En el mundo del marketing digital, donde la competencia es feroz y las inversiones publicitarias deben justificarse con datos precisos, entender qué canales y estrategias realmente contribuyen a una conversión es fundamental.
No basta con saber que una venta o una acción deseada ha ocurrido. Es crucial identificar qué tácticas han influido en la decisión del usuario y en qué medida. Aquí es donde entran en juego los modelos de atribución, herramientas clave para analizar y optimizar el impacto de cada punto de contacto en el recorrido del usuario.
Con la evolución del ecosistema digital, los modelos de atribución han pasado de ser simples asignaciones de crédito a puntos de contacto del usuario a métodos sofisticados que emplean inteligencia artificial, aprendizaje automático y análisis predictivo.
Ahora, en pleno 2025, las marcas no solo buscan conocer qué canal generó la última interacción antes de la conversión, sino entender el peso real de cada interacción a lo largo del Customer Journey. Esto permite distribuir los presupuestos de manera más eficiente, optimizar la inversión publicitaria y mejorar la personalización de la experiencia del usuario.
¿Qué es un Modelo de Atribución?
Un modelo de atribución es una regla o conjunto de reglas que determina cómo se distribuye el valor de una conversión entre los distintos puntos de contacto en el recorrido del usuario. Dependiendo del modelo elegido, el peso de la conversión puede recaer en el primer click, en el último, o distribuirse equitativamente entre varios canales.
Existen diversos modelos de atribución, y la elección de uno u otro puede influir significativamente en la manera en que se interpretan los resultados de una campaña. Algunos modelos asignan todo el crédito a la primera interacción del usuario con la marca, mientras que otros se enfocan únicamente en la última acción antes de la conversión.
También hay enfoques más equilibrados que distribuyen el valor entre múltiples puntos de contacto, reconociendo la importancia de cada interacción en la toma de decisiones del usuario.
Tipos de Modelos de Atribución
Existen diversos modelos de atribución, cada uno con sus ventajas y limitaciones. A continuación, analizaremos los principales:
Atribución de último click
Este modelo asigna el 100% del valor de la conversión al último canal con el que interactuó el usuario antes de convertir. Es uno de los modelos más utilizados, pero puede no reflejar con precisión el impacto de los primeros puntos de contacto.
✅ Ventajas:
- Fácil de implementar y entender.
- Bueno para analizar acciones inmediatas o promociones específicas.
❌ Desventajas:
- No tiene en cuenta la influencia de los canales previos.
- Puede subestimar el impacto de estrategias de branding.
- Tiende a otorgar un peso mayor a Google Ads o a la búsqueda orgánica, ya que, generalmente, los usuarios buscan tu página antes de realizar una compra o rellenar un formulario.
📌 Ejemplo: Una persona ve un anuncio de una marca de zapatos en Instagram, luego busca la marca en Google, hace click en un resultado orgánico y días después recibe un email con una promoción especial. Finalmente, hace click en el email y compra los zapatos.
➡️ Con este modelo, el email se lleva el 100% del crédito de la conversión, ignorando los otros puntos de contacto.
Atribución de primer click
Con este modelo de atribución, el 100% del valor se otorga al primer canal con el que interactuó el usuario.
✅ Ventajas:
- Útil para medir la efectividad de la captación de usuarios.
- Muestra qué canales generan interés inicial.
❌ Desventajas:
- Ignora cualquier influencia posterior.
- No refleja todo el recorrido del usuario.
📌 Ejemplo: Un usuario ve un anuncio de una marca de relojes en Facebook y hace click en él, pero no compra en ese momento. Días después, vuelve a la web a través de una búsqueda en Google y finalmente realiza la compra tras recibir un email promocional.
➡️ Con este modelo, Facebook Ads se lleva el 100% del crédito de la conversión, ignorando los otros canales.
Atribución lineal
Este modelo distribuye el valor de la conversión de manera equitativa entre todos los puntos de contacto en el viaje del usuario.
✅ Ventajas:
- Da una visión más equilibrada de la contribución de cada canal.
- Considera todas las interacciones.
❌ Desventajas:
- No diferencia la influencia de un canal sobre otro.
- Puede no reflejar adecuadamente la realidad del proceso de conversión.
📌 Ejemplo: Un usuario descubre una tienda de ropa a través de una publicación orgánica en Instagram, luego busca en Google y visita la web, días después hace click en un anuncio de remarketing y, finalmente, recibe un email promocional antes de comprar.
➡️ Con este modelo, cada uno de los cuatro canales (Instagram, Google, remarketing y email) recibe un 25% del crédito de la conversión.
Atribución en forma de U (o basada en la posición)
Este modelo asigna mayor peso al primer y al último punto de contacto (por ejemplo, 40% cada uno), mientras que el 20% restante se distribuye entre los puntos intermedios.
✅ Ventajas:
- Equilibra la importancia de la captación y la conversión final.
- Útil para negocios donde el primer y el último click tienen un rol clave.
❌ Desventajas:
- Puede no reflejar con precisión la influencia de interacciones intermedias.
- No es ideal para procesos de compra largos.
📌 Ejemplo: Un usuario encuentra una tienda de perfumes a través de un anuncio en TikTok (primer punto de contacto), luego busca en Google, interactúa con un post en redes sociales y, finalmente, recibe un email con un descuento y realiza la compra (último punto de contacto).
➡️ Con este modelo, TikTok y el email reciben el 40% del crédito cada uno, mientras que la búsqueda en Google y las redes sociales se reparten el 20% restante.
Atribución basada en el tiempo
Este modelo otorga mayor valor a los puntos de contacto más cercanos a la conversión, reduciendo la influencia de interacciones iniciales.
✅ Ventajas:
- Muestra cuáles son los canales que impulsan la conversión en la fase final.
- Adecuado para estrategias de retargeting.
❌ Desventajas:
- Puede ignorar la influencia de puntos de contacto tempranos.
- No es útil cuando se siguen estrategias de awareness.
📌 Ejemplo: Un usuario descubre una tienda de muebles por un anuncio en YouTube, días después busca en Google y visita la web, más tarde ve un anuncio en Facebook y, finalmente, tras recibir un recordatorio por correo electrónico, hace la compra.
➡️ Con este modelo, el crédito se distribuye con más peso en los últimos puntos de contacto, por lo que el correo electrónico y Facebook recibirán mayor atribución que YouTube y la búsqueda inicial.
Modelos de atribución basados en datos (Data-Driven)
Los modelos basados en datos utilizan machine learning para analizar el impacto real de cada punto de contacto en la conversión. Google Ads, Google Analytics y otras plataformas ofrecen este tipo de atribución automatizada y prácticamente fuerzan al analista a utilizarla (sin que realmente se sepa muy bien como realiza Google la asignación de peso.
¡Ojo!
«Puede» que barran para casa y otorguen más peso a Google Ads o a la búsqueda en Google).
✅ Ventajas:
- Ofrece una distribución personalizada basada en patrones reales de conversión.
- Se adapta a cada negocio y sector.
❌ Desventajas:
- Puede ser complejo de entender e implementar (cuando no lo haga la plataforma por ti).
- No siempre está disponible en todas las plataformas o cuentas con poco volumen de datos.
- Generalmente, como hemos mencionado arriba, has de tener fe ciega en la buena fe de la plataforma.
📌 Ejemplo: Un usuario descubre una marca de cosméticos en un anuncio de Instagram, luego busca en Google, interactúa con el vídeo de una influencer hablando del producto en YouTube, recibe un email y finalmente compra tras hacer click en un anuncio de remarketing en Facebook.
➡️ Con este modelo, un algoritmo de machine learning analiza patrones y asigna créditos dinámicamente según la contribución real de cada canal. Si el análisis muestra que Instagram y YouTube influyeron más que el email, recibirán más atribución.
¿Cómo elegir el modelo de atribución adecuado?
La elección del modelo de atribución es el mayor dilema al que se enfrenta un analista digital en su día a día y dependerá de los objetivos de la empresa, el tipo de producto o servicio y el comportamiento de los usuarios. Algunos aspectos clave a considerar incluyen:
- Si el objetivo es conocer qué canales generan el primer interés, el modelo de primer click puede ser útil.
- Si se busca optimizar la fase final del embudo de conversión, los modelos de último click o basados en el tiempo pueden ser mejores opciones.
- Para una visión más equilibrada, el modelo en U puede proporcionar una perspectiva más precisa.
- Si se dispone de datos suficientes, un modelo basado en datos es el que ofrecerá la atribución más precisa y optimizada.
Conclusión y test final
Los modelos de atribución han sido un tema de debate y desafío constante para los analistas desde que existe el marketing.
La necesidad de entender qué canal, punto de contacto o estrategia contribuye realmente a una conversión ha llevado a una evolución constante en la forma en que se mide el impacto de las campañas. En los inicios del marketing digital, los modelos más simples como el de último click dominaban la escena, otorgando todo el crédito al último punto de contacto antes de la conversión.
Sin embargo, con la creciente complejidad del customer journey, estos enfoques quedaron obsoletos, dando paso a modelos más sofisticados como la atribución basada en la posición, en el tiempo y, más recientemente, la atribución impulsada por datos.
Hoy en día, con la integración de inteligencia artificial y machine learning, las herramientas de análisis pueden asignar el valor de manera mucho más precisa, adaptándose a patrones específicos de cada negocio.
Lo que está claro es que entender los modelos de atribución y saber aplicarlos correctamente es esencial para optimizar la inversión publicitaria y tomar decisiones más estratégicas. Aunque seguiremos peleándonos con ellos, también es cierto que cada avance nos acerca un poco más a una visión realista y efectiva del impacto de nuestras campañas.
