Atribuição de Conversão
Modelos de atribuição de conversão — last-click, first-click, linear, time-decay e data-driven. Como saber qual canal gerou o resultado.
Atribuição de Conversão
O que é?
Atribuição de conversão é o processo de determinar qual canal, campanha ou touchpoint de marketing foi responsável por uma conversão (compra, sign-up, lead). Como o cliente interage com múltiplos canais antes de converter, a atribuição define como o crédito é distribuído.
O problema fundamental: um cliente pode ver um anúncio no Instagram, depois pesquisar no Google, ler um blog post, receber um e-mail e só então comprar. Qual canal "gerou" a venda?
Modelos de atribuição
Last-Click (Último Clique)
100% do crédito vai para o último touchpoint antes da conversão.
Instagram → Google → Blog → E-mail → [Compra]
↑
100% crédito- Vantagem: Simples, padrão no Google Analytics
- Desvantagem: Ignora todo o funil de awareness e consideração
First-Click (Primeiro Clique)
100% do crédito vai para o primeiro touchpoint que trouxe o usuário.
Instagram → Google → Blog → E-mail → [Compra]
↑
100% crédito- Vantagem: Valoriza canais de descoberta
- Desvantagem: Ignora nurturing e canais de conversão
Linear
O crédito é dividido igualmente entre todos os touchpoints.
Instagram → Google → Blog → E-mail → [Compra]
25% 25% 25% 25%- Vantagem: Reconhece toda a jornada
- Desvantagem: Trata todos os touchpoints como iguais
Time-Decay (Decaimento no Tempo)
Mais crédito para touchpoints mais próximos da conversão.
Instagram → Google → Blog → E-mail → [Compra]
10% 20% 30% 40%- Vantagem: Reconhece que interações recentes são mais influentes
- Desvantagem: Subvaloriza awareness
Data-Driven (Baseado em Dados)
Usa machine learning para distribuir crédito com base no impacto real de cada touchpoint, analisando conversões e não-conversões.
- Vantagem: Mais preciso, baseado em dados reais
- Desvantagem: Requer volume alto de dados, disponível em plataformas como Google Ads e Meta
Multi-Touch Attribution (MTA)
Multi-touch attribution é a abordagem que reconhece que múltiplos touchpoints contribuem para a conversão. Todos os modelos acima (exceto last-click e first-click) são formas de MTA.
Desafios do MTA
| Desafio | Descrição |
|---|---|
| Cross-device | Mesmo usuário em mobile, desktop e tablet |
| Walled gardens | Meta, Google e TikTok não compartilham dados entre si |
| Privacy / cookies | Fim dos cookies third-party dificulta tracking |
| Jornadas longas | B2B enterprise pode ter ciclo de meses com dezenas de touchpoints |
| Online + offline | Eventos, calls e reuniões presenciais não têm click data |
Exemplo prático
Uma startup B2B SaaS compara modelos de atribuição para alocar R$ 100.000/mês de budget:
Canal Last-Click First-Click Linear Data-Driven
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Google Ads 40% 20% 28% 32%
LinkedIn Ads 25% 35% 25% 22%
Blog/SEO 10% 30% 22% 28%
E-mail 20% 5% 15% 12%
Referral 5% 10% 10% 6%Usando last-click, a startup alocaria 40% do budget em Google Ads. Usando first-click, alocaria 35% em LinkedIn. O modelo data-driven revela que Blog/SEO tem mais impacto do que last-click sugere (28% vs 10%).
A decisão muda completamente dependendo do modelo escolhido. Por isso, startups maduras usam data-driven ou pelo menos linear/time-decay em vez de depender exclusivamente de last-click.
Por que importa?
Atribuição errada leva a alocação errada de budget. Se você usa only last-click, provavelmente está subinvestindo em canais de awareness (blog, redes sociais, podcast) e sobreinvestindo em canais de conversão (search ads, retargeting). Entender atribuição é fundamental para otimizar o mix de marketing.