> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.nemu.com.br/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Melhores Práticas > Guia prático para utilizar os modelos de atribuição de forma integrada para maximizar ROI e receita. 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) | Pergunta | Modelo 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. | Canal | Receita First Click | Receita Last Click | Last Click Pago | Last Click Non Direct & Organic | Receita Assistidas | Receita Linear | Receita U-Shaped | | - | -: | -: | -: | -: | -: | -: | -: | | Instagram Ads | 12.000 | 2.500 | 2.500 | 2.500 | 15.000 | 6.000 | 8.000 | | TikTok Ads | 8.000 | 1.800 | 1.800 | 1.800 | 10.000 | 4.500 | 5.200 | | Google Ads | 2.000 | 9.500 | 9.500 | 9.500 | 11.500 | 6.500 | 6.800 | | Facebook Remarketing | 1.500 | 10.000 | 10.000 | 9.000 | 11.500 | 6.000 | 7.000 | **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. | Canal | Receita First Click | Receita Last Click | Last Click Pago | Last Click Non Direct & Organic | Receita Assistidas | Receita Linear | Receita U-Shaped | ROAS | | - | -: | -: | -: | -: | -: | -: | -: | -: | | Google Ads | 15.000 | 7.000 | 7.000 | 7.500 | 18.000 | 9.000 | 9.200 | 1,4 | | Facebook Ads | 8.000 | 18.000 | 18.000 | 17.500 | 22.000 | 11.500 | 12.000 | 3,5 | | E-mail Marketing | 2.000 | 12.000 | 0 | 0 | 14.000 | 6.500 | 7.000 | 5,0 | **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. | Canal | Receita First Click | Receita Last Click | Last Click Pago | Last Click Non Direct & Organic | Receita Assistidas | Receita Linear | Receita U-Shaped | ROAS | | - | -: | -: | -: | -: | -: | -: | -: | -: | | Facebook Ads | 20.000 | 10.000 | 10.000 | 9.500 | 25.000 | 12.500 | 13.500 | 5,0 | | Google Ads | 5.000 | 15.000 | 15.000 | 15.000 | 18.000 | 9.000 | 9.800 | 7,0 | | YouTube Ads | 12.000 | 8.000 | 8.000 | 7.500 | 16.000 | 9.000 | 9.200 | 6,0 | **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. 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