De ce sunt diferențe între GA4 vs. TikTok Ads, Facebook Ads, Google Ads?
În analiza performanței campaniilor digitale, raportările din Google Analytics 4 și cele din platformele de reclamă (Google Ads, Facebook Ads, TikTok Ads) rareori se aliniază. Există diferențe de 15-30% în date chiar și între platformele Google, cum ar fi GA4 și Google Ads. Cauza principală este modelul de atribuire diferit utilizat de fiecare sistem pentru a decide „cine primește creditul” pentru o conversie. Aceste diferențe pot crea confuzii, mai ales când același user interacționează cu mai multe reclame înainte de a converti. Iar adevărul este că în momentul de față un utilizator se intersectează cu un brand de mai multe ori, pe diverse platforme, până când se realizează o conversie.
Ce este un model de atribuire?
Modelul de atribuire definește regulile prin care o platformă decide care interacțiune cu o campanie de reclamă a contribuit la o conversie. Poate fi ultimul clic, prima interacțiune, o distribuție pe întregul traseu sau un model bazat pe date.
Modele de atribuire folosite de principalele platforme
| Platformă | Model standard actual | Variante posibile | Caracteristici cheie |
|---|---|---|---|
| Google Analytics 4 | Last click | Data-driven, Paid & organic last click | GA4 ignoră traficul direct și atribuie conversia ultimului canal. În Google Ads, doar evenimentele-cheie în care Google Ads este ultimul clic sunt considerate conversii. |
| Google Ads | Data-driven (implicit) | Last click, Position-based (anterior), Time-decay (anterior) | Folosește date din cont pentru a înțelege contribuția fiecărei interacțiuni. Atribuie credit pe baza probabilității ca fiecare pas să fi contribuit la conversie. |
| Facebook (Meta) Ads | Click-through sau view-through | 1-day, 7-day click/view | Atribuie conversia unui clic sau vizualizări în funcție de fereastra aleasă. Include și engaged views (de ex. video peste 10 secunde). |
| TikTok Ads | Click-through, View-through, Engaged view | 1-day sau 7-day click/view | Adaptat comportamentului Gen Z: mulți nu dau clic imediat, dar convertesc ulterior. View-through conversion este frecvent folosit pentru conținut video. |
Google Analytics 4: ultimul clic
GA4 oferă trei modele principale:
- Data-driven attribution
- Paid and organic last click
- Google paid channels last click
Data-driven attribution folosește machine learning pentru a analiza atât traseele de conversie cât și cele fără conversie. Modelul e unic pentru fiecare cont și fiecare eveniment-cheie, și ține cont de:
– timpul până la conversie
– tipul de dispozitiv
– ordinea expunerii la reclame
– numărul de interacțiuni
– tipul de asset publicitar
GA4 folosește implicit modelul de atribuire last click (ultimul clic) pentru a trimite conversiile către Google Ads. Asta înseamnă că doar acele conversii în care Google Ads a fost ultimul canal (excluzând traficul direct) sunt transmise înapoi în Google Ads ca evenimente de conversie. Chiar dacă în contul tău Google Ads ai setat un alt model de atribuire (data-driven), conversiile care vin din GA4 vor fi bazate tot pe last click. Dacă vrei să compari conversiile între GA4 și Google Ads și să eviți discrepanțe, trebuie să alegi în GA4 modelul paid and organic channels last click. Acest model imită mai bine cum funcționează atribuirea în Google Ads și îți oferă o comparație mai realistă între cele două platforme.
Google Ads: data-driven
Google Ads oferă mai multă flexibilitate decât GA4: fiecare acțiune de conversie poate avea propriul model de atribuire. Modelul implicit e data-driven (pentru conturile care au suficient volum de date).
Data-driven attribution în Google Ads e similar cu cel din GA4, dar include și interacțiuni de tip video (YouTube), Shopping și Display. Modelul compară comportamentele utilizatorilor care convertesc cu cei care nu, pentru a identifica pașii decisivi.
O altă diferență între datele raportate în Google Analytics 4 și Google Ads se datorează vitezei cu care sunt transmise datele pentru că timpul de raportare diferă în funcție de sursa conversiei:
– Google Ads tracking: 3h (last click) / 15h (pentru alte modele de atribuire)
– conversii importate din GA4: 12h (last click) / 24h (alte modele)
Facebook Ads: clic, view și engaged view
Meta permite alegerea modelului de atribuire la nivel de ad set. Poți seta conversia să fie atribuită pe baza:
– click-urilor (1-day sau 7-day)
– vizualizărilor (1-day view-through)
– video play (10 secunde – engaged view)
Majoritatea campaniilor folosesc 7-day click ca setare implicită.
Meta oferă și o opțiune numită „incremental attribution”, care te ajută să măsori cât din rezultat a fost generat direct de reclamă – adică diferența reală pe care a făcut-o campania ta, față de ce s-ar fi întâmplat oricum, fără reclamă.
Important: nu toate tipurile de atribuire sunt disponibile pentru orice campanie (ex: engaged view nu e valabil pentru app ads).
TikTok Ads: click, view și engaged view
TikTok permite alegerea metodei de atribuire pentru fiecare ad set. Opțiunile includ:
– click-through (1 sau 7 zile)
– view-through (1 zi după afișare)
– engaged view (video văzut >10 secunde, conversie în 24h)
De ce contează view-through pe TikTok și pe Meta?
Generația Z interacționează diferit: nu dă clic pe reclame, dar reține mesajul și acționează ulterior (ex: caută manual brandul). În acest context, view-through oferă o imagine mai realistă asupra eficienței reclamelor video, chiar și fără clicuri directe pe materialele respective.
De ce apar diferențe?
- Momentul atribuirii – GA4 folosește last click, în timp ce platformele de ads pot folosi și vizualizări sau clicuri anterioare în traseul utilizatorului.
- Fereastra de atribuire – Facebook și TikTok permit setarea unei ferestre de 1 sau 7 zile; GA4 are o abordare diferită, axată pe evenimente-cheie.
- Metodologia (clic vs. view) – TikTok și Meta folosesc view-through attribution, adică atribuie conversii și după ce utilizatorul doar a văzut reclama, fără clic. Acest model reflectă mai bine comportamentul unor audiențe, cum ar fi Gen Z, care sunt activi vizual, dar reticenți în a da clic imediat.
- Importul datelor – Datele din GA4 importate în Google Ads pot apărea cu întârziere (12–24h), față de conversiile înregistrate direct în Ads (3–15h).
Ce înseamnă view-through conversion?
Este o metodă de atribuire care recunoaște impactul unei reclame chiar dacă utilizatorul nu a dat clic, ci doar a văzut-o. Este frecvent utilizată în TikTok și Facebook pentru campanii video dar și pe Youtube. Relevanța acestei metode crește în contextul în care utilizatorii, mai ales cei din Gen Z, consumă vizual conținutul, iar decizia de cumpărare vine ulterior, posibil din alte surse.
Marketing Mix Modeling
MMM (Marketing Mix Modeling) este o metodă de analiză statistică prin care afli cât contribuie fiecare canal de marketing (Meta, Google Ads, Tiktok, TV, radio etc.) la rezultatele tale finale — vânzări, leaduri.
Nu se bazează pe cookies sau trackere, ci pe corelații dintre bugete și rezultate, analizate în timp. De aceea, e foarte util în contexte unde trackingul tradițional e limitat (de exemplu, post-iOS 14.5 sau în campanii omnichannel).
Cum funcționează MMM?
- colectezi date istorice: bugete și rezultate pe fiecare canal (ideal: minim 2 ani).
- modelul folosește regresie statistică pentru a estima ce impact a avut fiecare canal, ținând cont de factori externi (sezon, prețuri, campanii concurente).
- primești ca output o estimare a „returnului” pe fiecare canal, independent de celelalte.
Cât de complicat este MMM?
- pentru firme mici: destul de complicat. ai nevoie de date structurate, acces la expertiză în statistică sau un tool care automatizează modelarea.
- pentru firme medii sau mari: fezabil, mai ales dacă ai deja un data analyst în echipă sau lucrezi cu o agenție.
Cât costă MMM?
- timp: variază în funcție de mai multe aspecte. Câteva luni pentru o primă implementare serioasă (colectare date + modelare + interpretare).
- bani:
- dacă lucrezi cu consultanți sau agenții specializate → între 5.000–30.000 € per proiect
- dacă folosești un tool automatizat (ex: Meta’s open-source Robyn sau Google’s LightweightMMM) → mai ieftin, dar necesită competențe tehnice.
Concluzie
Diferențele dintre raportările din GA4 și cele din platformele de ads nu sunt erori, ci rezultatul unor metodologii distincte de atribuire. Pentru o analiză coerentă, e important să înțelegem cum își distribuie fiecare platformă „meritul” pentru o conversie. Nu există un model perfect, dar în funcție de obiectivul campaniei (branding vs. performance), alegerea modelului potrivit poate oferi o imagine mai realistă asupra rezultatelor.
