Modelo de atribución.

El tracking y la atribución te dicen qué contactos hubo antes de una venta. El modelo de atribución hace el trabajo siguiente, que es otro: decidir a cuál de esos contactos se le apunta la venta. Medir y repartir se confunden todo el rato, y no son lo mismo.

El mérito de una venta es indivisible: hay un 100% y solo uno. Si el mismo cliente vio un anuncio en redes, abrió un email una semana después y acabó entrando por una búsqueda de tu marca, tu panel tiene que decidir de quién es la venta antes de poder enseñarte un ROAS por canal. No hay opción de no decidir: no elegir modelo es quedarse con el que la herramienta trae puesto de fábrica.

De ahí el malentendido que esta página quiere quitar de encima. El modelo no descubre quién causó la venta: la reparte con una regla escrita de antemano. Cambiar la regla no cambia el negocio; cambia quién parece que funciona. Y como eso es lo que se mira para aprobar el presupuesto del mes siguiente, la regla acaba decidiendo dónde va el dinero.

Un ejemplo con números redondos, y de nadie: una venta de 1.200 € con cuatro contactos a 21, 14, 7 y 0 días de la compra. Con la regla del último contacto la venta es entera de la búsqueda de marca, el 100%, y redes sociales se queda a 0%. Con la del primero es al revés. Mismo recorrido, mismos 1.200 €, dos dueños.

Ninguna de las dos filas es un fallo técnico. Son dos convenciones legítimas que contestan preguntas distintas: una dice quién cerró y la otra dice quién lo trajo. El problema empieza cuando se usa la respuesta de una para tomar la decisión de la otra. Y pasa por defecto, porque el último clic viene puesto en casi todo el stack: su sesgo se hereda sin que nadie lo haya elegido.

Antes del reparto hay una lista de contactos, y esa lista viene recortada: la recorta la ventana de atribución, la recorta el consentimiento que no aceptó una parte de tu tráfico y la recortan los enlaces que salieron sin UTM. Un modelo impecable sobre una lista incompleta reparte impecablemente lo que ve.

Los dos primeros son de todo o nada: el último clic da el 100% al contacto que cierra, el primer clic al que abre. El lineal divide a partes iguales —1 entre el número de contactos: con cuatro, 25% cada uno, 300 € de los 1.200 €—. El decaimiento temporal pesa más lo reciente con una curva, no con una opinión: si el peso se dobla cada siete días, los cuatro contactos del ejemplo se llevan 6,7%, 13,3%, 26,7% y 53,3%, o sea 80 €, 160 €, 320 € y 640 €. El de posición reserva 40% al primero y 40% al último —480 € a cada extremo— y deja el 20% restante para el medio.

Hay un sexto que no es una tabla escrita: el algorítmico que cada plataforma entrena con tus propios datos. La matemática no es el problema; el problema es que no puedes auditarla y que cada plataforma entrena la suya con lo que ella ve. Dos modelos algorítmicos de dos herramientas distintas no son comparables entre sí, y de ahí sale buena parte de la discrepancia entre plataformas: cada una reparte un 100% que se cree entero.

Qué entra en el reparto: un contacto identificado, dentro de la ventana, y con la venta atada a él. Qué no entra: la visita que llegó sin etiquetar, la que el usuario no consintió, la conversación de WhatsApp, la llamada, el escaparate y la recomendación del cuñado. Todo eso sigue vendiendo y no aparece en ninguna tabla de pesos. Cuanto más de tu venta pasa fuera del navegador, más te toca compensar por el lado de los datos de origen propio y menos te puedes creer el reparto tal cual sale.

Sigue el mismo recorrido, ahora repetido cincuenta veces: 60.000 € de facturación, 9.000 € en redes, 1.000 € en email y 4.000 € en búsqueda de marca. El ROAS mínimo de un negocio con un 40% de margen es 2,50x. Con esos números, y sin mover un euro de sitio, redes sociales sale a 0,00x con último clic, a 3,33x con el modelo de posición y a 2,22x con decaimiento temporal: matar, escalar y volver a matar. La inversión no ha cambiado. Ha cambiado la regla.

Así que la pregunta no es cuál es el modelo bueno, es qué decisión tienes delante. Para decidir si un canal se queda o se va, lo que importa no es acertar con la regla más justa: es que la regla sea la misma todos los meses. Un reparto imperfecto pero estable te enseña la tendencia de un canal; un reparto que cambia cada trimestre convierte tu histórico en una comparación de reglas y no de canales. Se escribe cuál se usa, se firma y se deja quieto.

Lo segundo que decide es cuánto dura tu ciclo de venta. Si se compra en dos días y con un contacto, todos los modelos dicen casi lo mismo y el debate es ruido: dedica ese rato a otra cosa. Si tardas dos meses y hacen falta siete contactos, el último clic le está dando el mérito entero al último paso de una cadena que alguien más construyó. Cuanto más largo el ciclo, más caro sale ese atajo.

Lo tercero es separar los canales que crean demanda de los que la recogen. La búsqueda de marca del ejemplo aprueba con los tres modelos —15,00x con último clic— porque es siempre el último contacto: aparece cuando el cliente ya te está buscando. Un canal que solo entra en escena cuando alguien escribe tu nombre no puede llevarse el mérito de que ese alguien se lo aprendiera.

Y lo cuarto, lo que ningún modelo hace por ti: validarse. Los cinco reparten el 100% siempre, incluso cuando parte de esas ventas habría ocurrido igual sin tocar un anuncio. La única forma de contestar eso es la incrementalidad — apagar el canal, o apagarlo en una zona y dejarlo en otra, y mirar qué pasa con las ventas totales. El modelo ordena el pasado; la incrementalidad dice si el canal sirve. Lo que dirección tiene que exigir no es el mejor modelo, es el veredicto de canal leído contra el CAC, con la misma regla de reparto tres o cuatro meses seguidos.