Skip to main content
A análise por modelos de atribuição é essencial para decisões de mídia, criação e orçamento. Abaixo estão tabelas e exemplos completos mantendo a lógica original, agora incluindo: Linear, U-Shaped e Last Click Non Direct & Organic.

Como utilizar os modelos na análise de campanhas? (tabela guia)

PerguntaModelo de Atribuição Ideal
Quais canais atraem novos clientes?First Click
Quais canais são responsáveis pela conversão final?Last Click
Quais canais pagos fecham vendas?Last Click Pago
Qual o último clique desconsiderando Direto/Orgânico?Last Click Non Direct & Organic
Quais canais contribuem em algum momento da jornada?Assistidas
Como distribuir o crédito igualmente?Linear
Como equilibrar aquisição (início) e fechamento (fim)?U-Shaped
Quais canais realmente fazem diferença em toda a jornada?Markov

Quando usar cada modelo (boas práticas rápidas)

Last Click Pago

Use para: medir desempenho direto de campanhas pagas; avaliar anúncios de fundo de funil; priorizar canais com retorno financeiro sem viés orgânico/direto.
Métricas essenciais: Vendas/Receita atribuídas, ROAS, ROI, CPA.

Last Click Non Direct & Organic

Use para: reduzir ruído de acessos Direto/Orgânico nos momentos finais; evidenciar o último esforço “ativo” de mídia/canal.
Métricas essenciais: Vendas/Receita atribuídas, ROAS, taxa de conversão de sessões não orgânicas.

Linear

Use para: medir colaboração entre canais em estratégias multitoque; comparar “share” de influência entre pontos de contato.
Métricas essenciais: Receita Linear, % de participação por canal, jornadas médias por conversão.

U-Shaped

Use para: equilibrar aquisição e fechamento, valorizando awareness + conversão; útil em funis longos com múltiplos toques.
Métricas essenciais: Receita por First/Last (pesados), Receita de meio de funil, CAC/CPA por estágio.

Markov

Use para: entender impacto real de cada canal em toda a jornada; justificar investimentos em awareness; complementar análises de First/Last.
Boas práticas: combine com First/Last para visão equilibrada; use para explicar discrepâncias entre modelos.

Exemplos práticos com tabelas comparativas

Os números a seguir são ilustrativos para demonstrar leituras e decisões.

1) Topo de Funil atraindo novos clientes

Cenário: E-commerce de beleza buscando awareness e tráfego qualificado.
Estratégia: Instagram/TikTok para topo; Google para demanda ativa; Remarketing no Facebook.
CanalReceita First ClickReceita Last ClickLast Click PagoLast Click Non Direct & OrganicReceita AssistidasReceita LinearReceita U-Shaped
Instagram Ads12.0002.5002.5002.50015.0006.0008.000
TikTok Ads8.0001.8001.8001.80010.0004.5005.200
Google Ads2.0009.5009.5009.50011.5006.5006.800
Facebook Remarketing1.50010.00010.0009.00011.5006.0007.000
Leitura:
  • First Click: Instagram/TikTok lideram aquisição.
  • Last/Last Pago/Non Direct & Organic: Google + Remarketing fecham.
  • Assistidas/Linear/U-Shaped: Instagram/TikTok influenciam a jornada; U-Shaped destaca a importância do primeiro e último toque.
Ações: aumentar budget em Instagram/TikTok (aquisição); manter/otimizar Google e Remarketing (fechamento); testar criativos de topo para elevar a taxa de conversão final.

2) Alto investimento com baixo retorno percebido

Cenário: Loja de eletrônicos investe R$ 50.000/mês em Google, mas a receita não acompanha.
Objetivo: Melhorar ROAS/ROI, realocar orçamentos conforme contribuição real.
CanalReceita First ClickReceita Last ClickLast Click PagoLast Click Non Direct & OrganicReceita AssistidasReceita LinearReceita U-ShapedROAS
Google Ads15.0007.0007.0007.50018.0009.0009.2001,4
Facebook Ads8.00018.00018.00017.50022.00011.50012.0003,5
E-mail Marketing2.00012.0000014.0006.5007.0005,0
Leitura:
  • Google forte em First, fraco em Last/Last Pago → gera tráfego mas não fecha.
  • Facebook fecha mais e apresenta ROAS superior.
  • E-mail converte, mas não entra em Last Pago (não é mídia paga).
Ações: reduzir parte do budget de Google e realocar para Facebook; melhorar segmentação/palavras-chave (fundo de funil); criar remarketing pago para capturar o tráfego gerado por Google.

3) Campanha performando bem e pronta para escalar

Cenário: Edtech lançou curso novo; Facebook e Google performam.
Objetivo: Identificar potencial de escala mantendo eficiência.
CanalReceita First ClickReceita Last ClickLast Click PagoLast Click Non Direct & OrganicReceita AssistidasReceita LinearReceita U-ShapedROAS
Facebook Ads20.00010.00010.0009.50025.00012.50013.5005,0
Google Ads5.00015.00015.00015.00018.0009.0009.8007,0
YouTube Ads12.0008.0008.0007.50016.0009.0009.2006,0
Leitura:
  • Facebook impulsiona topo e suporte (Assistidas/Linear); Google fecha vendas (Last/Last Pago/Non Direct & Organic).
  • YouTube contribui, mas com CPA mais alto.
Ações: aumentar orçamento em Facebook (aquisição); escalar Google com campanhas de fundo de funil; otimizar criativos no YouTube para reduzir CPA.

Dicas adicionais de análise cruzada

  • Compare First vs Last/Last Pago/Non Direct & Organic para separar atração de fechamento.
  • Use Linear e Assistidas para mensurar colaboração da jornada.
  • Use U-Shaped quando você quer refletir estrategicamente o peso de descoberta e conversão.
  • Traga Markov para justificar investimentos e explicar discrepâncias entre os modelos regrados (First/Last/Linear/U-Shaped) e o impacto real.

Resumo Final (checklist)

  • First Click → aquisição de novos clientes.
  • Last Click → conversões finais.
  • Last Click Pago → desempenho direto da mídia paga.
  • Last Click Non Direct & Organic → remove ruído de Direto/Orgânico no último toque.
  • Assistidas → contribuição geral dos canais.
  • Linear → colaboração equilibrada.
  • U-Shaped → equilibra início e fim da jornada.
  • Markov → impacto real em toda a jornada.