¿Qué es el Modelo de Atribución de TV?

El modelo de atribución se desarrolla para comprender el recorrido de los usuarios que llegan al sitio web y analizar la interacción entre canales con el fin de obtener resultados más precisos. Gracias a estos modelos, los especialistas en marketing pueden gestionar sus presupuestos con mayor eficiencia, evaluar el rendimiento de cada canal con más precisión y optimizar sus inversiones en medios.

Entonces, ¿por qué son importantes estos modelos? ¡Porque las soluciones tradicionales no funcionan! La medición de audiencia sigue utilizándose para evaluar el impacto de los anuncios de TV, pero no tiene en cuenta los resultados de la publicidad televisiva. Las herramientas de análisis digital ignoran los efectos de la TV y la radio, a pesar de ser capaces de medir resultados. Podemos ver que, hasta ahora, el problema de la atribución de TV ha sido un problema de datos.

Cuando observamos los modelos de atribución que nos ofrece Google Analytics:

• Last Interaction
• Last Non-Direct Click
• Last Google Ads Click
• First Interaction
• Linear
• Time Decay
• Position-based
• Custom Models option

estos son los modelos que Google Analytics pone a nuestra disposición.

Debe señalarse que, lamentablemente, no es posible utilizar el 100% del potencial si no se realiza un trabajo adecuado para interpretar correctamente los datos. Para entenderlos bien, es necesario analizar todos los aspectos del rendimiento de los canales y determinar en qué etapa contribuye cada uno al proceso de conversión. Sin embargo, ninguno de estos modelos puede abordar los efectos de la TV y la radio.

¿Qué hace la Atribución de TV?

Debido a la brecha entre la TV y la web, los especialistas en marketing encuentran dificultades para obtener métricas e insights relevantes al utilizar publicidad televisiva. Sin embargo, dado que la TV es una de las formas más efectivas de generar notoriedad masiva, se espera que siga desempeñando un papel importante en una estrategia de marketing efectiva, incluso frente a la capacidad inigualable de los medios digitales para ofrecer mensajes personalizados y medibles. Por ello, es de gran interés para los anunciantes encontrar formas de medir el impacto de la publicidad televisiva.

El modelo de Atribución de TV vincula datos web con el horario exacto de emisión de los anuncios de TV para ofrecer a los anunciantes una medición orientada a resultados. Como un canal masivo, la TV tiene un impacto inmediato en el tráfico hacia sitios web y aplicaciones móviles. Este impacto suele durar alrededor de diez minutos, aunque puede variar según la región. Por ello, es necesario calcular dinámicamente la actividad generada por cada área. Debe recopilarse información de sesiones con desglose por minuto y establecerse un baseline. Por otro lado, los anuncios de TV requieren fechas y horas de emisión precisas. El tráfico que supera la norma durante los 10 minutos posteriores a un anuncio de TV se atribuye a dicho anuncio.

Los datos de canales de TV, programas, días de la semana, horas del día, dayparts, creatividades, costos y agrupaciones, entre otras variables, suelen encontrarse en las hojas de cálculo proporcionadas por las agencias de medios. Los anunciantes pueden utilizar las siguientes dimensiones creativas: canal, programa, día de la semana, hora y daypart. En este desglose, los anunciantes pueden analizar métricas como costo, GRP, sesiones y costo por sesión.

La integración con Google Analytics es el método más simple para este tipo de análisis. Google proporciona información sobre sesiones y conversiones en cuestión de minutos. Con esta integración, el análisis de sesiones es preciso. Sin embargo, los datos de conversión con desglose por minuto no funcionarán, ya que el recorrido de compra de cada consumidor es diferente. Cada sector o producto tiene su propia dinámica: algunos requieren 10 horas y otros 20 días. Por esta razón, es esencial rastrear el recorrido del consumidor mediante un método que permita identificarlo, como el uso de cookie ID. Aunque no hay datos personales sujetos a GDPR, Google Analytics no comparte cookie IDs según sus políticas.

Tanto los broadcasters como los anunciantes necesitan un sistema especialmente diseñado que proporcione insights precisos sobre la eficacia de sus planes y campañas publicitarias. La mayoría de los sistemas no permiten vincular datos web específicos con una campaña de TV. En este punto, Medialyzer ofrece su propia solución: Medialyzer Script. Esta solución incluye una función exclusiva que Google Attribution no ofrece.

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Medialyzer Script calcula el impacto de la publicidad televisiva de forma lineal, en lugar de utilizar un modelo de interacción anticuado como last click. Este script asigna números de sesión y determina el incremento inesperado en el tráfico web mediante métodos estadísticos confiables. Así es como funciona de manera diferente a Google Analytics:

• A los visitantes del sitio web los identificamos mediante cookie IDs (tecnología compatible con GDPR, ya que no almacena datos personales ni muestra nombre o apellido).
• A cada persona identificada se le asigna un número aleatorio y, días después, cuando vuelve al sitio web, podemos reconocerla por el anuncio de TV que vio, gracias a la cookie almacenada en su dispositivo.

Google Analytics no revela qué anuncio impulsó la compra; solo informa el resultado. En cambio, el cookie ID de Medialyzer Script permite realizar una evaluación durante un período de 30 días. De este modo, cada recorrido de compra puede analizarse dentro de una ventana de atribución personalizada (máximo 90 días).

Un gran número de anuncios de TV en un canal offline no puede medirse manualmente para evaluar sus resultados online. Con un algoritmo de inteligencia artificial que informa los efectos online de cada spot —como visitas y ventas— la Atribución de TV utiliza machine learning para presentarlos en un panel interactivo para los responsables de toma de decisiones, permitiendo planificar los siguientes pasos estratégicamente usando datos económicos alternativos.

A pesar del anuncio de Google sobre la eliminación de cookies de terceros a partir de 2024, el modelo de Medialyzer no se verá afectado. Como Medialyzer utiliza tecnología de cookies de primera parte, no solo permite a los anunciantes gestionar y almacenar sus propios datos, sino también medir el impacto de los anuncios de TV y radio. Conoce TV Attribution.