Modelos de atribución en GA4

Google Analytics 4 ofrece varios modelos de atribución que determinan cómo se distribuye el crédito de conversiones entre los diferentes puntos de contacto del journey del usuario. Entender cada modelo te permite elegir el más apropiado para tu negocio y tomar decisiones de marketing más informadas.

Modelos de atribución disponibles en GA4

GA4 ofrece los siguientes modelos:

Modelo	Tipo	Descripción breve
Basado en datos	Algorítmico	Machine learning asigna crédito
Último clic	Basado en reglas	100% al último touchpoint
Primer clic	Basado en reglas	100% al primer touchpoint
Lineal	Basado en reglas	Crédito igual a todos
Según la posición	Basado en reglas	Más a primero y último
Declive en el tiempo	Basado en reglas	Más a los más recientes

Nota importante: A partir de 2023, Google ha estado simplificando los modelos disponibles, priorizando el modelo basado en datos. Verifica en tu cuenta qué modelos están actualmente disponibles.

Modelo basado en datos (Data-Driven)

Este es el modelo predeterminado y recomendado de GA4.

Cómo funciona

El modelo basado en datos usa machine learning para:

1. Analizar todos los paths de conversión de tu propiedad
2. Comparar paths que convirtieron vs paths que no convirtieron
3. Identificar qué touchpoints realmente influyeron en conversiones
4. Asignar crédito proporcionalmente según la influencia real

Ejemplo práctico

Imagina que el modelo analiza miles de conversiones y encuentra:

• Usuarios que vieron un anuncio de Display Y luego un anuncio de Search convierten 30% más que los que solo vieron Search
• Esto indica que Display tiene influencia, aunque no sea el último clic
• El modelo asigna parte del crédito a Display

Ventajas

• Se adapta a tu negocio específico
• Evoluciona con cambios en comportamiento de usuarios
• Considera interacciones cross-device cuando hay datos disponibles
• Más preciso que modelos de reglas fijas

Requisitos

• Mínimo de conversiones para funcionar (GA4 calcula automáticamente)
• Datos históricos suficientes
• Si no hay suficientes datos, GA4 usa un modelo de respaldo

Cuándo usar

• Es el modelo predeterminado recomendado para la mayoría de negocios
• Especialmente útil con journeys complejos de múltiples touchpoints
• Ideal cuando tienes suficiente volumen de conversiones

Modelo de último clic

Cómo funciona

Asigna 100% del crédito al último touchpoint antes de la conversión.

Display → Email → Organic Search → [Conversión]
                         ↑
                    100% crédito

Ventajas

• Simple de entender y explicar
• Útil para evaluar canales de cierre
• Históricamente el más usado

Desventajas

• Ignora completamente touchpoints anteriores
• Sobrevalora canales de marca y remarketing
• Subvalora canales de awareness y discovery

Cuándo usar

• Análisis específico de efectividad de cierre
• Comparación con datos históricos que usaban último clic
• Cuando el journey típico es de un solo touchpoint

Modelo de primer clic

Cómo funciona

Asigna 100% del crédito al primer touchpoint del journey.

Display → Email → Organic Search → [Conversión]
   ↑
100% crédito

Ventajas

• Valora la adquisición inicial
• Útil para medir efectividad de awareness

Desventajas

• Ignora todo el journey posterior
• Puede sobrevalorar canales de bajo costo de entrada
• No considera quién realmente cerró la conversión

Cuándo usar

• Evaluar estrategias de top-of-funnel
• Entender qué canales introducen nuevos usuarios
• Comparación con primer clic para ver diferencias

Modelo lineal

Cómo funciona

Distribuye el crédito equitativamente entre todos los touchpoints.

Display → Email → Organic Search → [Conversión]
  33%      33%         33%

Ventajas

• Reconoce contribución de todos los canales
• Simple de calcular y entender

Desventajas

• Asume que todos los touchpoints contribuyen igual
• Puede sobrevalorar touchpoints poco significativos
• No refleja la realidad de influencia diferencial

Cuándo usar

• Cuando quieres una visión equilibrada sin favorecer ningún canal
• Como punto de comparación con otros modelos
• Para negocios donde cada interacción es igualmente importante

Modelo según la posición (Position-based)

Cómo funciona

Asigna más crédito al primer y último touchpoint, dividiendo el resto entre los intermedios.

Distribución típica 40-20-40:

Display → Email → Social → Organic Search → [Conversión]
  40%      10%     10%         40%

Ventajas

• Reconoce importancia de inicio y cierre del journey
• Equilibra adquisición y conversión
• Considera touchpoints intermedios

Desventajas

• Porcentajes arbitrarios (¿por qué 40/20/40?)
• Puede no reflejar la influencia real

Cuándo usar

• Cuando valoras tanto la adquisición como la conversión
• Para negocios con journeys de múltiples pasos
• Como alternativa a modelos extremos (primer/último clic)

Modelo de declive en el tiempo (Time decay)

Cómo funciona

Asigna más crédito a touchpoints más cercanos a la conversión.

Display (hace 14 días) → Email (hace 7 días) → Search (hace 1 día) → [Conversión]
       10%                    25%                    65%

Ventajas

• Reconoce que interacciones recientes probablemente influyeron más
• Considera todos los touchpoints
• Modelo intuitivo para muchos journeys

Desventajas

• Puede subvalorar el touchpoint inicial que introdujo la marca
• El decay rate es arbitrario

Cuándo usar

• Ciclos de compra cortos donde recencia importa
• Promociones con fecha límite
• Cuando el journey es lineal hacia la conversión

Comparar modelos de atribución

En reportes de GA4

1. Ve a Publicidad > Atribución
2. Selecciona Comparación de modelos
3. Elige dos modelos para comparar
4. Analiza diferencias por canal

Qué buscar en la comparación

Situación	Interpretación
Canal tiene más crédito en primer clic que en último	Canal de discovery
Canal tiene más crédito en último clic que en primer	Canal de cierre
Canal similar en todos los modelos	Canal consistente en todo el journey
Gran diferencia entre modelos	Dependencia alta del modelo elegido

Ejemplo de análisis

Canal	Último clic	Primer clic	Basado en datos
Paid Search	45%	25%	35%
Display	10%	30%	20%
Organic	25%	30%	28%
Email	20%	15%	17%

Interpretación:

• Paid Search sobrevaluado en último clic, es más de cierre
• Display subvaluado en último clic, importante para discovery
• El modelo basado en datos muestra una visión más equilibrada

Configurar el modelo de atribución en GA4

Cambiar modelo predeterminado

1. Ve a Administrar
2. Selecciona Configuración de atribución
3. En Modelo de atribución para reportes, selecciona tu modelo
4. Configura la Ventana de retrospección

Ventanas de retrospección

Tipo de evento	Opciones
Eventos de adquisición	30 días (fijo)
Otros eventos de conversión	30, 60, o 90 días
Engaged-view conversions	Variable

Tip: Para la mayoría de negocios, 30 días es suficiente. Usa 60-90 días si tienes ciclos de compra largos (B2B, productos de alto valor).

Consideraciones para elegir un modelo

Factores a considerar

Factor	Modelo sugerido
Alto volumen de conversiones	Basado en datos
Journey simple (1-2 touchpoints)	Último clic
Foco en adquisición	Primer clic o basado en datos
Foco en cierre	Último clic o time decay
Quiero visión equilibrada	Lineal o position-based

Preguntas guía

1. ¿Cuánto volumen de conversiones tienes? (Si es suficiente, usa basado en datos)
2. ¿Cuántos touchpoints tiene tu journey típico?
3. ¿Qué pregunta de negocio quieres responder?
4. ¿Cómo se alinea con tu estrategia de marketing?

Mejores prácticas

1. Empieza con basado en datos: Es el más preciso si tienes suficiente volumen

2. Compara modelos regularmente: Entiende cómo diferentes perspectivas cambian la historia

3. No cambies modelos frecuentemente: Dificulta comparaciones históricas

4. Documenta tu elección: Explica por qué elegiste el modelo para referencia futura

5. Considera el modelo según el reporte: Puedes usar diferentes modelos para diferentes análisis

Próximos pasos

Entender los modelos de atribución es fundamental, pero para usarlos efectivamente necesitas analizar los paths de conversión de tus usuarios. En la siguiente lección exploraremos el reporte de Conversion Paths, que te muestra exactamente cómo los usuarios llegan a convertir a través de múltiples touchpoints.