Modelos de atribución en 5 minutos: cuál usar según tu negocio
Primer clic, último clic, lineal, time decay, en U, en W. Los seis modelos de atribución y un criterio simple para elegir según la duración de tu ciclo de compra.
En una línea: un modelo de atribución es una regla que decide cómo distribuir el crédito de una venta entre todos los canales que intervinieron en el camino del comprador. La elección correcta depende de la duración y complejidad de tu ciclo de compra.
Los seis modelos principales
| Modelo | Cómo distribuye el crédito | Cuándo usarlo |
|---|---|---|
| Último clic | 100% al último canal antes de la compra | Ciclos de compra cortos, productos de impulso |
| Primer clic | 100% al canal que trajo al usuario por primera vez | Ciclos largos donde el descubrimiento importa |
| Lineal | Crédito igual entre todos los canales del journey | Cuando no quieres penalizar ningún canal |
| Time decay | Más crédito a los canales más cercanos a la venta | Ciclos cortos, donde el canal final importa más |
| En U (Position-based) | 40% primer clic, 40% último clic, 20% al resto | Journeys con descubrimiento y cierre bien diferenciados |
| En W | 30% primer clic, 30% al mid-funnel, 30% último clic | Journeys complejos con múltiples etapas críticas |
El criterio simple para elegir
Si tuvieras que elegir en treinta segundos, hay una regla que funciona para la mayoría de los ecommerce:
- Ciclo corto (menos de 3 días): último clic. El canal que cerró la venta es el que importa
- Ciclo largo (más de 7 días): primer clic o en U. El descubrimiento tiene más peso
- Journey con muchos puntos de contacto: lineal o en U. Para no castigar canales intermedios que nutren la decisión
El modelo data-driven
Los modelos listados arriba son reglas fijas. Google Ads ofrece un modelo llamado data-driven attribution que usa machine learning para distribuir el crédito basándose en los patrones reales de conversión de tu cuenta. Requiere volumen mínimo de conversiones (50+ por mes) y es más preciso que cualquier modelo manual.
Su limitación: solo funciona dentro del ecosistema de Google. No ve lo que pasa en Meta o TikTok.
Por qué el modelo elegido cambia radicalmente los resultados
Usando los mismos datos, un modelo de último clic puede mostrar que el email genera el 45% de las ventas (porque muchos usuarios abren un email justo antes de comprar), mientras que un modelo de primer clic muestra que Meta genera el 60% (porque la mayoría descubrió el producto por un anuncio). Ninguno está “equivocado” —simplemente responden preguntas diferentes.
Antes de elegir un modelo, la pregunta correcta es: ¿qué decisión quiero tomar con este dato?
Conclusión
No hay un modelo universalmente correcto. El error más frecuente es elegir el modelo que justifica el canal favorito, en lugar de elegir el modelo que corresponde al comportamiento real de los compradores. El modelo es una herramienta de decisión, no de validación.
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El primer diagnóstico no tiene costo. Si la respuesta es ordenar algo simple en vez de sumar IA, te lo decimos igual.
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