O importante nem sempre é o mais visível: nossa visão sobre a atribuição

Atribuir bem não é medir mais, é decidir melhor

No contexto atual do marketing, falar de atribuição já não implica simplesmente distribuir o mérito ou a responsabilidade entre canais, especialmente no ambiente digital. Significa, antes, compreender com precisão quais os elementos que estão a gerar um impacto real no negócio, como identificar se o aumento do tráfego se deve a uma campanha de vídeo bem planeada ou se responde a uma promoção tática que coincidiu com um pico pontual de procura.

A esta altura, a conversa já não gira apenas em torno de métricas. O que as marcas exigem são certezas: decisões baseadas em dados, investimentos que possam ser justificados e modelos que permitam replicar o sucesso com eficiência.

É nesse ponto que a atribuição adquire um papel relevante. Não como uma visualização sofisticada ou como mais um recurso dentro do ecossistema de martech, mas como uma alavanca real para entender o que está acontecendo e, acima de tudo, o porquê, com uma perspectiva de negócios.

Tecnologia, sim, mas sempre a serviço da estratégia

Ferramentas como o Campaign Manager 360 oferecem um alto nível de rastreabilidade sobre a jornada do usuário antes de uma conversão. No entanto, o verdadeiro valor não reside na plataforma em si, mas nas perguntas que somos capazes de fazer a partir dela. Escolher entre um modelo linear, de decaimento ou de atribuição por posição é irrelevante se não houver clareza sobre o objetivo que se deseja otimizar.

O que é realmente eficaz parte de uma base bem estruturada:

• Dados limpos e consistentes.
• Campanhas corretamente etiquetadas.
• Mapeamento exaustivo dos pontos de contato.

Com esses fundamentos, os dados se transformam em sinais úteis para a tomada de decisões. Porque nem tudo está nos números, mas sem eles é muito mais difícil ver o caminho com clareza.

Além do último clique: atribuir impacto, não apenas presença

Uma tendência crescente entre as marcas mais avançadas é abandonar a lógica do último clique para se perguntar algo mais relevante: essa conversão teria ocorrido se não tivéssemos ativado a campanha?

Esse é o eixo do enfoque pela incrementalidade. Não se busca distribuir méritos, mas medir a causalidade. Ou seja, determinar que parte do resultado é diretamente atribuível a uma intervenção publicitária específica.

Esse tipo de análise é especialmente valioso em ambientes com baixa rastreabilidade, como televisão conectada, determinados formatos sociais ou campanhas de conscientização sem chamada direta à ação. São espaços onde o efeito existe, embora nem sempre seja evidente, e que tendem a ser subvalorizados se nos guiarmos apenas pelo que é mensurável.

Como se constrói um modelo de atribuição eficaz no Campaign Manager 360?

Tudo parte de uma base de dados sólida, bem compilada e classificada. Para que um modelo de atribuição funcione como ferramenta de análise e decisão, é essencial contar com uma etiquetagem rigorosa das campanhas (Floodlights, UTMs) e com uma convenção de nomenclatura coerente e homogênea entre plataformas. A isso se soma um sistema de medição de conversões claro e estável, que permita interpretar corretamente cada interação do usuário, incluindo, é claro, uma rastreabilidade completa da jornada através de canais, formatos e dispositivos.

A partir dessa base, nas plataformas podemos aplicar diferentes modelos de atribuição (desde o último clique, passando pelo modelo linear ou por posição, ou confiar no algoritmo para aplicar uma Data-Driven Attribution) para analisar rotas de conversão e visualizar qual combinação de impactos gera maior contribuição.

No entanto, em 2025, muitas marcas deixaram de se concentrar apenas em “atribuir” e estão focando em algo mais ambicioso: demonstrar impacto real. Para isso, é necessário evoluir para modelos avançados, combinando os dados operacionais das plataformas com uma leitura estratégica em nível de negócios.

Atribuição baseada na incrementalidade: medir o que realmente muda graças à campanha

Essa abordagem parte de uma premissa simples, mas poderosa: o importante não é apenas identificar qual canal aparece na rota de conversão, mas saber se essa conversão teria ocorrido naturalmente sem a campanha.

Ao contrário dos modelos tradicionais, a atribuição por incrementalidade não busca distribuir o mérito, mas medir a causalidade. Ou seja, determinar qual parte do resultado pode ser atribuída diretamente ao investimento em publicidade e qual teria sido gerada organicamente.

Aplicar este tipo de análise é especialmente valioso num ambiente onde a pressão sobre o ROI é elevada e a rastreabilidade é cada vez mais limitada, como acontece em canais com atribuição difusa, tais como a televisão conectada (CTV), formatos de upper funnel ou estratégias de branding.

Modelos híbridos: atribuição digital + Marketing Mix Modelling

Paralelamente, marcas com alta maturidade digital estão adotando modelos híbridos que integram duas abordagens complementares: a precisão tática da atribuição digital e a visão geral por meio do Marketing Mix Modelling (MMM).

O atual ressurgimento do MMM é impulsionado pelo avanço da inteligência artificial nos processos de modelagem, pelo desaparecimento progressivo dos cookies e pela necessidade de entender o efeito combinado de múltiplas variáveis (canais, preços, promoções, sazonalidade, etc.).

Como funciona esse modelo combinado?

Integramos os dados das campanhas digitais e offline, adicionamos informações sobre investimentos, canais de venda e políticas comerciais e cruzamos os resultados obtidos do MMM com os insights da atribuição digital. Dessa forma, obtemos uma visão completa:

• O contexto macro e estratégico fornecido pelo MMM.
• A granularidade tática e acionável oferecida pela atribuição digital.

Na LLYC, graças à nossa vasta experiência em projetos com marcas líderes em vários setores, verificamos e adaptamos o modelo de atribuição à realidade do negócio, indo além do padrão da plataforma, para garantir um impacto tangível nos resultados.

Não se trata de ter mais dados, mas de conectá-los com inteligência para tomar melhores decisões; e isso é, hoje, uma vantagem competitiva real.