Da ottobre 2021 un importante cambiamento arriva in Google Ads: i modelli di attribuzione basati sui dati saranno resi quelli di default sugli account, sostituendo così quelli basati sulla scelta dei clic come quello sul last-clic.
Si tratta di un cambiamento epocale nel tracciamento dei risultati delle campagne, che va nella direzione di un approccio più marcatamente data-driven, percorso da Google con sempre maggior decisione negli ultimi tempi nella sua piattaforma PPC, come nel caso del passaggio agli annunci adattabili.
Ci sarà un periodo di transizione in cui sarà ancora possibile impostare il last-clic, e disattivare il modello data-driven, ma la strada sembra ormai impostata.
Le possibilità di scelta nei modelli di attribuzione
Per ottimizzare le proprie campagne in Google Ads, una parte importante è la corretta valutazione, in modo sempre più attendibile, di quale sia il percorso di conversione in modo da misurarlo e migliorarlo.
I modelli di attribuzione più usati negli ultimi anni possono scegliere se attribuire tutto il peso al primo o all’ultimo clic, o cercare di distribuire il merito delle conversioni in modo più equilibrato a diverse componenti del funnel, in base alla posizione che occupano nel percorso.
Ecco in dettaglio come può essere impostata l’attribuzione:
- primo clic
- ultimo clic
- lineare
- decadimento temporale
- in base alla posizione
- basato sui dati
Tutti questo modelli hanno in comune l’approccio “manuale”, devono quindi essere impostati dopo aver valutato la situazione; molto spesso in passato si è utilizzato il modello dell’ultimo click che però non sempre è il migliore perchè tende a semplificare troppo il percorso di scelta dell’utente che a volte può essere articolato in diverse ricerche.
Forse ancora più limitato è il modello del primo clic, mentre quello lineare distribuisce il valore della conversione tra tutti i clic.
Il decadimento temporale tende invece ad attribuire meno peso ai clic più lontani in giorni dalla conversione.
Abbastanza usato infine il modello basato sulla posizione qui il peso della conversione è suddiviso con il 40% al primo clic, il 20% tra tutti i clic intermedi, e il restante 40% all’ultimo clic.
I risultati possono essere analizzati grazie ai rapporti multicanale che includono molti tipi di interazione come: ricerca organica e a pagamento, social networks, siti di affiliazione, mail e newsletter e campagne personalizzate.
I vantaggi dell’approccio data-driven
Molto diverso è invece il modello basato sui dati, che è integrato ed è in grado di fare una valutazione autonoma prendendo in considerazione tutte le interazioni che svolgono un ruolo nelle conversioni e assegnando loro un certo peso basato su calcoli probabilistici.
Il machine learning sarà sempre più centrale nelle strategie di Google perchè può essere utilizzato per colmare le lacune nei dati osservati e rilevare nuove informazioni.
I modelli di conversione basati sull’apprendimento automatico consentono infatti la misurazione anche quando i cookie o altri identificatori non sono presenti, garantendo comunque la privacy degli utenti.
Il settore continua a evolversi, e l’attribuzione dell’ultimo clic sarà sempre fondamentale come metrica.
I marketer di maggior successo e gli esperti Google Ads passeranno sempre più a un approccio basato sui dati, mentre alcuni inserzionisti minori potrebbero non essere in grado di utilizzarla da subito a causa della mancanza di requisiti minimi.
Una problematica che dovrebbe essere rimossa presto da Google, visto che l’attribuzione basata sui dati sarà il modello predefinito per tutte le nuove azioni di conversione in Google Ads.
Miglioramento dei risultati
L’attribuzione basata sui dati dovrebbe in quasi tutti i casi garantire risultati più accurati, analizzando tutti i vari canali che hanno portato conversioni.
L’attribuzione data-driven in Google Ads tiene conto di molteplici segnali, tra cui il formato dell’annuncio e il tempo tra un’interazione dell’annuncio e la conversione.
Google afferma che: “se combinata con strategie di offerta automatica, l’attribuzione basata sui dati può generare conversioni aggiuntive allo stesso costo per acquisizione“, questo significa andare nella direzione di massimizzare il ROI.
