Ultimo aggiornamento il 15 Giugno 2026 alle 08:55
Modello di attribuzione primario
Esistono sei modelli di attribuzione comuni: attribuzione data-driven, attribuzione last-click, attribuzione first-click, attribuzione lineare, attribuzione time decay e attribuzione location-based. Possiamo esaminare brevemente le differenze tra i dati e la logica di attribuzione dei diversi modelli di attribuzione.
1. Attribuzione guidata dai dati
L’attribuzione basata sui dati utilizza l’apprendimento automatico per analizzare tutti i dati disponibili e assegnare dinamicamente i valori di conversione a tutti i touchpoint di coinvolgimento. Questo modello tiene conto della sequenza dei touchpoint, della natura dell’interazione e di altri dati sul comportamento dell’utente per determinare il contributo di ciascun touchpoint alle conversioni.
Esempio: Supponiamo che un utente completi un acquisto attraverso il seguente percorso:
- Primo clic: Google Ads -> Ha visitato il sito web ma non ha acquistato.
- Secondo clic: Inserzione su Facebook -> Ha visitato il sito web ma non ha acquistato.
- Terzo clic: email marketing -> visita il sito web e completa l’acquisto
In un modello di attribuzione basato sui dati, un valore di conversione potrebbe essere assegnato come:
- Google Ads: 20% (perché porta gli utenti a visitare per la prima volta)
- Annunci su Facebook: 30% (aumenta l’interesse degli utenti)
- Email marketing: 50% (alla fine porta all’acquisto)
2. Attribuzione dell’ultimo clic
In un modello di attribuzione basato sull’ultimo clic, tutti i valori di conversione sono assegnati al canale in cui l’utente ha fatto l’ultimo clic prima della conversione.
Esempio: Stesso percorso utente:
- Annunci Google -> Annunci Facebook -> Email Marketing -> Acquisto completo
Nel modello di attribuzione dell’ultimo clic, l’email marketing riceverà il 100% del valore di conversione perché è l’ultimo punto di contatto.
3. Attribuzione del primo clic
In un modello di attribuzione basato sul primo clic, tutti i valori di conversione sono assegnati al primo touchpoint dell’utente lungo l’intero percorso di conversione.
Esempio: Stesso percorso utente:
- Annunci Google -> Annunci Facebook -> Email Marketing -> Acquisto completo
In un modello di attribuzione del primo clic, Google Ads riceverà il 100% del valore della conversione perché è il primo touchpoint.
4. Attribuzione lineare
Il modello di attribuzione lineare assegna un valore di conversione in egual misura a ogni touchpoint lungo il percorso di conversione.
Esempio: Il percorso utente è il seguente:
- Annunci Google -> Annunci Facebook -> Email Marketing -> Acquisto completo
In un modello di attribuzione lineare, ogni canale riceve 1/3 del valore della conversione (33,3%) perché ha la stessa importanza nel percorso di conversione.
5. Attribuzione del decadimento temporale
Il modello di attribuzione con decadimento temporale assegna un valore di conversione in base alla distanza del punto di contatto dal momento della conversione. Più il punto di contatto è vicino al momento della conversione, più alto è il valore di conversione ottenuto.
Esempio: Il percorso utente è il seguente:
- Cliccato su Google Ads 5 giorni fa -> Cliccato su Facebook ads 3 giorni fa -> Cliccato su email marketing oggi -> Acquisto completato
In un modello di attribuzione a decadimento temporale, le possibili assegnazioni sono:
- Annunci Google: 20%
- Annunci su Facebook: 30%
- Email marketing: 50%
Poiché l’email marketing è più vicino all’acquisto vero e proprio, ottiene il massimo valore di conversione.
6. Attribuzione basata sulla posizione
Il modello di attribuzione basato sulla posizione assegna il 40% del valore di conversione al primo e all’ultimo touchpoint e il restante 20% in modo uniforme ai touchpoint intermedi.
Esempio: Il percorso utente è il seguente:
- Annunci Google -> Annunci Facebook -> Email Marketing -> Acquisto completo
In un modello di attribuzione basato sulla posizione, le possibili assegnazioni sono:
- Annunci Google: 40%
- Annunci su Facebook: 20%
- Email marketing: 40%
Questi sono i sei modelli di attribuzione più comuni. Modelli di attribuzione diversi ci faranno vedere distribuzioni di crediti diverse nei dati di conversione. Comprendere le differenze tra i dati e la logica di attribuzione dei diversi modelli di attribuzione ci aiuterà a capire i contenuti successivi.
Il modello di attribuzione di GA4
GA4 utilizza attualmente l’attribuzione data-driven e l’attribuzione last-click. Questi due modelli di attribuzione non sono più utilizzati da GA4. Pertanto, i contenuti che seguono si concentrano principalmente sull’attribuzione data-driven e sull’attribuzione last-click.
Nelle impostazioni di attribuzione di GA4, possiamo vedere che ci sono due modelli di attribuzione tra cui scegliere: Data-driven e Last click. Nella precedente introduzione, abbiamo visto la differenza tra i due modelli di attribuzione, Data-driven e Last click. Il modello Data-driven si basa principalmente sull’apprendimento automatico e sui dati per assegnare dinamicamente il credito di conversione. L’ultimo clic assegna tutto il credito di conversione. Tutto viene attribuito all’ultimo canale cliccato.
La differenza tra l’attribuzione dell’ultimo clic nei canali a pagamento e naturali e i canali a pagamento di Google
Attribuzione dell’ultimo clic per i canali a pagamento e organici:
Ignorate il traffico diretto e attribuite il 100% del valore dell’evento chiave al canale in cui il cliente ha cliccato per l’ultima volta prima di convertire (o alla visualizzazione impegnata su YouTube).
Esempio: Display Advertising > Social > Ricerca a pagamento > Ricerca naturale → 100% attribuito alla Ricerca naturale
Attribuzione dell’ultimo clic per i canali a pagamento di Google:
Attribuire il 100% del valore dell’evento chiave al funnel di Google Ads in cui il cliente ha cliccato per l’ultima volta prima della conversione.
Se non ci sono clic su Google Ads nel percorso, il modello di attribuzione torna a “ultimo clic dai canali a pagamento e organici”.
Esempio 1: Display > Social > Email > Direct → 100% attribuito all’email (fallback all’ultimo click non diretto)
Esempio 2: Display > Social > YouTube EVC (Engaged Views) > Email → 100% attribuito a YouTube
Impatto delle modifiche al modello di attribuzione
Le modifiche al modello di attribuzione influiranno solo sui dati relativi agli eventi chiave e non sui dati relativi agli utenti o alle sessioni. In altre parole, la differenza nel modello di attribuzione influirà solo sui dati della dimensione “Attribuzione” nel nostro report di esplorazione. Le dimensioni relative agli utenti e alle sessioni, come Campagna primo utente, Campagna sessione, ecc. non saranno interessate. Le dimensioni relative agli utenti e alle sessioni utilizzano il modello di attribuzione dell’ultimo clic, che non possiamo modificare.
Dimensioni relative all’utente:
Dimensioni correlate alla sessione:
I dati che vediamo nel report sono tutti relativi a utenti e sessioni, quindi i dati che vediamo nel report utilizzano il modello di attribuzione dell’ultimo clic.
Impostazioni di allocazione del credito di Google Ads
È inoltre possibile impostare la distribuzione dei crediti degli annunci Google in GA4, dove uno viene assegnato solo ai canali a pagamento di Google e l’altro viene assegnato ai canali a pagamento e ai canali naturali. Se l’impostazione è di assegnare le conversioni portate dagli annunci di Google solo ai canali a pagamento di Google, i contributi degli altri canali non saranno considerati; se l’impostazione è di assegnare le conversioni portate dagli annunci di Google ai canali a pagamento e ai canali naturali, GA4 considererà i contributi di tutti i canali. credito.
Finestra di attribuzione per GA4
Oltre a impostare diversi modelli di attribuzione, possiamo anche impostare diverse finestre di attribuzione. Gli eventi chiave possono verificarsi giorni o settimane dopo che un utente ha interagito con il vostro annuncio. La finestra di ritorno degli eventi chiave determina quanto tempo prima le interazioni erano idonee per l’attribuzione. Ad esempio, una finestra di 30 giorni significa che un evento critico verificatosi il 30 gennaio sarà attribuito solo alle interazioni avvenute tra il 1° e il 30 gennaio.
La modifica della finestra di ricerca degli eventi chiave si applica solo ai dati futuri. Le modifiche si rifletteranno in tutti i report di questa proprietà di analisi.
L’evento chiave dell’acquisizione dell’utente (first_visit) può essere impostato su 7 giorni o 30 giorni, la visualizzazione interattiva è di 3 giorni e gli altri eventi chiave contrassegnati come eventi chiave possono essere impostati su 30 giorni, 60 giorni o 90 giorni. Una cosa da notare è che i nuovi utenti che vediamo nel report si riferiscono alla finestra di attribuzione degli eventi chiave di acquisizione degli utenti impostata qui, che è di 7 giorni o 30 giorni. Quindi, un nuovo utente è un utente che non ha visitato il sito web in 7 o 30 giorni (a seconda delle nostre impostazioni).