¿Cómo podemos desbloquear y comunicar la verdadera contribución del tráfico orgánico?

Atribuir con precisión los resultados de las actividades de marketing es un desafío universalmente reconocido en el ámbito digital, especialmente en lo que respecta a Search Engine Optimization (SEO).

La complejidad de evaluar el impacto SEO aumenta cuando varios canales operan en conjunto. Los usuarios a menudo interactúan con varios puntos de contacto antes de convertir, lo que frecuentemente minimiza el papel de SEO en las conversiones dentro de los modelos de atribución tradicionales.

Los ciclos de venta extendidos complican aún más la atribución SEO. Las interacciones orgánicas con frecuencia superan las ventanas de atribución, distorsionando injustamente la percepción sobre su contribución a las conversiones.

Además, otros puntos de contacto como las interacciones offline (por ejemplo, las visitas a tiendas físicas influenciadas por el SEO local), pueden desempeñar un papel importante en la toma de decisiones de un usuario, pero a menudo pasan desapercibidos en los sistemas de medición estándar.

Para superar estos obstáculos, se requieren estrategias ingeniosas y técnicas de medición sólidas para desbloquear todo el potencial de la atribución SEO en el panorama digital en constante evolución.

Estrategias para superar los desafíos de atribución SEO

1. Adoptar modelos de atribución basados en datos

Google anunció este nuevo formato de anuncio basado en el feed durante la presentación del martes, estos anuncios están diseñados para llegar a los usuarios cuando buscan algo nuevo. Permitirán que los anunciantes sean visibles a los usuarios a través de la página de inicio móvil de Google, la página de inicio de YouTube y las pestañas de promociones/redes sociales de Gmail.

Crear reportes precisos y personalizados es el primer paso para superar las dificultades de atribución. El ecosistema de MarTech está repleto de plataformas para reporting como Salesforce, Hubspot y Google Analytics. Cada herramienta emplea modelos de atribución, determinando cómo se debe distribuir el crédito de conversión entre los puntos de contacto en el journey del usuario.

Los modelos destacados incluyen: 
•    Atribución del último clic (100% de crédito al punto de contacto final)
•    Atribución en el primer clic (100% de crédito al punto de contacto inicial)
•    Atribución lineal (distribución uniforme del crédito entre los puntos de contacto)
•    Atribución de decaimiento del tiempo (más crédito a los puntos de contacto más adelante en el recorrido)
•    Atribución basada en la posición (forma de U) (principalmente puntos de contacto iniciales y finales de créditos)
•    Atribución basada en datos (Data-Driven Attribution -DDA) (el aprendizaje automático discierne la influencia de los puntos de contacto en las conversiones)

El último clic y DDA se utilizan con mucha más frecuencia, hasta el punto de que Google anunció que pondría fin a los otros cuatro modelos en GA4 y Google Ads debido a que no proporcionan "la flexibilidad necesaria para adaptarse a la evolución de los journeys de los consumidores".

De estos dos modelos, el DDA está ganando terreno por varias razones. Por un lado, aprovecha el aprendizaje automático para asignar crédito a los touchpoints en función de diversos factores, como la frecuencia de los puntos de contacto y su papel en la generación de conversiones de los usuarios. Evolucionando continuamente a partir de los datos ingresados, DDA ofrece una perspectiva más intuitiva sobre la contribución del tráfico orgánico que otros modelos.

Por el contrario, la atribución del último clic solo acredita el punto de contacto final, lo que lo hace menos preciso para las empresas que emplean campañas multicanal. 

DDA, sin embargo, no es perfecto. Las preocupaciones sobre la transparencia en los algoritmos, especialmente en plataformas como GA4, persisten.

No obstante, los DDA significan un cambio progresivo para la distribución desigual del crédito que es inherente a los modelos de atribución convencionales, teniendo en cuenta el search journey total y proporcionando una comprensión más holística del impacto y la eficiencia de los esfuerzos de SEO.

2. Marketing Mix Modelling

Un inconveniente de DDA es su dependencia de las cookies. Cada vez es más difícil rastrear el performance en un mundo cookieless. En 2019, Apple introdujo restricciones a las first-party cookies con su vida útil limitada a siete días. En 2020 hubo más restricciones, con muchas cookies de terceros bloqueadas. Chrome está eliminando gradualmente la compatibilidad con cookies de terceros y propone nuevas funcionalidades para las cookies junto con APIs especialmente diseñadas para seguir respaldando casos de uso legítimos mientras preserva la privacidad del usuario.

El Marketing Mix Modelling es un modelo creado para que las empresas entiendan el gasto en marketing online y offline sin la necesidad de implementar sofisticadas tecnologías de seguimiento. Utilizando datos históricos como gastos, ingresos, etc., un modelo de aprendizaje automático te proporciona un resumen de cómo debe asignarse tu presupuesto de marketing. Este enfoque analítico puede ser una forma alternativa de entender la atribución SEO junto con DDA. Sin embargo, este enfoque requiere una gran cantidad de recursos para administrar el modelo y la configuración presenta varios desafíos, como la recopilación de datos, la limpieza de datos y la elección del modelo correcto.

Más adelante profundizaremos en el Marketing Mix Modelling. Te invitamos a seguirnos en LinkedIn para mantenerte al tanto.

3. La importancia de medir el impacto incremental 

Una manera poderosa de descubrir la verdadera contribución de SEO es mediante el uso de pruebas incrementales para identificar su verdadero impacto en el tráfico y las conversiones. Al formular escenarios de prueba donde las tácticas de SEO se pueden examinar de forma aislada, podemos entender mejor su verdadero ROI (Return On Investment).

El primer paso es crear una hipótesis. Esto implica establecer cuál esperas que sea el resultado y qué KPIs se utilizarán para medir el éxito, como sesiones, ingresos y/o clientes potenciales.
A continuación, establece un conjunto de datos comparativos, ya sea desde una página o subcarpeta similar, o datos históricos de las páginas a analizar.  
Aplica tu táctica y define la duración de la recolección de datos. Las estrategias SEO suelen requerir más tiempo para manifestar resultados en comparación con otros canales, por lo que es mejor monitorear esto en un marco de tiempo más largo.
Posteriormente, analiza los resultados para obtener información valiosa. Si la estrategia produce resultados positivos, comparte esto como una buena práctica con los stakeholders involucrados. La implementación regular de estos experimentos destaca la influencia de SEO en los KPIs de negocios, ya sea la optimización de metadatos, la actualización de contenido o la mejora de la velocidad de la página.

Otro caso convincente para las pruebas incrementales es la interacción entre los anuncios de búsqueda pagados y los resultados orgánicos. A medida que aumenta el costo por clic (CPC) en varios sectores, hay un creciente interés en las estrategias "total search", reduciendo el gasto publicitario en palabras clave donde una marca ya tiene una presencia orgánica significativa.

4.No olvides los datos cualitativos 

Otro componente fundamental en la atribución de SEO es entender que confiar únicamente en modelos de atribución y datos cuantitativos puede ser defectuoso debido a las limitaciones inherentes del canal.

Si bien nuestro mundo se vuelve cada vez más digital, los dashboards de resultados actuales no pueden capturar todos los puntos de contacto del journey del usuario. Las interacciones offline y las interacciones que no generan clics pasan desapercibidas. Además, los modelos multi-toque pasan por alto las relaciones de marca existentes, lo que hace que sea difícil atribuir una compra de manera decisiva a un clic.

A las empresas con artículos o servicios de alto costo les resultará más difícil atribuir crédito a canales como SEO. Estos canales a menudo se presentan al principio del recorrido del usuario e, incluso con DDA, puede que no obtengan el crédito adecuado. Los períodos de evaluación prolongados por parte de los clientes pueden exceder la ventana de atribución, lo que lleva a interpretaciones erróneas del tráfico de "no-conversión".

Si bien los datos cuantitativos siguen siendo vitales para las decisiones de marketing, los conocimientos cualitativos de las pruebas de usabilidad, las encuestas y las entrevistas deben desempeñar un papel de apoyo. 

Explorar la atribución “self reported” a través de encuestas o formularios de sitios web puede ser revelador. Preguntas como "¿Cómo nos descubriste?" pueden ayudarnos a descubrir información valiosa, presentando una visión completa del papel del SEO en el customer journey.

Observar el comportamiento de los usuarios, comprender dónde se enfrentan a desafíos o confusión, y obtener comentarios verbales sobre sus experiencias permite a los profesionales de SEO abordar los problemas de contenido y navegación, para mejorar la satisfacción del usuario y las tasas de conversión. 

Estas ideas prueban la importancia más amplia de SEO en aspectos que a menudo pasan por alto los modelos de atribución estándar.

Pensamientos finales

Si bien los desafíos de atribución SEO son innegables, elegir un modelo de atribución holístico y emplear una estrategia que combine pruebas incrementales y recopilación de datos cualitativos, puede ayudar a aclarar y comunicar el impacto genuino de las iniciativas SEO en el éxito empresarial, al tiempo que ayuda a romper los silos tanto en el marketing tradicional como en el marketing de datos.

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