Esto se debe sobre todo a las nuevas normativas sobre cookies de terceros y mechasnismos de prevenci\u00f3n del rastreo como el de Safari. Como resultado, las empresas est\u00e1n cambiando a t\u00e9cnicas de rastreo cada vez m\u00e1s anvaceas. <\/p>\n\n\n\n
Un problema de esto es que la recopilaci\u00f3n de datos cada vez m\u00e1s sofisticada significa que las peque\u00f1as empresas ya no pueden seguir el ritmo de las grandes compa\u00f1\u00edas. En este blog, te explicamos la evoluci\u00f3n de los modelos de atribuci\u00f3n basados en datos y c\u00f3mo TAGGRS puede ayudar en este sentido. <\/p>\n\n\n\n
Puntos clave \ud83d\udd11<\/h2>\n\n\n\n\n- Modelos de atribuci\u00f3n preparados para el futuro:<\/strong> Con la eliminaci\u00f3n progresiva de las cookies de terceros y unas normas de privacidad m\u00e1s estrictas, el seguimiento de la conversi\u00f3n se est\u00e1 volviendo m\u00e1s complejo.<\/li>\n\n\n\n
- Retos del modelo de atribuci\u00f3n debido a la normativa sobre privacidad:<\/strong> Los modelos de atribuci\u00f3n contempor\u00e1neos se enfrentan a varios retos debido a una normativa sobre privacidad m\u00e1s estricta y a la eliminaci\u00f3n progresiva de las cookies de terceros. Estos desarrollos limitan la disponibilidad de datos detallados de los usuarios, lo que dificulta a las empresas medir con precisi\u00f3n y atribuir la eficacia de sus campa\u00f1as de marketing a los canales y puntos de contacto adecuados. <\/li>\n\n\n\n
- Estrategias de marketing preparadas para el futuro:<\/strong> Al implantar el Server-side Tracking, las empresas pueden anticiparse a futuros cambios tecnol\u00f3gicos y normativos, al tiempo que mantienen y mejoran su capacidad para tomar decisiones basadas en datos.<\/li>\n<\/ol>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\n
\u00bfC\u00f3mo determina una plataforma publicitaria que la exposici\u00f3n a un anuncio ha dado lugar a una conversi\u00f3n?<\/h2>\n\n\n\n
El proceso consiste en requerir un dato concreto para vincular la visualizaci\u00f3n de un anuncio a una conversi\u00f3n. Por tanto, el anunciante tiene que enviar un dato de atributo, como una direcci\u00f3n de correo electr\u00f3nico, un n\u00famero de tel\u00e9fono, una direcci\u00f3n IP u otro atributo que identifique al comprador o a la persona que realiz\u00f3 la conversi\u00f3n a plataformas como Google o Facebook. Estas plataformas pueden entonces hacer el enlace, ya que hay muchas probabilidades de que la persona que vio el anuncio y realiz\u00f3 la acci\u00f3n estuviera conectada a sus sistemas <\/p>\n\n\n\n
\u00bfQu\u00e9 es la Atribuci\u00f3n Basada en Datos?<\/h2>\n\n\n\n
El recorrido del cliente desde la primera interacci\u00f3n hasta la conversi\u00f3n puede variar significativamente de una empresa a otra y de un usuario a otro.<\/p>\n\n\n\n
En un extremo del espectro est\u00e1n los usuarios que hacen una b\u00fasqueda, ven tu empresa por primera vez, hacen clic en tu anuncio y realizan una compra inmediata. Este usuario s\u00f3lo tiene un momento de contacto antes de la compra. <\/p>\n\n\n\n
En el otro extremo del espectro est\u00e1n los usuarios que interact\u00faan con tu empresa durante meses, interactuando con anuncios en pantalla, anuncios org\u00e1nicos y de pago de Google, correos electr\u00f3nicos y otros puntos de contacto, antes de realizar finalmente su compra. Estos usuarios pasan por muchos puntos de contacto antes de realizar su compra. <\/p>\n\n\n\n
Desde el punto de vista de la atribuci\u00f3n, la primera situaci\u00f3n es bastante sencilla. S\u00f3lo hay un punto de contacto que se lleva el m\u00e9rito. Sin embargo, cuando se introducen m\u00faltiples puntos de contacto, resulta mucho m\u00e1s dif\u00edcil decir con una certeza razonable qu\u00e9 puntos de contacto influyeron realmente en la compra final y en qu\u00e9 medida. <\/p>\n\n\n\n![\"modelos](\"https:\/\/taggrs.io\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/different-attribution-models.png\" "\\"\\"")
<\/figure>\n\n\n\nAtribuci\u00f3n basada en datos dentro de Google Ads<\/h3>\n\n\n\n
La atribuci\u00f3n basada en datos dentro de Google Ads es una funcionalidad avanzada que te permite atribuir conversiones en funci\u00f3n de la interacci\u00f3n de los usuarios con tus anuncios. Este m\u00e9todo analiza todo el conjunto de datos de tu cuenta publicitaria para identificar qu\u00e9 palabras clave, anuncios y campa\u00f1as tienen un mayor impacto en tus resultados. Tiene en cuenta todas las interacciones y el compromiso dentro de tu historial de anuncios pagados para obtener una comprensi\u00f3n m\u00e1s profunda de la eficacia de tus campa\u00f1as publicitarias a la hora de impulsar las conversiones y las ventas. <\/p>\n\n\n\n![\"data-driven-attribution-google-ads\"](\"https:\/\/taggrs.io\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/data-driven-attribution-google-ads-1.png\" "\\"\\"")
<\/figure>\n\n\n\nTu modelo basado en datos es \u00fanico y est\u00e1 adaptado a tu situaci\u00f3n espec\u00edfica, lo que te permite<\/p>\n\n\n\n
\n- Para descubrir qu\u00e9 palabras clave, anuncios, grupos de anuncios y campa\u00f1as generan m\u00e1s conversiones.<\/li>\n\n\n\n
- Optimiza tus ofertas bas\u00e1ndote en estos datos de rendimiento.<\/li>\n\n\n\n
- Elegir el modelo de atribuci\u00f3n adecuado para tu negocio.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Con la atribuci\u00f3n basada en datos en tus informes de pago, obtendr\u00e1s informaci\u00f3n sobre qu\u00e9 anuncios contribuyen m\u00e1s a alcanzar tus objetivos empresariales. Adem\u00e1s, si utilizas una estrategia de puja automatizada para conseguir m\u00e1s conversiones, tu puja aprovechar\u00e1 esta informaci\u00f3n crucial para ayudarte a conseguir m\u00e1s conversiones. Este enfoque te permite determinar con mayor precisi\u00f3n c\u00f3mo contribuye tu gasto en anuncios a los resultados finales, haciendo que tu estrategia de marketing sea m\u00e1s eficiente y eficaz. <\/p>\n\n\n\n
La Atribuci\u00f3n Basada en Datos es la soluci\u00f3n propuesta por Google a esta incertidumbre<\/h3>\n\n\n\n
La Atribuci\u00f3n Basada en Datos asigna valor a los anuncios modelando qu\u00e9 anuncios aumentaron la probabilidad de que un usuario convirtiera. Compara las trayectorias de los usuarios que se convirtieron con las de los que no, para evaluar el valor a\u00f1adido de los distintos puntos de contacto. <\/p>\n\n\n\n
Por ejemplo, puede comparar un grupo de usuarios que hicieron clic en un anuncio de compras con los que hicieron clic tanto en un anuncio de compras como en un anuncio de remarketing complementario, para comprender el beneficio a\u00f1adido de ese anuncio. Esto permite al sistema evaluar mejor el valor a\u00f1adido de los distintos puntos de contacto. <\/p>\n\n\n\n
Estad\u00edsticas sobre la adopci\u00f3n y el uso de la atribuci\u00f3n basada en datos (DDA):<\/h2>\n\n\n\n
Y no s\u00f3lo Google piensa que la atribuci\u00f3n basada en datos (DDA) es la soluci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
\n- El 60% de los principales profesionales del marketing creen que el DDA es esencial para comprender los recorridos de alto valor de los clientes.<\/li>\n\n\n\n
- El 50% de los profesionales del marketing afirman que DDA les ha ayudado a mejorar su ROI de marketing.<\/li>\n\n\n\n
- El 70% de los profesionales del marketing afirman que el DDA es m\u00e1s preciso que los modelos de atribuci\u00f3n tradicionales.<\/li>\n\n\n\n
- El vendedor medio dedica 15 horas al mes a gestionar sus datos de atribuci\u00f3n de marketing.<\/li>\n\n\n\n
- El vendedor medio gasta 10.000 d\u00f3lares al a\u00f1o en software de atribuci\u00f3n de marketing.<\/li>\n\n\n\n
- Estas estad\u00edsticas sugieren que el DDA es una tendencia creciente en la industria del marketing y una herramienta valiosa para los profesionales del marketing que buscan mejorar su ROI.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Ejemplos de c\u00f3mo los vendedores utilizan el DDA:<\/h2>\n\n\n\n\n- Comprender el impacto de los distintos canales de marketing en las conversiones.<\/li>\n\n\n\n
- Identificar las campa\u00f1as de marketing m\u00e1s eficaces.<\/li>\n\n\n\n
- Optimizar sus presupuestos de marketing.<\/li>\n\n\n\n
- Para personalizar sus mensajes de marketing para clientes individuales.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Modelizaci\u00f3n de la conversi\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n
Consent Mode Tras la V2<\/a> presentada anteriormente, Google presenta el Modelado de Conversiones, que se centra en los anuncios de Google. Esta herramienta tiene la capacidad de predecir la probabilidad de una conversi\u00f3n a partir de un anuncio en Google, aliment\u00e1ndose principalmente de datos an\u00f3nimos.<\/p>\n\n\n\n\nConsent Mode Despu\u00e9s de configurar V2 correctamente, ya no se recogen muchos datos, Google los complementa con datos previstos <\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n
La herramienta compara estos datos con los de los visitantes que s\u00ed dieron permiso, lo que ofrece una imagen completa del comportamiento en tu sitio web. De este modo, los datos de los informes son m\u00e1s precisos y se pueden justificar mejor determinadas acciones de seguimiento. Consent Mode El propio Google Ads implementa el Modelado de Conversiones en las cuentas, lo que requiere que los profesionales del marketing -a diferencia de Google- no modifiquen nada en el c\u00f3digo fuente del sitio web. <\/p>\n\n\n\n![\"Consent](\"https:\/\/taggrs.io\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/consent-mode-conversion-modelling-google-ads-1024x512.png\" "\\"\\"")
<\/figure>\n\n\n\nM\u00e1s de lo que el ojo puede ver<\/h2>\n\n\n\n
Antes de que se impusiera la atribuci\u00f3n basada en datos, Google Ads basaba el informe de conversiones \u00fanicamente en el \u00faltimo clic. Esto significaba que cuando un usuario hac\u00eda clic en un anuncio de Google y luego completaba una acci\u00f3n de conversi\u00f3n (como un cliente potencial o una compra) en el sitio web, Google atribu\u00eda la conversi\u00f3n a ese \u00faltimo clic espec\u00edfico. <\/p>\n\n\n\n
A partir de septiembre de 2023, la atribuci\u00f3n basada en datos<\/a> se convirti\u00f3 en el valor predeterminado para todas las acciones de conversi\u00f3n reci\u00e9n definidas dentro de Google Ads, con lo que un n\u00famero significativo de anunciantes existentes pasaron a este modelo. Esto significa que, en lugar de atribuir la conversi\u00f3n s\u00f3lo al \u00faltimo clic, Google despliega ahora el aprendizaje autom\u00e1tico para atribuir las conversiones tanto a los clics como a las impresiones que tienen lugar a lo largo del recorrido del cliente hasta la conversi\u00f3n. <\/p>\n\n\n\nLa introducci\u00f3n de este modelo marca un cambio importante en la evaluaci\u00f3n del impacto de los anuncios en las conversiones. Permite a los anunciantes obtener una imagen completa de la contribuci\u00f3n de cada interacci\u00f3n individual -desde el primer encuentro hasta el acto final de conversi\u00f3n- a la consecuci\u00f3n del \u00e9xito. Este enfoque permite a los profesionales del marketing ajustar sus estrategias de campa\u00f1a con mayor precisi\u00f3n, ya no limit\u00e1ndose al \u00faltimo punto de contacto, sino apreciando el valor integral de todo el recorrido del cliente. Estos conocimientos son cruciales para perfeccionar las campa\u00f1as y asignar los presupuestos de marketing de forma m\u00e1s eficiente, con el objetivo de mejorar el rendimiento general y el retorno de la inversi\u00f3n del gasto publicitario. <\/p>\n\n\n\n
\u00bfCu\u00e1ndo deja de ser lo suficientemente preciso?<\/h2>\n\n\n\n
Los profesionales del marketing digital han visto c\u00f3mo las principales plataformas publicitarias han introducido gradualmente la atribuci\u00f3n basada en datos en su medici\u00f3n de la conversi\u00f3n en los \u00faltimos a\u00f1os. La fuerza impulsora de esto ha sido la preservaci\u00f3n del seguimiento del rendimiento, que es muy importante para que las plataformas demuestren su valor cuando se pierdan los m\u00e9todos tradicionales de seguimiento debido al marco ATT de Apple y a la eliminaci\u00f3n progresiva de las cookies de terceros. <\/p>\n\n\n\n
Pero hay un problema fundamental con la atribuci\u00f3n basada en datos...<\/h2>\n\n\n\n
Cuando el seguimiento de la conversi\u00f3n basado en cookies empez\u00f3 a sufrir limitaciones debido a la eliminaci\u00f3n progresiva de las cookies de terceros<\/a>, por ejemplo, las empresas con recursos t\u00e9cnicos y financieros implantaron el Server-side Tracking para mantener su capacidad de medir con precisi\u00f3n el rendimiento. Las empresas sin recursos t\u00e9cnicos internos ni medios econ\u00f3micos para pagar a especialistas en an\u00e1lisis y datos se quedaron sin la posibilidad de aplicar cambios t\u00e9cnicos en el seguimiento.<\/p>\n\n\n\n![\"Cronolog\u00eda](\"https:\/\/taggrs.io\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/The-Privacy-Sandbox-Timeline-for-the-Web-1024x332.png\" "\\"\\"")
<\/figure>\n\n\n\nHist\u00f3ricamente, las plataformas publicitarias proporcionaban datos de conversi\u00f3n bastante precisos<\/h2>\n\n\n\n
Tanto Google como Meta sab\u00edan que un gran n\u00famero de PYMES no dispondr\u00edan de los recursos necesarios para establecer un seguimiento avanzado de las conversiones. Por eso empezaron a utilizar datos modelizados para estimar las conversiones perdidas, o no rastreadas. Una medida de modelizaci\u00f3n se utilizaba hist\u00f3ricamente para estimar las conversiones entre dispositivos y la p\u00e9rdida de conversiones debida a scripts bloqueados y rastreadores\/bloqueadores de anuncios. Esto era bastante preciso porque casi el 90% de las conversiones se rastreaban con exactitud, y los modelos s\u00f3lo ten\u00edan que cubrir el vac\u00edo del 10% que faltaba. <\/p>\n\n\n\n
Los modelos de atribuci\u00f3n se basan ahora en conjuntos de datos m\u00e1s peque\u00f1os<\/h2>\n\n\n\n
El siguiente art\u00edculo se adentra bastante en la estad\u00edstica t\u00e9cnica, pero es importante que los profesionales del marketing lo entiendan. El trabajo de un cervecero de Guinness llamado William S. Gosset inspir\u00f3 el concepto de significaci\u00f3n estad\u00edstica cuando descubri\u00f3 las curvas de distribuci\u00f3n t. <\/p>\n\n\n\n
En t\u00e9rminos sencillos, cuando se aplica la estad\u00edstica a grandes conjuntos de datos, los resultados son m\u00e1s fiables y los resultados esperados (modelizados) se aproximan a las cifras reales. En el gr\u00e1fico siguiente, esto se muestra mediante la curva azul de distribuci\u00f3n Z, que indica resultados que no se desv\u00edan significativamente. Sin embargo, cuando los modelos estad\u00edsticos se construyen sobre un conjunto de datos muy peque\u00f1o, son menos fiables, y las cifras reales pueden diferir mucho de los datos modelizados, como puede verse en la curva de distribuci\u00f3n t con un tama\u00f1o de muestra peque\u00f1o. <\/p>\n\n\n\n![\"concepto](\"https:\/\/taggrs.io\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/concept-of-statistical-significance.png\" "\\"\\"")
<\/figure>\n\n\n\nTodos conocemos ejemplos reales de este fen\u00f3meno, en los que los anunciantes ven que se informa de una venta, pero \u00e9sta no se ha producido. Esto podr\u00eda deberse a algoritmos que modelan las conversiones y predicen, bas\u00e1ndose en datos y en las circunstancias en las que se hizo clic, que deber\u00eda haberse producido una conversi\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n
Cuando los vol\u00famenes reales de conversi\u00f3n rastreados disminuyan, debido a los cambios antes mencionados en la gesti\u00f3n de la privacidad y las cookies de terceros, m\u00e1s informes de conversi\u00f3n se basar\u00e1n en datos no rastreados modelados. La fiabilidad de esa informaci\u00f3n disminuir\u00e1 dr\u00e1sticamente. <\/p>\n\n\n\n
C\u00f3mo mejorar la precisi\u00f3n de los datos de rendimiento<\/h2>\n\n\n\n
Para optimizar el rendimiento de las campa\u00f1as, tienes que reducir la dependencia de las plataformas de los modelos de atribuci\u00f3n basados en datos y proporcionarles datos m\u00e1s fiables. La mejor forma de hacerlo es combinar el Server-side Tracking con la correspondencia avanzada de audiencias, como las Conversiones Mejoradas. Esto es un problema para las peque\u00f1as empresas porque se trata de una forma bastante sofisticada de recopilaci\u00f3n de datos que utilizan principalmente las grandes empresas.<\/p>\n\n\n\n![\"extra-data-by-server-side-tracking-twenty-procent-increase-taggrs.png](\"https:\/\/taggrs.io\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/extra-data-by-server-side-tracking-twenty-procent-increase-taggrs.png\" "\\"\\"")
<\/figure>\n\n\n\n\u00bfExiste entonces una soluci\u00f3n para estos peque\u00f1os partidos <\/h2>\n\n\n\n
El panorama de los datos es cada vez m\u00e1s complicado. As\u00ed que, \u00bfc\u00f3mo te aseguras de que, como parte m\u00e1s peque\u00f1a, puedes seguir estableciendo una soluci\u00f3n del lado del servidor? TAGGRS se centra en hacer realidad un futuro en el que las soluciones de seguimiento m\u00e1s completas sean accesibles para todos. Una parte integral de esto es el Server-side Tracking<\/a>, con el que establecemos un nuevo est\u00e1ndar en el an\u00e1lisis de datos y la privacidad del usuario.<\/p>\n\n\n\nCon Server-side Tracking:<\/p>\n\n\n\n
\n- Tengo la soluci\u00f3n a la desaparici\u00f3n de las cookies de terceros<\/li>\n\n\n\n
- M\u00e1s datos para tus campa\u00f1as, lo que hace que las conversiones sean menos predictivas.<\/li>\n\n\n\n
- Recopilaci\u00f3n de datos en l\u00ednea a prueba de AVG<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
Consejo:<\/strong> Consulta tambi\u00e9n nuestras FAQ sobre Server-side Tracking<\/a> con las 50 preguntas m\u00e1s frecuentes sobre Server-side Tracking.<\/p>\n\n\n\n\u00bfPor qu\u00e9 es accesible el TAGGRS?<\/h3>\n\n\n\n
Con nuestro sencillo Software GTM<\/a> de Server-side Tracking te ayudaremos paso a paso en todas las etapas necesarias para una correcta configuraci\u00f3n del Server Side Tracking, ofrecemos, entre otras cosas:<\/p>\n\n\n\n\n- Blogs de configuraci\u00f3n<\/li>\n\n\n\n
- V\u00eddeos<\/li>\n\n\n\n
- Plantillas<\/li>\n\n\n\n
- Asistencia Premium<\/li>\n\n\n\n
- Plataforma de apoyo<\/li>\n\n\n\n
- Asistencia instant\u00e1nea por chat
<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n![\"taggrs-dashboard-implementa-tu-tags\"](\"https:\/\/taggrs.io\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/taggrs-dashboard-implement-your-tags-1024x572.png\" "\\"\\"")
<\/figure>\n\n\n\nAseg\u00farate de que se miden todas las conversiones<\/h2>\n\n\n\n
En el mundo r\u00e1pidamente cambiante de los modelos de atribuci\u00f3n basados en datos, sigue siendo esencial centrarse en la calidad de los datos. Con soluciones avanzadas de Server Side Tracking, las empresas pueden garantizar la precisi\u00f3n de los datos a pesar de las limitaciones de los m\u00e9todos de seguimiento tradicionales. Este enfoque transforma los retos actuales en \u00e9xitos futuros apoy\u00e1ndose en la precisi\u00f3n y el an\u00e1lisis profundo de los datos, con TAGGRS como ejemplo de c\u00f3mo puede ayudar la tecnolog\u00eda. \u00bfEst\u00e1s convencido? Programa una demostraci\u00f3n gratuita<\/a>. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"El seguimiento de los datos y las conversiones es cada vez m\u00e1s dif\u00edcil. Es una ...<\/p>\n","protected":false},"author":10,"featured_media":35129,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[342],"tags":[],"class_list":["post-35893","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-taggrs-es"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/taggrs.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/35893","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/taggrs.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/taggrs.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/taggrs.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/10"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/taggrs.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=35893"}],"version-history":[{"count":6,"href":"https:\/\/taggrs.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/35893\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":66704,"href":"https:\/\/taggrs.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/35893\/revisions\/66704"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/taggrs.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/35129"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/taggrs.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=35893"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/taggrs.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=35893"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/taggrs.io\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=35893"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}
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\u00bfC\u00f3mo determina una plataforma publicitaria que la exposici\u00f3n a un anuncio ha dado lugar a una conversi\u00f3n?<\/h2>\n\n\n\n
El proceso consiste en requerir un dato concreto para vincular la visualizaci\u00f3n de un anuncio a una conversi\u00f3n. Por tanto, el anunciante tiene que enviar un dato de atributo, como una direcci\u00f3n de correo electr\u00f3nico, un n\u00famero de tel\u00e9fono, una direcci\u00f3n IP u otro atributo que identifique al comprador o a la persona que realiz\u00f3 la conversi\u00f3n a plataformas como Google o Facebook. Estas plataformas pueden entonces hacer el enlace, ya que hay muchas probabilidades de que la persona que vio el anuncio y realiz\u00f3 la acci\u00f3n estuviera conectada a sus sistemas <\/p>\n\n\n\n
\u00bfQu\u00e9 es la Atribuci\u00f3n Basada en Datos?<\/h2>\n\n\n\n
El recorrido del cliente desde la primera interacci\u00f3n hasta la conversi\u00f3n puede variar significativamente de una empresa a otra y de un usuario a otro.<\/p>\n\n\n\n
En un extremo del espectro est\u00e1n los usuarios que hacen una b\u00fasqueda, ven tu empresa por primera vez, hacen clic en tu anuncio y realizan una compra inmediata. Este usuario s\u00f3lo tiene un momento de contacto antes de la compra. <\/p>\n\n\n\n
En el otro extremo del espectro est\u00e1n los usuarios que interact\u00faan con tu empresa durante meses, interactuando con anuncios en pantalla, anuncios org\u00e1nicos y de pago de Google, correos electr\u00f3nicos y otros puntos de contacto, antes de realizar finalmente su compra. Estos usuarios pasan por muchos puntos de contacto antes de realizar su compra. <\/p>\n\n\n\n
Desde el punto de vista de la atribuci\u00f3n, la primera situaci\u00f3n es bastante sencilla. S\u00f3lo hay un punto de contacto que se lleva el m\u00e9rito. Sin embargo, cuando se introducen m\u00faltiples puntos de contacto, resulta mucho m\u00e1s dif\u00edcil decir con una certeza razonable qu\u00e9 puntos de contacto influyeron realmente en la compra final y en qu\u00e9 medida. <\/p>\n\n\n\n La atribuci\u00f3n basada en datos dentro de Google Ads es una funcionalidad avanzada que te permite atribuir conversiones en funci\u00f3n de la interacci\u00f3n de los usuarios con tus anuncios. Este m\u00e9todo analiza todo el conjunto de datos de tu cuenta publicitaria para identificar qu\u00e9 palabras clave, anuncios y campa\u00f1as tienen un mayor impacto en tus resultados. Tiene en cuenta todas las interacciones y el compromiso dentro de tu historial de anuncios pagados para obtener una comprensi\u00f3n m\u00e1s profunda de la eficacia de tus campa\u00f1as publicitarias a la hora de impulsar las conversiones y las ventas. <\/p>\n\n\n\n Tu modelo basado en datos es \u00fanico y est\u00e1 adaptado a tu situaci\u00f3n espec\u00edfica, lo que te permite<\/p>\n\n\n\n Con la atribuci\u00f3n basada en datos en tus informes de pago, obtendr\u00e1s informaci\u00f3n sobre qu\u00e9 anuncios contribuyen m\u00e1s a alcanzar tus objetivos empresariales. Adem\u00e1s, si utilizas una estrategia de puja automatizada para conseguir m\u00e1s conversiones, tu puja aprovechar\u00e1 esta informaci\u00f3n crucial para ayudarte a conseguir m\u00e1s conversiones. Este enfoque te permite determinar con mayor precisi\u00f3n c\u00f3mo contribuye tu gasto en anuncios a los resultados finales, haciendo que tu estrategia de marketing sea m\u00e1s eficiente y eficaz. <\/p>\n\n\n\n La Atribuci\u00f3n Basada en Datos asigna valor a los anuncios modelando qu\u00e9 anuncios aumentaron la probabilidad de que un usuario convirtiera. Compara las trayectorias de los usuarios que se convirtieron con las de los que no, para evaluar el valor a\u00f1adido de los distintos puntos de contacto. <\/p>\n\n\n\n Por ejemplo, puede comparar un grupo de usuarios que hicieron clic en un anuncio de compras con los que hicieron clic tanto en un anuncio de compras como en un anuncio de remarketing complementario, para comprender el beneficio a\u00f1adido de ese anuncio. Esto permite al sistema evaluar mejor el valor a\u00f1adido de los distintos puntos de contacto. <\/p>\n\n\n\n Y no s\u00f3lo Google piensa que la atribuci\u00f3n basada en datos (DDA) es la soluci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Consent Mode Tras la V2<\/a> presentada anteriormente, Google presenta el Modelado de Conversiones, que se centra en los anuncios de Google. Esta herramienta tiene la capacidad de predecir la probabilidad de una conversi\u00f3n a partir de un anuncio en Google, aliment\u00e1ndose principalmente de datos an\u00f3nimos.<\/p>\n\n\n\n Consent Mode Despu\u00e9s de configurar V2 correctamente, ya no se recogen muchos datos, Google los complementa con datos previstos <\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n La herramienta compara estos datos con los de los visitantes que s\u00ed dieron permiso, lo que ofrece una imagen completa del comportamiento en tu sitio web. De este modo, los datos de los informes son m\u00e1s precisos y se pueden justificar mejor determinadas acciones de seguimiento. Consent Mode El propio Google Ads implementa el Modelado de Conversiones en las cuentas, lo que requiere que los profesionales del marketing -a diferencia de Google- no modifiquen nada en el c\u00f3digo fuente del sitio web. <\/p>\n\n\n\n Antes de que se impusiera la atribuci\u00f3n basada en datos, Google Ads basaba el informe de conversiones \u00fanicamente en el \u00faltimo clic. Esto significaba que cuando un usuario hac\u00eda clic en un anuncio de Google y luego completaba una acci\u00f3n de conversi\u00f3n (como un cliente potencial o una compra) en el sitio web, Google atribu\u00eda la conversi\u00f3n a ese \u00faltimo clic espec\u00edfico. <\/p>\n\n\n\n A partir de septiembre de 2023, la atribuci\u00f3n basada en datos<\/a> se convirti\u00f3 en el valor predeterminado para todas las acciones de conversi\u00f3n reci\u00e9n definidas dentro de Google Ads, con lo que un n\u00famero significativo de anunciantes existentes pasaron a este modelo. Esto significa que, en lugar de atribuir la conversi\u00f3n s\u00f3lo al \u00faltimo clic, Google despliega ahora el aprendizaje autom\u00e1tico para atribuir las conversiones tanto a los clics como a las impresiones que tienen lugar a lo largo del recorrido del cliente hasta la conversi\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n La introducci\u00f3n de este modelo marca un cambio importante en la evaluaci\u00f3n del impacto de los anuncios en las conversiones. Permite a los anunciantes obtener una imagen completa de la contribuci\u00f3n de cada interacci\u00f3n individual -desde el primer encuentro hasta el acto final de conversi\u00f3n- a la consecuci\u00f3n del \u00e9xito. Este enfoque permite a los profesionales del marketing ajustar sus estrategias de campa\u00f1a con mayor precisi\u00f3n, ya no limit\u00e1ndose al \u00faltimo punto de contacto, sino apreciando el valor integral de todo el recorrido del cliente. Estos conocimientos son cruciales para perfeccionar las campa\u00f1as y asignar los presupuestos de marketing de forma m\u00e1s eficiente, con el objetivo de mejorar el rendimiento general y el retorno de la inversi\u00f3n del gasto publicitario. <\/p>\n\n\n\n Los profesionales del marketing digital han visto c\u00f3mo las principales plataformas publicitarias han introducido gradualmente la atribuci\u00f3n basada en datos en su medici\u00f3n de la conversi\u00f3n en los \u00faltimos a\u00f1os. La fuerza impulsora de esto ha sido la preservaci\u00f3n del seguimiento del rendimiento, que es muy importante para que las plataformas demuestren su valor cuando se pierdan los m\u00e9todos tradicionales de seguimiento debido al marco ATT de Apple y a la eliminaci\u00f3n progresiva de las cookies de terceros. <\/p>\n\n\n\n Cuando el seguimiento de la conversi\u00f3n basado en cookies empez\u00f3 a sufrir limitaciones debido a la eliminaci\u00f3n progresiva de las cookies de terceros<\/a>, por ejemplo, las empresas con recursos t\u00e9cnicos y financieros implantaron el Server-side Tracking para mantener su capacidad de medir con precisi\u00f3n el rendimiento. Las empresas sin recursos t\u00e9cnicos internos ni medios econ\u00f3micos para pagar a especialistas en an\u00e1lisis y datos se quedaron sin la posibilidad de aplicar cambios t\u00e9cnicos en el seguimiento.<\/p>\n\n\n\n Tanto Google como Meta sab\u00edan que un gran n\u00famero de PYMES no dispondr\u00edan de los recursos necesarios para establecer un seguimiento avanzado de las conversiones. Por eso empezaron a utilizar datos modelizados para estimar las conversiones perdidas, o no rastreadas. Una medida de modelizaci\u00f3n se utilizaba hist\u00f3ricamente para estimar las conversiones entre dispositivos y la p\u00e9rdida de conversiones debida a scripts bloqueados y rastreadores\/bloqueadores de anuncios. Esto era bastante preciso porque casi el 90% de las conversiones se rastreaban con exactitud, y los modelos s\u00f3lo ten\u00edan que cubrir el vac\u00edo del 10% que faltaba. <\/p>\n\n\n\n El siguiente art\u00edculo se adentra bastante en la estad\u00edstica t\u00e9cnica, pero es importante que los profesionales del marketing lo entiendan. El trabajo de un cervecero de Guinness llamado William S. Gosset inspir\u00f3 el concepto de significaci\u00f3n estad\u00edstica cuando descubri\u00f3 las curvas de distribuci\u00f3n t. <\/p>\n\n\n\n En t\u00e9rminos sencillos, cuando se aplica la estad\u00edstica a grandes conjuntos de datos, los resultados son m\u00e1s fiables y los resultados esperados (modelizados) se aproximan a las cifras reales. En el gr\u00e1fico siguiente, esto se muestra mediante la curva azul de distribuci\u00f3n Z, que indica resultados que no se desv\u00edan significativamente. Sin embargo, cuando los modelos estad\u00edsticos se construyen sobre un conjunto de datos muy peque\u00f1o, son menos fiables, y las cifras reales pueden diferir mucho de los datos modelizados, como puede verse en la curva de distribuci\u00f3n t con un tama\u00f1o de muestra peque\u00f1o. <\/p>\n\n\n\n Todos conocemos ejemplos reales de este fen\u00f3meno, en los que los anunciantes ven que se informa de una venta, pero \u00e9sta no se ha producido. Esto podr\u00eda deberse a algoritmos que modelan las conversiones y predicen, bas\u00e1ndose en datos y en las circunstancias en las que se hizo clic, que deber\u00eda haberse producido una conversi\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n Cuando los vol\u00famenes reales de conversi\u00f3n rastreados disminuyan, debido a los cambios antes mencionados en la gesti\u00f3n de la privacidad y las cookies de terceros, m\u00e1s informes de conversi\u00f3n se basar\u00e1n en datos no rastreados modelados. La fiabilidad de esa informaci\u00f3n disminuir\u00e1 dr\u00e1sticamente. <\/p>\n\n\n\n Para optimizar el rendimiento de las campa\u00f1as, tienes que reducir la dependencia de las plataformas de los modelos de atribuci\u00f3n basados en datos y proporcionarles datos m\u00e1s fiables. La mejor forma de hacerlo es combinar el Server-side Tracking con la correspondencia avanzada de audiencias, como las Conversiones Mejoradas. Esto es un problema para las peque\u00f1as empresas porque se trata de una forma bastante sofisticada de recopilaci\u00f3n de datos que utilizan principalmente las grandes empresas.<\/p>\n\n\n\n El panorama de los datos es cada vez m\u00e1s complicado. As\u00ed que, \u00bfc\u00f3mo te aseguras de que, como parte m\u00e1s peque\u00f1a, puedes seguir estableciendo una soluci\u00f3n del lado del servidor? TAGGRS se centra en hacer realidad un futuro en el que las soluciones de seguimiento m\u00e1s completas sean accesibles para todos. Una parte integral de esto es el Server-side Tracking<\/a>, con el que establecemos un nuevo est\u00e1ndar en el an\u00e1lisis de datos y la privacidad del usuario.<\/p>\n\n\n\n Con Server-side Tracking:<\/p>\n\n\n\n Consejo:<\/strong> Consulta tambi\u00e9n nuestras FAQ sobre Server-side Tracking<\/a> con las 50 preguntas m\u00e1s frecuentes sobre Server-side Tracking.<\/p>\n\n\n\n Con nuestro sencillo Software GTM<\/a> de Server-side Tracking te ayudaremos paso a paso en todas las etapas necesarias para una correcta configuraci\u00f3n del Server Side Tracking, ofrecemos, entre otras cosas:<\/p>\n\n\n\n En el mundo r\u00e1pidamente cambiante de los modelos de atribuci\u00f3n basados en datos, sigue siendo esencial centrarse en la calidad de los datos. Con soluciones avanzadas de Server Side Tracking, las empresas pueden garantizar la precisi\u00f3n de los datos a pesar de las limitaciones de los m\u00e9todos de seguimiento tradicionales. Este enfoque transforma los retos actuales en \u00e9xitos futuros apoy\u00e1ndose en la precisi\u00f3n y el an\u00e1lisis profundo de los datos, con TAGGRS como ejemplo de c\u00f3mo puede ayudar la tecnolog\u00eda. \u00bfEst\u00e1s convencido? Programa una demostraci\u00f3n gratuita<\/a>. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" El seguimiento de los datos y las conversiones es cada vez m\u00e1s dif\u00edcil. 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<\/figure>\n\n\n\n\n
La Atribuci\u00f3n Basada en Datos es la soluci\u00f3n propuesta por Google a esta incertidumbre<\/h3>\n\n\n\n
Estad\u00edsticas sobre la adopci\u00f3n y el uso de la atribuci\u00f3n basada en datos (DDA):<\/h2>\n\n\n\n
\n
Ejemplos de c\u00f3mo los vendedores utilizan el DDA:<\/h2>\n\n\n\n
\n
Modelizaci\u00f3n de la conversi\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n
\n
<\/figure>\n\n\n\nM\u00e1s de lo que el ojo puede ver<\/h2>\n\n\n\n
\u00bfCu\u00e1ndo deja de ser lo suficientemente preciso?<\/h2>\n\n\n\n
Pero hay un problema fundamental con la atribuci\u00f3n basada en datos...<\/h2>\n\n\n\n
<\/figure>\n\n\n\nHist\u00f3ricamente, las plataformas publicitarias proporcionaban datos de conversi\u00f3n bastante precisos<\/h2>\n\n\n\n
Los modelos de atribuci\u00f3n se basan ahora en conjuntos de datos m\u00e1s peque\u00f1os<\/h2>\n\n\n\n
<\/figure>\n\n\n\nC\u00f3mo mejorar la precisi\u00f3n de los datos de rendimiento<\/h2>\n\n\n\n
<\/figure>\n\n\n\n\u00bfExiste entonces una soluci\u00f3n para estos peque\u00f1os partidos <\/h2>\n\n\n\n
\n
\u00bfPor qu\u00e9 es accesible el TAGGRS?<\/h3>\n\n\n\n
\n
<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<\/figure>\n\n\n\nAseg\u00farate de que se miden todas las conversiones<\/h2>\n\n\n\n