Recién comunicado: Google plus actualizará sus modelos de medición desde mayo de 2023.

En su aviso del 6 de abril, Google plus mencionó que 4 modelos de atribución van a desaparecer tanto de Google plus Ads como de Google plus Analytics.

  • primer click
  • Lineal
  • El desmoronamiento del tiempo
  • Apoyado en la localización

La resolución tras el cambio.

Link destinado a Google plus Ads ginny marvin dio una secuencia de publicaciones de Twitter para argumentar mejor el cambio repentino en la oferta de adjudicación.

Según Google plus, el modelo de atribución apoyado en datos es el modelo de conversión mucho más empleado para las promociones automáticas.

Además de esto, las 4 plantillas obsoletas representan menos del 3 % de las conversiones web de Google plus combinadas. Bajo su punto de vista, remover los modelos de atribución menos empleados es una manera de hacer mas fuerte y facilitar la medición.

Los anunciantes reaccionan a la novedad.

El repentino aviso causó reacciones mixtas de los anunciantes en las comunidades.

Ciertos respondieron a Marvin que el cambio tenía sentido.

Otros en Twitter expresaron su decepción por la novedad.

David Kyle arguye que remover los modelos de atribución suprime información precisa y importante a fin de que los expertos en marketing asistan a tomar resoluciones mucho más informadas:

En otras publicaciones on line, los anunciantes desconfían de cambiar completamente a un modelo de atribución apoyado en datos, donde podría ser correspondiente dar a las campañas de Google plus Ads mucho más crédito en una conversión que a otros canales. Si es mucho más bien difícil medir o justificar el desempeño de otros canales de medios pagos, puede invertir mucho más dólares estadounidenses en marketing en Google plus Ads.

Lo que los anunciantes tienen que entender

Las cuentas que usan entre los 4 modelos de atribución en expansión han de estar listas para accionar inmediatamente.

Modelos de atribución de Google plus Sunset Timeline

  • Mayo 2023: Para las características de Google plus Analytics 4, los modelos basados ​​en la disminución de tiempo, lineales, de primer click y basados ​​en la localización no van a estar libres para ninguna acción de conversión novedosa.
  • Junio ​​2023: Para las cuentas de Google plus Ads, los modelos de rechazo temporal, lineal, de primer click y apoyado en la localización no van a estar libres para ninguna acción de conversión novedosa.
  • Septiembre 2023: Google plus retirará los 4 modelos de atribución tanto en Google plus Ads como en Google plus Analytics 4.

Una vez inhabilitados, los modelos asimismo se suprimirán del informe de comparación de modelos en la pestañita Atribución, tal como de la página de descripción general de Google plus Ads.

Entonces, ¿qué ocurre con las acciones de conversión que utilizan estas plantillas?

Google plus confirmó que cualquier acción de conversión que utilice los modelos prácticamente obsoletos se transformará de forma automática al modelo de atribución fundamentada en datos.

Los anunciantes tienen la posibilidad de seleccionar el modelo de atribución de «último click» que existe, pero van a deber efectuar este cambio de forma manual para cada acción de conversión.

Empiece (o prosiga) la charla de atribución desde adentro

La medición de la conversión es una charla fundamental para todos y cada uno de los expertos en marketing.

Entender de qué forma los cambios en los modelos de atribución afectan el desempeño de la campaña es vital antes de empezar.

O sea en especial cierto para las campañas de la parte de arriba del embudo, donde un modelo de primer click probablemente sea correspondiente.

Empieze a utilizar la herramienta de comparación de modelos para detectar cambios escenciales en las métricas que tienen la posibilidad de contribuir a impulsar cualquier cambio de estrategia.

Anticiparse a la fecha límite deja a los expertos en marketing argumentar mejor el cambio a los clientes del servicio o desde adentro a otros departamentos.


Fotografía señalada: Andrii Yalanskyi/Shutterstock

Fuente: searchenginejournal

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