um monte de campanhas orgânicas.
Você produziu dezenas de posts de blogs toda semana, o que gera grande quantidade de tráfego.
Fez com que seu tráfego aumentasse em 10 vezes nos últimos seis meses, mas o Analytics está mostrando zero de conversão.
Você pensa que todo aquele trabalho duro não serviu de nada. Parece que você desperdiçou toneladas de dinheiro em um meio falho.
Você então verifica o Google Analytics e suas conversões são todas “diretas”. Em outras palavras, eles digitaram seu link diretamente em seus navegadores e converteram.
Neste modelo, parece que todo o seu esforço para gerar tráfego não teve impacto algum nas suas conversões. É assim que a atribuição do último clique funciona na prática.
Então, agora que você sabe o que é e como funciona a atribuição do último clique significa, por que ela importa tanto?
Bem, dê uma olhada no típico funil de conversão ou jornada do comprador:
O funil de conversão usual tem várias etapas. Toma ciência de um problema, o interesse em encontrar a solução, uma comparação das soluções, e uma ação para conversão final antes de você ver qualquer lucro real.
Mesmo a mais básica e simples jornada do comprador tem várias etapas:
Várias etapas significam vários pontos de contato.
Observa como não é tão simples como descobrir sua marca e converter instantaneamente?
As pessoas simplesmente não buscam no Google ou mídias sociais por “agência de SEO” para encontrarem sua marca e instantaneamente pagarem pelos seus serviços, certo?
Isso significa que vários pontos de contato estiveram envolvidos nas decisões delas.
Elas provavelmente acessaram seu site pela primeira vez por uma busca básica no Google ou através de um post compartilhado nas redes sociais.
Depois, elas provavelmente leram mais alguns posts e receberam anúncios de remarketing. Talvez, elas preencheram um formulário para baixar sua isca digital.
Finalmente, depois desse tempo todo e esforço gasto investigando sua empresa, eles converteram através de um link direto.
Eles não conduziram uma busca no Google ou clicaram em um anúncio ou post na rede social. Eles digitaram sua URL diretamente no navegador e converteram.
Eis um funil de conversão típico que eu vejo:
Passo 1. O usuário encontra meu conteúdo através de um link na rede social, compartilhamento ou retuíte.
Passo 2. O usuário lê o conteúdo várias vezes.
Passo 3. Faço remarketing para eles com anúncios do Facebook.
Passo 4. Eles voltam e preencham um formulário com isca digital.
Passo 5. Eles assistem a um webinar.
Passo 6. Eles convertem com um produto final.
As pessoas muitas vezes levam semanas para se converter, durante as quais elas vão acessar seu conteúdo possivelmente dezenas de vezes.
É por isso que você precisa olhar além da atribuição do último clique. Do contrário, você somente verá uma pequena parte de um grande e complexo processo.
Felizmente, existem algumas maneiras de superar as mentiras da atribuição do último clique. Veja como você pode descobrir a verdade.
Seis maneiras de superar a atribuição do último clique
A atribuição do último clique não é a melhor forma de medir as conversões. Se você faz isso, a maioria dos créditos de conversão serão para as visitas diretas.
Felizmente, o Analytics nos fornece mais de um modelo de atribuição para escolher, se você não quiser o último clique.
Aqui estão os melhores relatórios de atribuição que o Google Analytics oferece além da simples atribuição do último clique.
Antes de nos aprofundar nos melhores quatro modelos para usar, vamos falar sobre um modelo que nós devemos evitar como uma praga:
Modelo da primeira interação.
O modelo de interação da primeira interação é assim:
É quase idêntico ao modelo de interação do último clique:
A única diferença é que o ícone é invertido.
A interação do primeiro clique é simplesmente o primeiro ponto de contato que o usuário faz.
Então, se alguém te descobre através de um anúncio de pesquisa paga (PPC), esse canal terá o crédito quando se refere à conversão.
Por outro lado, a atribuição do último clique seria o último canal.
Então, definitivamente queremos evitar ambos modelos, por conta deles serem generalizados demais.
Agora que você sabe quais modelos você deve evitar, vamos nos aprofundar nos melhores quatro modelos.
Eis algumas maneiras de ignorar o último clique e primeiro clique para descobrir que meios são o que mais geram conversões.
1. Atribuição linear
O modelo de atribuição linear é uma das minhas maneiras favoritas de descobrir a verdade sobre como seus meios e plataformas desempenham um papel no processo de conversão.
Você não pode simplesmente dar crédito a uma plataforma baseado no primeiro ou último clique. Isso realmente não te diz nada sobre sobre a jornada do comprador.
Somente te diz a introdução ou conclusão de uma história, deixando o resto para adivinhação.
É aí que a atribuição linear entra. Ela te dará uma visão clara sobre como você está gastando seu dinheiro em marketing e como está sendo o desempenho.
A atribuição linear se parece com isto:
O modelo dá a cada ponto de contato do usuário na jornada de conversão uma parcela igual do crédito de conversão.
Neste sistema, seu PPC, email orgânico e redes sociais teriam uma porção do crédito da conversão:
Este modelo faz mais sentido quando você pensa sobre como uma conversão se adequa com a jornada do comprador.
Cada ponto de contato que os usuários fazem desempenha um papel importante em seus processos de conversão.
Se eles não curtirem seus posts nas redes sociais ou se eles não forem fãs de seu blog, eles simplesmente não irão converter.
Cada meio ajudou um pouco esse usuário mais e mais ao longo do caminho, até que ele finalmente comprou algo de você.
Você sempre ouviu dizer que as redes sociais não geram vendas.
Mas eles estão errados. Eles caíram na armadilha da atribuição do último clique que não conta todas as vezes que alguém se engajou nas redes sociais antes de usar um meio diferente para converter.
Pense nisso:
Com qual frequência você está pedindo para seus fãs no Twitter se converterem? Com qual frequência você pergunta a eles através de posts no Facebook para comprar seu produto, serviço ou se inscreverem como um novo cliente? Provavelmente quase nunca.
Caramba, eu nunca faço. Twitter não é lugar para isso.
Mas isso não significa que ele não pode desempenhar um papel importante no processo.
Não significa que as redes sociais não irão serão uma força motriz nas impressões da marca.
A atribuição linear faz mais sentido para mim.
Ela me mostra todas as plataformas que um cliente em potencial usou em seu caminho para a conversão. Isso me mostra o que funcionou para mantê-los nesse caminho.
Para começar com a atribuição linear, abra seu painel do Google Analytics e navegue até “Model Comparison Tool” na seção de relatório de conversão:
Daqui, selecione “Linear” como seu modelo de interação:
Role a página para baixa até a tabela a seguir, e você pode começar a analisar todo o caminho da conversão com os canais de melhor desempenho:
Nota como “Direto” está ainda tendo o maior crédito? Você consegue imaginar como meu modelo de interação do último clique iria parecer?
Seria totalmente direto. Por quê? Porque quando as pessoas começam a conhecer sua marca, elas não pesquisa no Google ou clicam em redes sociais.
Elas digitam seu link diretamente!
Se você quiser dados que são mais claros, você pode mudar a dimensão primária para sua tabela:
Linear é uma ótima maneira de examinar vários canais para ver qual ajudou na conversão.
Mas linear também é insuficiente no sentido de que ainda inclui a atribuição direta.
Eis uma segunda maneira de superar a atribuição do último clique e a atribuição direta ao mesmo tempo.
2. Atribuição do último clique não direto
Para resolver os problemas que surgem com a atribuição linear ou último clique, você precisa usar o último modelo do último clique não direto.
A atribuição do último clique não direto é simplesmente um modelo que ignora todo tráfego direto.
É assim que ele se parece no Analytics:
É um ótimo modelo para filtrar as conversões diretas que poderiam estar dominando seus relatórios.
Ele essencialmente pega o último clique que não é direto:
As conversões diretas não te dizem muita coisa.
Elas somente te dizem que os usuários que conhecem sua marca estão convertendo. Eles digitam seu link direto para comprar seu produto.
Porém, como eles conheceram sua marca? Que passos eles tomaram para isso? Quais ações de conversão desempenharam um papel no processo?
É isso que o último clique não direto te ajuda a descobrir.
Para começar usando ele, vá no Google Analytics em Model Comparison Tool. Desta vez, selecione “Last Non-Direct Click”:
Veja o que acontece com meu modelo de conversão quando escolho esse método de atribuição:
As pesquisas orgânicas estão agora gerando a maioria das minhas conversões!
Como eu sei disso? Bem, eu sei que se eu escolhesse a “Última Interação”, minhas conversões iriam ser quase totalmente diretas.
Mas eu preciso saber que canal veio antes do direto para entender como eles tomaram conhecimento da marca.
Eu quero ver qual o meio de fato que deu um empurrãozinho antes de eles converterem diretamente.
É aí que o último clique não direto entra. Ele me mostra que meu tráfego orgânico está adorando meu conteúdo e que realmente está trazendo conversões.
3. Atribuição baseada na posição
A atribuição baseada na posição do Google Analytics é uma ótima ferramenta para descobrir mais dados sobre como seus meios e canais desempenham um papel no processo de conversão.
Com o último clique mentindo descaradamente, você não pode se contentar com nada menos do que um profundo mergulho nos dados.
O modelo baseado na posição funciona dando 40% dos créditos à primeira interação, 40% para a última interação e 20% para os pontos de contato intermediários.
É assim que ele se parece na prática:
Por exemplo, digamos que uns usuários primeiro interagiram com seu negócio através de um anúncio de rede de pesquisa paga.
Isso teria uma participação de 40% no processo de atribuição final.
Depois, eles te encontraram via redes sociais e pesquisa orgânica. Receberiam 10% cada, no total de 20%.
Por fim, eles converteram a partir de uma campanha de email que você executou. Isso daria 40% dos créditos para a conversão.
No final, você tem uma visão uniforma de como cada canal desempenhou um papel para lhe trazer lucro para seu negócio:
Para começar com o modelo baseado na posição, selecione ele no seu modelo de atribuição no Google Analytics:
Daqui, você pode examinar quais canais foram os primeiros e últimos cliques para as conversões:
No meu caso, a pesquisa orgânica e tráfego direto foram o primeiro e último pontos de contato.
Pesquisa paga, indicação e remarketing foram todos pontos intermediários com peso igual no processo.
Enquanto meus anúncios de remarketing não converteram por si só, eles ainda desempenharam um papel importante no que diz respeito à visibilidade da marca.
As indicações não geraram conversões imediatas, mas elas auxiliaram os usuários ao longo do caminho.
O objetivo deste modelo é ver as duas forças motrizes das conversões (primeiro e último clique) enquanto ainda compreendemos que várias outras plataformas ajudaram no processo.
Tente usar este modelo para fazer o Google Analytics te contar a história real por trás das suas conversões.
4. Modelo de desvalorização temporal
Por último, mas não menos importante, é hora do modelo de desvalorização temporal.
A atribuição da desvalorização temporal dá a maioria dos créditos a pontos de contato que estiveram próximos do momento de venda ou conversão.
Ela dará a maior parte do crédito àqueles pontos de contato, embora ainda dê créditos para outros canais.
É assim que o modelo se parece quando você compara os dados:
Deixe-me explicar isso com um exemplo:
Digamos que você gerou toneladas de tráfego orgânico no primeiro momento. As pessoas estavam lendo seus posts no blog de forma adoidada.
Depois, você fez remarketing para esses visitantes no Facebook com anúncios de lead. Você coletou toneladas de emails para enviar mensagens de email marketing sofisticadas.
Algumas semanas se passam, mas nada acontece. Você não tem conversão algum, nenhuma venda e nenhum cliente novo desse trabalho.
Mas então, do nada, esses usuários encontram sua marca nas redes sociais e convertem via visita direta em seu site.
Neste cenário, tráfego direto e de rede social iriam ganhar mais crédito, mas sem ignorar cada canal que auxiliou essas conversões ao longo do tempo.
É um ótimo modelo que é um pouco mais sofisticado e detalhado do que um típico modelo de atribuição do último clique, porque ele dá crédito crescente ao final:
Para executar um relatório de desvalorização temporal, selecione “Time Decay” no Google Analytics para abrir o relatório:
É assim que meu relatório de desvalorização temporal se parece:
A pesquisa orgânica e o tráfego direto recebem a maior parte do crédito porque os prospects usaram eles na hora da conversão.
Mas a pesquisa paga, indicação, social e remarketing todos receberam créditos ao longo do caminho também.
É um modelo de atribuição detalhado que pode te dar mais dados sobre como seu orçamento está funcionando.
Por exemplo, se você seguiu o último clique ou primeiro clique, você iria começar a achar que o remarketing, social e PCC não estavam funcionando.
Não foram eles que estavam no momento das vendas, então você provavelmente deixaria de investir dinheiro neles, apenas para descobrir que eles eram realmente importantes para o processo como um todo.
Tente utilizar o modelo de desvalorização temporal se você quiser entender como as pessoas interagem com sua marca ao longo do tempo.
5. Compare vários modelos
Uma vez que você explorou esses quatro modelos, é hora de testá-los.
Esses métodos de atribuição são ótimos para descobrir mais dados, mas eles nem sempre funcionam.
Eles não são perfeitos, então você não pode ficar usando todos eles ao mesmo tempo. Você deve referenciar os dados para descobrir quais modelos estão mostrando a visão mais precisa.
Para fazer isso, vá no seu painel do Google Analytics no relatório “Model Comparison Tool” e selecione dois modelos para comparar:
Na tabela abaixo, você pode ver a comparação de dados em cada fonte/meio para ambos os modelos:
Nota como meus dados parecem similares na desvalorização temporal e linear?
Esses dois modelos atribuem com precisão as conversões ao longo do tempo e em relação ao crédito.
Então, isso não é o suficiente. Eu preciso analisar todos esses modelos de atribuição ao mesmo tempo.
Em seguida, adicione uma comparação para a atribuição baseada na posição e último clique não direto também:
Eis o que os dados me mostram:
Vamos traduzir em português. Nós podemos ver que, quando falei no último clique não direto e baseado na posição, eu notei mais conversões para pesquisa orgânica e exibição de remarketing.
Sem cliques diretos em meus dados de conversão, o remarketing e o crédito de conversão orgânica saltaram.
Isso me diz que ambos os meios estão desempenhando um papel importante no meu funil de conversão.
Apesar de alguns meios obterem menos créditos em alguns modelos, quando você compara os modelos juntos, você começa a entender a importância dos fatores que você não conseguia ver antes.
É uma das melhores maneiras de realmente se aprofundar nos dados com o Google Analytics para descobrir quais canais valem o tempo e dinheiro.
Se você rodar esses modelos e ainda perceber que um canal não está com bom desempenho, não gaste dinheiro com ele.
Se não estiver recebendo crédito mesmo em um modelo de atribuição linear, não está produzindo lucro para sua negócio.
Lembre-se sempre: o Google Analytics não está te contando a verdade com a atribuição do último cliente. Você precisa todos os dados do processo se quiser ver resultados reais.
6. Use um CRM para dados de funil completo
Se tudo mais falhar e você ainda não conseguir descobrir quais ações de conversão auxiliaram o usuário a converter, você tem uma última alternativa:
Implemente um CRM como HubSpot.
HubSpot é excelente quando você está procurando por explicações para entender o funil completo.
Ele te diz todos os passos que um usuário tomou para converter em seu site.
Em vez de simplesmente te dizer que sua isca digital gerou conversões, ele te diz todos os passos que levaram a sua isca digital converter.
É o santo graal da gestão e atribuição de clientes.
Não faz sentido executar uma campanha paga-por-clique e se perguntar por que suas conversões são baixas quando, de fato, provavelmente não são.
Pense nisso:
Se você está executando uma campanha de publicidade de um hotel via PPC para um cliente, você pode sinceramente esperar toneladas de conversões rápidas?
Não, claro que não. Quando hotéis você explora antes de finalmente tomar uma decisão?
Para mim, eu navego pelo menos umas 5 vezes, algumas vezes 10 ou em até 15 opções.
Eu estou clicando em um anúncio PPC mas não convertendo na primeira visita. Porém, eu posso voltar e converter posteriormente com uma visita direta.
Entende o que quero dizer? Você precisa entender o funil completo, e o HubSpot é uma ótima maneira para fazer isso.
Por exemplo, confira os relatórios detalhados você pode criar quando se trata de atribuição principal:
Você pode ver como a pesquisa orgânica, o tráfego direto, o email marketing e outros desempenham um papel no processo.
É um lugar onde você pode ver dados mais precisos.
Além disso, você pode explorar como fontes específicas e meios desempenharam um papel na jornada de vendas também:
E isso não é tudo. Um dos meus recursos favoritos do HubSpot e ferramenta de atribuição é ter a possibilidade de ver como links específicos ajudaram a direcionar as conversões:
Por exemplo, eu consigo ver se certos posts do blog são importantes para conseguir que as pessoas convertam na minha página.
Se um post longo específico está gerando conversões, eu consigo ver qual foi sua importância na venda final quando comparado a outros meios.
Se você não consegue encontrar bons dados no Analytics, eu recomendaria tentar um CRM como HubSpot (ou qualquer outra alternativa).
É quase impossível obter dados específicos de clientes sem um CRM. Normalmente, você só consegue obter dados superficiais, mas com um CRM, você pode analisar cada uma das vendas.
Vá além do Google Analytics para obter dados importantes sobre como as vendas se concretizaram.
Conclusão
O Google Analytics é uma ferramenta esperta que muitas vezes mente para você descaradamente.
Isso também não é apenas para dados de tráfego e de engajamento. Estamos também falando de conversões finais.
O Google Analytics mostra conversões e crédito de conclusão de metas ao se referir ao “último clique” que um usuário fez antes de converter.
Esses dados podem ser perigosos. Pense assim:
Digamos que você executou toneladas de anúncios PPC e investiu quase nenhum dinheiro em redes sociais.
Você descobre que seus anúncios PPC têm baixa conversão. Porém, o Analytics mostra que links diretos e redes sociais estão gerando conversões.
Baseado nesses dados, você para de gastar com PPC e investe em redes sociais, só para ver que suas conversões irão desaparecer.
Por quê? Porque essas conversões somente tiveram crédito através do último clique, ignorando o fato de que o PPC gera o melhor tráfego que converte ao final.
O Google Analytics está mentindo para você, principalmente quando se trata da atribuição do último clique.
Felizmente, você pode ir atrás da verdade.
Comece usando o modelo de atribuição linear. Ela dará créditos iguais para cada canal que desempenho um papel no processo de conversão.
Em seguida, use o modelo de último clique não direto para filtrar cliques diretos das suas conversões.
Certifique-se de que usa atribuição baseada na posição para obter mais créditos para o primeiro e último clique, enquanto também dá créditos para pontos de contato intermediários.
Tente usar o modelo de desvalorização temporal para dar créditos para canais que estiveram perto do momento da conversão.
Se tudo mais falhar, compare vários modelos no Google Analytics ou use um CRM como HubSpot para obter dados detalhados da atribuição do funil completo.
Descobrir os segredos por trás da atribuição do último clique pode te ajudar a esquivar dos dados enganosos para ver os meios de marketing que ajudam seu negócio a crescer consistentemente.
Quais são as melhores maneiras que você conseguisse descobrir a verdade por trás da atribuição do último clique?
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