Qué modelos de atribución se recomiendan para PPC A/B

La optimización de campañas de Pago Por Clic (PPC) es un proceso continuo y dinámico. Las pruebas A/B, como método fundamental para mejorar el rendimiento, requieren una comprensión profunda de cómo cada interacción contribuye al objetivo final: una conversión. Sin embargo, determinar cuál anuncio o página de destino fue realmente responsable de la conversión es un desafío complejo. La elección del modelo de atribución influye significativamente en los resultados de estas pruebas, y una selección inadecuada puede llevar a decisiones erróneas y, por ende, a una inversión de dinero.

Este artículo se centra en analizar los modelos de atribución más adecuados para las pruebas A/B en PPC, ofreciendo una guía práctica para identificar el modelo que mejor refleje el comportamiento real del usuario y maximice la información obtenida de tus experimentos. Entender las limitaciones de cada modelo es crucial para interpretar correctamente los resultados y tomar decisiones basadas en datos sólidos. El objetivo principal es fomentar la eficiencia en la toma de decisiones dentro de las campañas PPC.

Modelos Lineales: La Simplicidad como Punto de Partida

Los modelos lineales, como el modelo de Atribución Lineal, asignan una parte igual del crédito de la conversión a cada toque que tuvo lugar en el recorrido del cliente. En esencia, cada punto de contacto recibe la misma importancia, independientemente de cuándo se produjo. Si un usuario interactúa con tu anuncio tres veces antes de realizar una compra, el modelo lineal atribuirá el 1/3 de la conversión a cada uno de esos toques. Aunque es el modelo más sencillo de implementar y entender, su principal limitación radica en su incapacidad para reconocer el impacto de los puntos de contacto posteriores en la conversión.

Esta simplicidad lo convierte en un buen punto de partida, especialmente para campañas con un recorrido de cliente relativamente corto y predecible. Sin embargo, en entornos digitales modernos, donde los usuarios pueden navegar por múltiples canales antes de convertir, un modelo lineal puede ser demasiado simplista. Es importante tener en cuenta que se trata de una aproximación y que, si la conversión es producto de una combinación de interacciones, el modelo lineal no captura la realidad con precisión.

Modelos Deciles: Reconociendo la Influencia de los Últimos Toques

Los modelos Deciles, por otro lado, asignan el 10% de la conversión al primer punto de contacto y distribuyen los restantes 90% entre los siguientes diez puntos de contacto en orden descendente de importancia. Este modelo considera la ponderación de cada toque basándose en su contribución a la conversión. Es decir, el último clic que el usuario realiza antes de la conversión recibe una mayor parte del crédito.

Esta metodología es particularmente útil para campañas donde el último punto de contacto es crucial para la conversión. Por ejemplo, si la mayoría de tus compras se realizan después de un clic en un botón de llamada a la acción en la página de destino, los modelos Deciles pueden resaltar la importancia de ese punto de contacto. Sin embargo, es importante tener en cuenta que esta asignación puede ser sensible a la distribución de los datos, y los resultados pueden variar según el tamaño de la muestra.

Modelos Basados en Superficie: Analizando el Valor de los Canales

Los modelos basados en superficie, como el modelo de Superficie de Conversión, asignan el crédito de la conversión a la superficie (canal o punto de contacto) que tuvo mayor impacto. En este caso, la superficie puede ser un anuncio, una página de destino, una palabra clave, o incluso una aplicación móvil. Este modelo se centra en el valor agregado de cada canal o punto de contacto al proceso de conversión.

Esta estrategia es valiosa para entender qué canales están generando el mayor número de conversiones y cuáles necesitan una optimización más profunda. Por ejemplo, si un anuncio específico está generando un alto volumen de conversiones, podrías invertir más recursos en ese anuncio. Sin embargo, es importante evitar la sobreoptimización a un solo canal, ya que podría ignorar el valor de otros canales importantes para la adquisición de clientes.

Modelos de Factorización: La Complejidad del Comportamiento del Usuario

Los modelos de factorización, como el modelo de Markov o el modelo de Positivas, representan el recorrido del cliente como una secuencia de estados. Estos modelos consideran las probabilidades de transición entre estados y asignan el crédito de la conversión a la secuencia de estados que condujo a la conversión. Son, por tanto, más sofisticados y requieren una mayor cantidad de datos para ser implementados de manera efectiva.

Aunque estos modelos pueden ofrecer una comprensión más precisa del comportamiento del usuario, también son más complejos de entender y de implementar. Además, requieren una gran cantidad de datos para entrenarse y generalizar correctamente. Debido a su complejidad, son más adecuados para campañas con un recorrido de cliente bien definido y una gran cantidad de datos históricos. La interpretación puede ser más complicada que con los modelos anteriores.

Conclusión

La elección del modelo de atribución para tus pruebas A/B en PPC es una decisión estratégica que impacta directamente la validez de tus resultados. No existe un modelo "correcto" para todos los casos; la mejor opción depende de la complejidad del recorrido del cliente, la cantidad de datos disponibles y el objetivo de la prueba. Comienza con modelos más simples, como los lineales o los Deciles, y considera modelos más avanzados, como los basados en superficie o los de factorización, a medida que recopiles más datos y comprendas mejor el comportamiento de tus usuarios. Prioriza la comprensión del contexto de tu campaña y elige el modelo que te permita tomar decisiones informadas y maximizar el retorno de la inversión en tus campañas PPC. Es fundamental una adaptación continua a los datos y al comportamiento del usuario.