Por que os canais gratuitos não estão disponíveis para as versões “Suporte” e “Campanha” nos relatórios do MTA? (AI)



O que é análise de atribuição multitoque (MTA) e como funciona?


A análise de atribuição multitoque (MTA) examina a ordem e a sequência de interações que um usuário tem com diferentes pontos de contato antes da conversão.

Este método atribui um peso relativo a cada interação com base em regras predefinidas, permitindo determinar as contribuições reais para as conversões.


Por que existem limitações ao comparar diferentes níveis ou dimensões, como alavancagem, meio ou campanha, na análise do MTA?


Os algoritmos MTA tratam cada ponto de contato, como uma campanha, de forma independente, atribuindo crédito com base em seu desempenho específico.

Quando analisamos dados em um determinado nível, como o nível da campanha, os algoritmos tratam cada variável única (neste caso, cada campanha) de forma independente.

Isso significa que se compararmos campanhas entre si, os algoritmos as avaliam individualmente e lhes dão crédito com base no respectivo desempenho.


Por que os canais gratuitos não são comparáveis ​​nos níveis de “Suporte” e “Campanha”?


Porque estes canais não beneficiam das dimensões “Suporte” e “Campanha”.

Vamos imaginar que precisamos comparar uma dimensão geral como um canal de marketing (por exemplo, SEO) com centenas de campanhas pagas exclusivas, cada uma com seus próprios atributos.

Se aplicássemos um nome de campanha genérico a todo o canal de SEO gratuito e o comparássemos com essas diferentes campanhas, os resultados seriam enganosos e imprecisos.

Os algoritmos não seriam capazes de refinar as subdimensões do canal SEO, o que levaria a conclusões tendenciosas e pouco confiáveis.


Como posso adaptar minha análise?


Para levar em conta esta questão, é essencial analisar os dados no contexto da dimensão escolhida.

Isso significa que você deve focar sua análise em variáveis ​​que contenham o mesmo nível ou dimensão de interesse, seja uma alavanca, um meio ou uma campanha.

Para limitar a percepção de discrepâncias entre as suas análises de MTA, recomendamos focar nas percentagens do total atribuído a cada variável, em vez dos valores brutos.

As porcentagens ainda não batem certo, mas podem ajudá-lo a dar um passo atrás e ver os resultados de uma perspectiva mais ampla.


Coloque em prática


No exemplo ao lado, ao SEA, quando analisado ao nível do canal, são atribuídas 300 conversões de um total de 1000 (30% do total).

Porém, na análise do nível de suporte, só ao Google Ads são atribuídas 360 conversões, embora o total seja inferior (600 conversões).

As conversões faltantes são aquelas que continham apenas viagens gratuitas.

Este exemplo ilustra a impossibilidade de comparar os níveis entre si.

Cada análise só é relevante dentro da sua própria dimensão.

Estas duas análises baseadas no mesmo conjunto de dados inicial estão corretas dentro do seu respectivo escopo.