Cómo te miente Google Ads

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¿Alguna vez se ha preguntado por qué las cifras de conversión de Google Ads y GA4 no parecen coincidir? No se trata de un problema técnico, sino de la forma en que cada sistema realiza el seguimiento y comparte el crédito de las ventas.

Google Ads se lleva más crédito del que merece, lo que puede darle una visión sesgada de lo que está haciendo crecer su negocio. Saber qué canales de marketing aportan más dinero a tu negocio es muy importante porque influye en dónde decides gastar tus dólares de marketing.

Los clientes utilizan más puntos de contacto que nunca antes de realizar una compra. Es posible que un cliente descubra tu empresa a través de un blog, vea un anuncio en vídeo y haga clic en tu anuncio de Google Search antes de realizar una compra.

En este recorrido del cliente de múltiples puntos de contacto, ¿puedes adivinar cuántas conversiones se atribuiría Google Ads a sí mismo, en su plataforma? 1 conversión completa.

Google Analytics (GA4), por otro lado, reflejaría la realidad mucho más fielmente, y sólo acreditaría a Google Ads por algo menor, como 0,67 conversiones.

¿A qué se debe esta diferencia? Todo se reduce a la forma en que funciona la "Atribución basada en datos" de Google Ads: otorgar el crédito completo dentro de su plataforma y , a continuación, dividir las conversiones entre las campañas después de reclamar la venta completa. Incluso si utiliza el mismo modelo de atribución en Google Ads y GA4, como Data-Driven Attribution, seguirá observando esta discrepancia.

Esto se debe a que Google Ads tiene un enfoque "Omni-Campaña", y GA4 tiene un enfoque "Omni-Canal". Google Ads asume primero toda la venta y luego la desglosa por campañas dentro de su cuenta de Google Ads. Google Analytics, por otro lado, distribuye la venta a través de diferentes canales de marketing, reflejando la realidad de forma mucho más cercana.

En este post, desglosaremos la diferencia entre los 2 sistemas de atribución para que pueda comprender mejor sus datos y tomar decisiones más inteligentes para su estrategia de marketing.

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Los modelos de atribución deciden a quién se atribuye el mérito de impulsar las ventas, que es la clave para hacer crecer su negocio.

Si descubres que los Meta Ads están generando más ventas que los Google Ads, ¿no tendría sentido transferir parte de tu presupuesto de Google Ads a Meta Ads? Por eso es tan importante conocer la atribución.

En esencia, el marketing consiste en averiguar qué funciona y qué no, aumentar los ganadores y eliminar a los perdedores. Sin una clara comprensión de la atribución, básicamente se está volando a ciegas, incapaz de tomar las decisiones basadas en datos que impulsan el éxito.

Tanto Google Ads como Google Analytics utilizan modelos de atribución similares, aunque funcionan de formas muy distintas.

A partir de 2024, Google Ads y Google Analytics 4 (GA4) hacen hincapié en dos modelos de atribución principales: Último clic y Atribución basada en datos (DDA). Mientras que Last Click asigna todo el crédito a la interacción final, DDA utiliza el aprendizaje automático para distribuir el crédito en función de cómo influye cada paso en las conversiones.

Atribución basada en datos (DDA): Este modelo utiliza el aprendizaje automático para dividir el crédito en función de cómo contribuye cada interacción publicitaria al proceso de conversión. Está diseñado para ofrecer una imagen más precisa de lo que está impulsando los resultados.

Último clic: Todo el mérito es del último clic justo antes de la conversión. Es sencillo, pero puede pasar por alto el panorama general del recorrido del cliente.

La DDA ofrece una visión más profunda al reflejar la complejidad de los viajes modernos de los clientes, en los que las personas interactúan con múltiples puntos de contacto antes de decidirse. Ayuda a los anunciantes a comprender qué canales, campañas y palabras clave impulsan realmente los resultados. Google recomienda DDA por su precisión, y puede compararlo con Last Click mediante el informe de comparación de modelos de atribución en ambas plataformas.

Sin embargo, hay una diferencia clave entre Google Ads y GA4 DDA:

• Google Ads DDA se centra únicamente en las interacciones publicitarias dentro del ecosistema de Google, por lo que es omnicanal.

• GA4 DDA analiza todo el recorrido de marketing en todas las plataformas, incluidas las búsquedas orgánicas, las redes sociales y el correo electrónico, lo que lo convierte en omnicanal.

Esta distinción determina el modo en que cada plataforma evalúa las conversiones, lo que ayuda a las empresas a interpretar los datos y tomar decisiones de marketing más inteligentes.

GA4 es una representación más precisa de la cantidad de crédito que obtienen los distintos canales de marketing y, como tal, son mejores referencias para los propietarios de empresas que se preguntan en qué canales invertir más dinero. GA4 ofrece una visión más amplia del rendimiento del marketing al distribuir el crédito de conversión entre todas las plataformas y canales, no sólo entre los anuncios. Este enfoque omnicanal ofrece una imagen más clara de cómo cada punto de contacto contribuye al éxito.

Componentes clave del sistema omnicanal DDA de GA4:

1. Agregación de datos en todos los canales:
   Recopila datos de interacción de búsquedas de pago, tráfico orgánico, correo electrónico, redes sociales, visitas directas, etc. mediante el seguimiento basado en eventos y las soluciones de etiquetado de Google.

2. Análisis del recorrido del usuario:
   Rastrea y analiza el recorrido completo del cliente, registrando metadatos como marcas de tiempo y tipos de canales para obtener información detallada.

3. Modelo de atribución de aprendizaje automático:
   Los algoritmos de aprendizaje automático de GA4 identifican patrones en los datos recopilados para estimar el impacto incremental de cada punto de contacto. El sistema tiene en cuenta los siguientes factores:

   • Secuencia de interacciones: Evalúa cómo influyen los puntos de contacto en las conversiones.

   • Retraso hasta la conversión: Prioriza las interacciones recientes sin ignorar las anteriores.

   • Tipo de interacción: Pondera las interacciones de alto valor (por ejemplo, vistas de productos) frente a las de bajo valor.

   • Interacción entre canales: Analiza cómo los canales trabajan juntos para impulsar los resultados.

4. Probability Attribution:
   Asigna un crédito proporcional comparando la probabilidad de conversión con y sin puntos de contacto específicos.

5. Omni-Channel Insights:
   Distribuye el crédito en todos los puntos de contacto, incluidas las plataformas de Google (por ejemplo, YouTube) y los canales ajenos a Google (por ejemplo, Facebook, búsqueda orgánica, correo electrónico).

Los anuncios de Google proporcionan una representación más precisa del crédito que merecen las campañas individuales de Google, lo que las convierte en una mejor referencia para los anunciantes que buscan optimizar su gasto específicamente dentro del ecosistema de los anuncios de Google. El sistema de atribución basada en datos (DDA) de Google Ads está diseñado específicamente para campañas de pago dentro del ecosistema de Google Ads. Su diseño omnicanal se centra en el análisis de las interacciones en todos los formatos de anuncios y campañas elegibles.

Componentes clave del sistema Omni-Campaign DDA de Google Ads:

1. Recopilación de datos de seguimiento de conversiones: Google Ads se basa en el seguimiento de conversiones para recopilar datos sobre las interacciones de los usuarios con los anuncios en todas las campañas. Esto implica:

• Clics e impresiones: Captura las interacciones de los anuncios con metadatos como palabras clave e ID de campaña.

• Acciones de conversión: Realiza un seguimiento de los objetivos predefinidos mediante etiquetas de conversión y conversiones mejoradas.

• Actividad entre dispositivos: Vincula las interacciones entre dispositivos utilizando los datos de la cuenta de Google.

2. Modelo de atribución de aprendizaje automático: El sistema DDA de Google Ads utiliza el aprendizaje automático para asignar el crédito de conversión entre los puntos de contacto de los anuncios. Tiene en cuenta:

   • Pruebas de incrementalidad: Mide el impacto de un punto de contacto comparando los usuarios expuestos a él frente a los que no lo estuvieron.

   • Secuencia y contexto de las interacciones: Pondera el orden y el momento de las interacciones. Por ejemplo:

     • Los anuncios de búsqueda en los que se hace clic más cerca de una conversión pueden recibir más crédito que aquellos en los que se hace clic antes.

     • Un anuncio en vídeo de YouTube que haya dado a conocer la marca a un usuario también puede ser objeto de reconocimiento si ha desempeñado un papel importante a la hora de impulsar nuevas interacciones.

   • Tipo de interacción y valor: Prioriza las acciones de alto valor (por ejemplo, visitas a páginas de productos).

El modelo se adapta con el tiempo aprendiendo de los datos históricos agregados y optimizando continuamente la precisión de la atribución.

3. Asignación de créditos: El sistema DDA asigna créditos fraccionados a cada interacción publicitaria en función de su contribución calculada a la conversión. Por ejemplo:

• Una campaña que inició la ruta de conversión podría recibir el 20% del crédito.

• Un anuncio de Display de retargeting mostrado al usuario cerca de la conversión puede recibir un 30%.

• Al último clic del anuncio de búsqueda antes de la conversión se le podría asignar el 50% restante.

Esta asignación granular garantiza que todas las campañas relevantes sean reconocidas por sus contribuciones, reflejando su verdadero valor en la obtención de resultados.

4. Informes de omnicampañas: Google Ads proporciona herramientas de informes detallados para ayudar a los anunciantes a analizar el papel de cada campaña en el proceso de conversión:

• Análisis de contribución a nivel de campaña: Muestra cómo las diferentes campañas (por ejemplo, Display, Búsqueda, Shopping) contribuyeron a la conversión.

• Informes de rutas: Permite a los anunciantes visualizar las rutas de interacción habituales de los anuncios que conducen a conversiones.

• Herramienta de comparación de modelos: Permite a los anunciantes comparar DDA con otros modelos de atribución (por ejemplo, Last Click) para comprender las diferencias en la asignación de créditos.

Resumen de los PDD:

Para entender cómo funciona la atribución en la práctica, veamos un ejemplo real. Imagine un recorrido del cliente con varios puntos de contacto, algunos dentro del ecosistema de anuncios de Google y otros fuera de él.

Este es el escenario:

Paso 1: El usuario hace clic en un enlace de afiliado de un sitio web externo (que no forma parte de Google Ads).

Paso 2: El usuario ve un vídeo de remarketing de Google Ads (Campaña número 1).

Paso 3: El usuario se suscribe tras hacer clic en un anuncio de una de nuestras campañas Performance Max (Campaña número 2).

¿Cómo se atribuiría este recorrido en Google Analytics 4 (GA4) frente a la atribución basada en datos (DDA) de Google Ads? Desglosémoslo.

1. Atribución GA4 (enfoque omnicanal):

GA4 tiene en cuenta todas las interacciones a través de cada canal en la ruta de conversión. Así es como atribuye el crédito:

• 33% de crédito al enlace de afiliado: GA4 reconoce el enlace de afiliado externo como el primer punto de contacto que inició el viaje del usuario.

• 33% de crédito a la campaña de remarketing: GA4 también asigna parte del crédito al anuncio de vídeo de remarketing, que volvió a captar al usuario y contribuyó directamente a la suscripción.

• 33% de crédito a la campaña PMAX: GA4 asigna el crédito restante a la campaña Performance max que condujo directamente al evento de conversión.
  

2. Google Ads Attribution (enfoque omnicanal):

La DDA de Google Ads se centra exclusivamente en las campañas de pago dentro de su ecosistema. El enlace de afiliado se ignora, ya que se encuentra fuera de Google Ads. El sistema asigna el crédito entre las campañas elegibles:

• 50% de crédito para la campaña de vídeo de remarketing: Dado que esta campaña interactuó directamente con el usuario, obtiene la mitad del crédito de conversión.

• 50% de crédito para la campaña Performance Max (PMAX): Si PMAX desempeñó un papel de apoyo indirecto a la campaña de remarketing, también recibe crédito.

En Google Ads, el 100% del crédito de conversión se distribuye entre sus campañas, ignorando los puntos de contacto ajenos a Google, como el enlace de afiliado.

Resumen de atribución:

Comprender las diferencias entre los sistemas de atribución de Google Ads y GA4 es clave para tomar decisiones de marketing más inteligentes y basadas en datos. Mientras que Google Ads se centra en la atribución dentro de su propia red, GA4 tiene una visión más amplia, considerando todos los puntos de contacto a lo largo del recorrido del cliente. Esto significa que, mientras que Google Ads le ayuda a optimizar las campañas publicitarias, GA4 le ofrece una visión más completa de cómo los distintos canales de marketing contribuyen a sus conversiones.

El uso de la atribución basada en datos en ambas plataformas le permite ir más allá del modelo básico del último clic y obtener una imagen más clara de lo que realmente está impulsando los resultados. Pero es importante reconocer que cada sistema tiene sus puntos fuertes. Google Ads es excelente para comprender el rendimiento de las distintas campañas entre sí, mientras que el enfoque omnicanal de GA4 muestra cómo cada interacción, desde los anuncios de pago hasta la búsqueda orgánica y las redes sociales, encaja en el panorama general.

Con una comprensión más clara de la atribución, puede tomar decisiones más informadas sobre dónde invertir su presupuesto, optimizar sus campañas y, en última instancia, hacer crecer su negocio. Al fin y al cabo, la atribución no consiste solo en hacer un seguimiento de las conversiones, sino en comprender qué es lo que realmente impulsa el éxito y utilizar ese conocimiento para impulsar su estrategia de marketing.