Modelli di attribuzione: quali sono, come funzionano e come sceglierne uno
Un modello di attribuzione è la regola che divide il merito di una conversione tra i punti di contatto che l’hanno preceduta: annunci, ricerche, email. I modelli più usati sono last click, first click, lineare, pesi personalizzati e data-driven. Lo stesso ordine cambia valore per ogni canale in base al modello scelto.
Cos’è un modello di attribuzione
Prima di comprare, un cliente incontra il tuo marchio più volte. Clicca un annuncio su Meta, poi ti cerca su Google, poi apre una email. Ognuno di questi momenti è un punto di contatto (touchpoint).
L’attribuzione nel marketing risponde a una domanda: a chi va il merito della vendita? Per rispondere servono tre scelte, che spesso vengono confuse:
| Scelta | Domanda | Esempi |
|---|---|---|
| Regola di credito | Quanto merito prende ogni touchpoint? | Last click, lineare, pesi custom, data-driven |
| Touchpoint ammessi | Quali interazioni contano? | Click, impression (view-through), visualizzazioni con interazione dove sono supportate |
| Approccio operativo | Chi possiede la regola e chi fa il calcolo? | Hybrid, client-defined, platform-only, agency-designed |
C’è poi una quarta scelta, il tempo: quanto può essere lontana nel tempo un’interazione per ricevere credito. È la finestra di attribuzione: più sotto trovi i valori piattaforma per piattaforma.
Un ordine da 300 €, cinque modi di dividerlo
Prendiamo un percorso semplice. L’utente clicca un annuncio su Meta, poi un annuncio su Google Search, poi una email. Alla fine compra per 300 €.
| Modello | Meta | Search | Logica | |
|---|---|---|---|---|
| Last click | 0 € | 0 € | 300 € | Tutto il merito all’ultimo click |
| First click | 300 € | 0 € | 0 € | Tutto il merito al primo click |
| Lineare | 100 € | 100 € | 100 € | Parti uguali |
| Pesi custom (40% / 20% / 40%) | 120 € | 60 € | 120 € | I pesi li decidi tu |
| Data-driven | 120 € | 60 € | 120 € | I pesi li stima il modello dai dati (valori illustrativi) |
L’ordine è sempre lo stesso. Cambia solo la regola. Con il last click Meta vale zero. Con i pesi custom vale 120 €.
Quando usare quale:
- Last click. È semplice e facile da verificare. Premia i canali che chiudono la vendita (brand search, email) e penalizza quelli che la aprono.
- Lineare. Riconosce tutto il percorso, ma tratta allo stesso modo un touchpoint decisivo e uno marginale.
- Pesi custom. I pesi sono una decisione, non una misura: vanno scritti e condivisi.
- Data-driven. I pesi non si decidono a tavolino: li stima un modello.
Come funziona la data-driven attribution
Nella data-driven attribution il credito non segue una regola fissa. Google Analytics 4 confronta i percorsi che finiscono con una conversione e quelli che non convertono. Da questo confronto stima quanto ogni touchpoint cambia la probabilità di arrivare all’evento chiave.
Un esempio illustrativo. La probabilità stimata di conversione è 5% senza Paid Search e 12% con Paid Search. In questo caso il modello riconosce a Paid Search un contributo più forte.
Due cose da sapere:
- In GA4 il modello predefinito è il data-driven. In Adobe Analytics è il last touch: tutto il merito all’ultimo contatto prima della conversione. In entrambi si può cambiare dalle impostazioni.
- GA4 e Google Ads, con il data-driven, assegnano frazioni di conversione a ogni touchpoint. Meta, TikTok e Criteo contano invece una conversione intera per ogni conversione a cui hanno contribuito.
I 4 approcci operativi: chi decide le regole?
Scegliere il modello non basta. Bisogna anche decidere chi gestisce i dati, chi sceglie le regole e chi calcola il credito.
| Approccio | Chi sceglie le regole | Chi calcola | Quando ha senso |
|---|---|---|---|
| Hybrid | Tu | La piattaforma | Vuoi un numero unico e semplice da leggere |
| Client-defined | L’azienda, con il suo CRM | Il sistema dell’azienda | Il percorso è lungo e il risultato vero sta nel CRM |
| Platform-only | La piattaforma | La piattaforma | Devi valutare test e campagne dentro un solo canale |
| Agency-designed | Agenzia e cliente, insieme | Un sistema dedicato | Servono regole esplicite, verificabili e stabili nel tempo |
1. Hybrid
Usi il sistema della piattaforma, ma non il suo modello predefinito. Tu scegli modello, finestra e conversioni, entro i limiti dello strumento. La piattaforma fa il calcolo. Esempio: in GA4 il modello predefinito è il data-driven, ma decidi di leggere i dati in last click.
2. Client-defined
Il modello non dipende da nessuna piattaforma pubblicitaria o di analytics. L’azienda raccoglie i touchpoint con i parametri UTM, li collega alle azioni sul sito e ai dati del CRM, poi applica le sue regole e i suoi pesi. Gli UTM dicono da dove arriva il traffico. Il modello decide come dividere il credito.
Un esempio: un cliente con un percorso d’acquisto lungo registra la sorgente UTM quando l’utente arriva al checkout. Questi “first click” e “last click” sono diversi da quelli di GA4, perché percorsi registrati e regole sono diversi.
3. Platform-only
Usi il modello predefinito di Google Ads, Meta Ads o TikTok Ads, così com’è. È comodo, ma ha un limite preciso, che vediamo nel prossimo paragrafo.
4. Agency-designed
È un sistema progettato dall’agenzia e concordato con il cliente, con regole esplicite e verificabili. Si progettano quattro cose: identificativi e deduplicazione, modello con pesi e finestre, trattamento del traffico diretto e non attribuito, versioni e manutenzione. Il calcolo deve essere riproducibile: con gli stessi dati, chiunque arriva allo stesso numero.
Perché due piattaforme si attribuiscono la stessa vendita
Con l’approccio platform-only succede questo. Un cliente fa un ordine da 100 €. Prima di comprare ha cliccato un annuncio sulla Piattaforma A e uno sulla Piattaforma B.
- La Piattaforma A si attribuisce 100 €.
- La Piattaforma B si attribuisce 100 €.
- Totale attribuito: 200 €. Ricavo reale: 100 €.
Nessuna delle due sbaglia. Ognuna applica le proprie regole e non vede l’altra. Lo stesso ordine può soddisfare le regole di attribuzione di più piattaforme. Per questo la somma dei ricavi dichiarati dalle piattaforme è quasi sempre più alta del fatturato vero.
In pratica: non sommare mai i ricavi attribuiti da piattaforme diverse, e non fidarti di un ROAS (ritorno sulla spesa pubblicitaria) calcolato su quella somma. Usa i numeri di piattaforma per confrontare campagne dentro lo stesso canale. Per dividere il budget tra canali serve una misura indipendente.
Finestre di attribuzione per piattaforma
La finestra di attribuzione è il limite di tempo entro cui un’interazione con un annuncio può ricevere il merito di una conversione. Esiste una finestra per i click (click-through) e una per le visualizzazioni (view-through). “7 giorni click” significa: l’utente ha cliccato l’annuncio al massimo 7 giorni prima di convertire.
La finestra decide quali interazioni sono ammesse. Il modello decide poi come dividere il merito tra quelle ammesse. E la finestra di attribuzione non è l’intervallo di date del report.
Un esempio: un utente clicca un annuncio e compra 10 giorni dopo. Con una finestra di 7 giorni click l’acquisto non viene attribuito all’annuncio. Con una finestra di 30 giorni sì. Il click e l’acquisto sono gli stessi: cambia solo il limite di tempo.
| Piattaforma | Finestra click | Finestra view | Altre opzioni | Data del report (default) |
|---|---|---|---|---|
| Meta Ads | 7 giorni (default) | 1 giorno (default) | Nel gruppo di inserzioni: click 1 o 7 giorni, view 1 giorno o nessuna. Like, commenti, condivisioni e video guardati rientrano nella finestra engage-through: 1 giorno di default, si può togliere | Data della conversione (per le conversioni sul sito) |
| Google Ads (tag Google Ads) | 30 giorni (default), configurabile da 1 a 90 giorni su Search, Shopping e Display | 1 giorno (default), da 1 a 30 giorni | Engaged view (video): 3 giorni di default, da 1 a 30 giorni | Data dell’interazione con l’annuncio |
| GA4 | Lookback window: 90 giorni di default per gli eventi chiave (si può scegliere 30 o 60). Per gli eventi di acquisizione (first_visit, first_open) 30 giorni di default, oppure 7 | Non applicabile come finestra separata | Modello predefinito data-driven, modificabile. Si imposta in Amministrazione, Visualizzazione dati, Impostazioni di attribuzione | Data della conversione |
| TikTok Ads | 7 giorni (default) | 1 giorno (default) | Click: 1, 7, 14 o 28 giorni. View: nessuna, 1 o 7 giorni. La finestra si sceglie nel gruppo di annunci e non si cambia dopo la pubblicazione | Data dell’impression che ha portato alla conversione |
| Criteo | 30 giorni (default: le campagne sono ottimizzate su 30 giorni post-click) | Solo nei report | Nei report: click 1, 7 o 30 giorni, view 1, 7, 14 o 30 giorni, combinazioni click + view (30 giorni click e 1 giorno view, 7 giorni click e 1 giorno view), last click |
Tre note per leggere la tabella:
- Meta. In vecchi materiali trovi ancora “28 giorni click”. Non è più il valore di default: oggi è 7 giorni click e 1 giorno view.
- Criteo. Nei report puoi scegliere più finestre, ma l’algoritmo non può ottimizzare le campagne su quelle finestre alternative.
- Google Ads. La finestra dipende dalla sorgente di conversione. Il tag Google Ads ha finestre configurabili. In alternativa si possono importare gli eventi chiave di GA4 o gli esiti offline da un CRM.
Quale finestra scegliere. Scegli la finestra in base al tempo che il cliente impiega a convertire. Se compra il giorno stesso, una finestra lunga aggiunge conversioni che hanno poco a che fare con l’annuncio. Se il percorso è lungo, una finestra corta taglia vendite vere.
Perché i numeri delle piattaforme non tornano con GA4
Succede in quasi tutti gli account: una piattaforma dichiara più acquisti di quelli che GA4 mostra per lo stesso canale. I motivi sono quattro, e nessuno è un errore.
- Cookie e consenso. GA4 traccia solo le sessioni e gli acquisti di chi ha accettato i cookie, a meno che sulla proprietà non sia attiva la modellazione del comportamento (behavioral modeling). Le piattaforme ricevono dati anche dal pixel, dal tracciamento lato server e dalle conversioni offline.
- Finestre diverse. Meta conta una vendita se c’è stato un click nei 7 giorni prima o una visualizzazione il giorno prima. Google Ads guarda 30 giorni dal click. GA4 guarda indietro fino a 90 giorni e divide il merito tra tutti i canali, non solo quelli a pagamento.
- Conversione intera contro frazione. Meta, TikTok e Criteo contano una conversione intera. GA4 e Google Ads, con il data-driven, ne assegnano una frazione a ogni touchpoint.
- Data del report. GA4 e Meta (per le conversioni sul sito) riportano la conversione nel giorno in cui avviene. Google Ads, di default, la riporta nel giorno dell’interazione con l’annuncio. TikTok la riporta nel giorno dell’impression che l’ha portata. Con un click il 20 ottobre e un acquisto il 25, Google Ads e TikTok mostrano la conversione il 20, GA4 e Meta il 25.
Prima di confrontare due report, allinea quattro cose: cosa conta come conversione, quali interazioni sono ammesse, quale finestra è attiva e a quale data viene assegnata la conversione.
Attribuzione e tracciamento non sono la stessa cosa
Il tracciamento registra il risultato. L’attribuzione decide a chi dare il merito. Sono due decisioni separate.
Il risultato si registra con il pixel lato client, con il tracciamento lato server o importando le conversioni offline (negozio, CRM). La copertura dipende sempre dal consenso.
Vale anche per la definizione di conversione. In un progetto di lead generation, l’agenzia può misurare il ROAS su tutte le richieste e il cliente solo su quelle confermate. Prima di confrontare due ROAS, controlla che contino la stessa cosa.
L’attribuzione dice quale canale ha portato l’utente. Cosa succede dopo, sul sito, è un’altra analisi: la trovi nella guida al funnel di conversione.
Il limite di ogni modello di attribuzione: MMM e incrementalità
Qualsiasi modello di attribuzione divide il merito tra i touchpoint che ha registrato. Non dice se quella vendita sarebbe arrivata comunque. Una visualizzazione che rientra nelle regole non dimostra di aver causato la conversione.
Per questo la misurazione completa usa tre strumenti insieme:
| Strumento | Domanda a cui risponde |
|---|---|
| Modello di attribuzione | Chi prende il merito di questa conversione? |
| Marketing Mix Modeling | Quanto contribuisce ogni canale alle vendite nel tempo? |
| Test di incrementalità | Questa campagna ha causato vendite in più? |
L’attribuzione serve alle decisioni di ogni giorno: quale campagna, quale creatività, quale pubblico. Il MMM serve a dividere il budget tra canali, anche offline. I test di incrementalità controllano che i primi due dicano il vero. Anche l’attribuzione incrementale di Meta va letta così: considera solo Meta, non l’effetto degli altri canali.
I termini usati in questa guida (touchpoint, view-through, incrementalità, adstock) sono spiegati nel glossario di Sherpaz.
Come lo fa Sherpaz
Sherpaz parte dai dati: unisce e pulisce advertising, sito, CRM e vendite. Su questa base, nell’area Campagne, lavora un modello di Multi-Touch Attribution che misura quali touchpoint contribuiscono alla vendita lungo il percorso del cliente. La misura è indipendente dalle piattaforme e mette a confronto più modelli. Così vedi quanto cambia il valore di un canale se cambi la regola.
Il risultato non è un’altra dashboard da interpretare. È un alert che dice cosa è successo, quanto pesa e cosa fare. Il budget tra canali lo guida il Marketing Mix Modeling, nell’area Budget.
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Domande frequenti
Qual è il miglior modello di attribuzione? Non ce n’è uno valido per tutti. Dipende dalla lunghezza del percorso d’acquisto e dalla decisione da prendere. Conviene confrontare più modelli sullo stesso periodo.
Che differenza c’è tra last click e data-driven? Il last click dà tutto il merito all’ultimo click prima dell’acquisto. Il data-driven divide il merito tra i touchpoint con pesi stimati dai dati, confrontando i percorsi che convertono e quelli che non convertono.
Perché la somma delle conversioni di Meta e Google supera gli ordini reali? Perché ogni piattaforma applica le sue regole e non vede le altre. Più piattaforme possono attribuirsi lo stesso ordine: 100 € di ordine diventano 200 € attribuiti.
Qual è la finestra di attribuzione di default di Meta? 7 giorni dal click e 1 giorno dalla visualizzazione. Il valore “28 giorni click” che si trova in materiali più vecchi non è più quello predefinito.
I modelli di attribuzione misurano l’incrementalità? No. Dividono il merito tra i touchpoint registrati. Per sapere se una campagna ha causato vendite in più serve un test di incrementalità. Il Marketing Mix Model ne dà una stima su tutti i canali.