Atribución de clics

La atribución de clics es un método de atribución que se centra en medir la eficacia de la publicidad atribuyendo una conversión al último anuncio en el que una persona hizo clic antes de que se produjera la conversión. Dicha conversión puede ser una instalación de una aplicación, una compra, un registro o cualquier otra acción deseada del usuario o cliente.

En el contexto de la atribución de marketing , la atribución por clic suele contrastarse con la atribución por visualización , que atribuye el crédito a un anuncio que se vio, pero no se hizo clic. La atribución por visualización es importante porque algunos anuncios (anuncios de vídeo, anuncios en CTV , etc.) no reciben clics porque no se pueden hacer clic. La atribución por visualización también es importante porque algunos grupos demográficos (especialmente los jóvenes) tienden a hacer menos clics que otros .

Pero el clic generalmente se prioriza y se valora mucho porque es una señal específica, rastreable y clara de la intención del usuario.

En pocas palabras, el click-through conecta la interacción del usuario (un clic) con un resultado comercial (una conversión). Si un usuario hace clic en un anuncio móvil y posteriormente instala una aplicación, dicha instalación puede atribuirse al anuncio en el que hizo clic, siempre que la instalación se realice dentro de un periodo de atribución predefinido, normalmente de 7 a 30 días, pero configurable por el anunciante.

Este método supone que un usuario que hizo clic en un anuncio fue influenciado lo suficiente como para realizar una acción, lo que lo convierte en una forma de atribución directa y fácilmente medible.

Los profesionales del marketing suelen medir la atribución de clics en dispositivos móviles mediante plataformas de medición móvil (MMP) como Singular , Adjust, AppsFlyer o Kochava. Estas plataformas funcionan de diversas maneras, incluyendo enlaces de seguimiento, enlaces profundos diferidos y coincidencias con datos de redes publicitarias.

Cuando alguien hace clic en un anuncio, el MMP también puede capturar un identificador único (como IDFA en iOS o GAID en Android ) e inicia una ventana de seguimiento.

Si la persona instala la aplicación o realiza otra acción definida durante ese periodo, el MMP asocia el clic con la conversión y atribuye el crédito a la fuente del anuncio. Esto, a su vez, indica a los profesionales del marketing qué anuncios funcionan y qué campañas, canales y redes publicitarias generan un retorno de la inversión (ROI).

Singular, por ejemplo, ofrece paneles detallados y API que permiten a los especialistas en marketing ver qué redes, campañas o creatividades impulsan el rendimiento a través de clics, a menudo hasta el nivel de palabra clave o audiencia, según la profundidad de la integración.

El mayor beneficio del clic es la claridad y la intención.

Un usuario que hace clic en un anuncio muestra claramente interés e intención, por lo que esta forma de atribución es muy práctica. La atribución de último clic proporciona a los profesionales del marketing señales relativamente claras y simplifica la optimización.

Cuando se utiliza en un modelo de último clic, el click-through es fácil de implementar y comprender: el último anuncio en el que el usuario hizo clic antes de la conversión se lleva el crédito. Esta simplicidad resulta atractiva para los equipos de marketing de rendimiento que buscan pruebas y escalado rápidos e iterativos.

A pesar de su popularidad, la atribución de último clic, que es la implementación más común del clic, tiene algunas desventajas.

En primer lugar, ignora el recorrido completo del cliente . En realidad, las personas interactúan con múltiples anuncios y canales antes de convertirse. Un anuncio visible visto días antes podría haber generado notoriedad, pero otro anuncio de una red publicitaria totalmente diferente podría acabar llevándose todo el crédito.

En segundo lugar, los modelos de último clic pueden sobrevalorar el retargeting y las tácticas de embudo inferior, mientras que infravaloran las estrategias de embudo superior, como el reconocimiento de marca, las campañas con influencers o el contenido orgánico. Esto desvía la asignación presupuestaria hacia tácticas que cierran, en lugar de las que generan interés inicial.

Finalmente, los cambios en la privacidad, especialmente en iOS debido al Transparencia de Seguimiento de Aplicaciones (ATT) de Apple , dificultan la atribución determinista. Las MMP ahora se basan más en modelos probabilísticos SKAdNetwork y datos agregados , lo que reduce la precisión de la atribución de clics en algunos entornos.

La medición unificada de Singular tiene en cuenta los clics, las visualizaciones, la interacción y la actividad de múltiples señales antes de asignar crédito de atribución.

La medición del último clic sigue siendo útil, pero es mejor combinarla con otras fuentes de datos para obtener una visión más completa. Puedes hacerlo manualmente o dejar que Singular lo haga por ti.