Desmistificando o Multi-Touch Attribution (MTA)

Introdução

A ascensão da inteligência artificial trouxe ganhos inegáveis para a análise de dados em marketing, mas também um risco recorrente: o de tratar a mensuração como algo puramente automatizado, desconectado de fundamentos estatísticos e de uma leitura crítica da jornada do consumidor. Marketing measurement não é tendência,  é método.

Nesse cenário, vale resgatar o valor de abordagens que já provaram sua relevância ao longo do tempo. O Multi-Touch Attribution (MTA), longe de ser uma novidade, é um desses casos.

Desenvolvido para atribuir valor às diferentes interações ao longo do funil, o MTA continua sendo uma solução poderosa para negócios que operam em ambientes com clickstream, decisões táticas frequentes e necessidade de explicabilidade. 

Neste artigo, exploramos o conceito de MTA, seu funcionamento, benefícios, limitações e os contextos em que sua aplicação faz mais sentido, sempre com foco em clareza analítica e uso prático na estratégia de marketing analytics.

O que é o MTA

O Multi-Touch Attribution é uma metodologia de mensuração que distribui o crédito de uma conversão entre os diferentes pontos de contato com os quais um usuário interage antes de realizar uma ação desejada, como uma compra ou cadastro.

Diferentemente de métodos como primeiro (first click) ou último clique (last click), que concentram toda a responsabilidade em uma única interação, o MTA parte do princípio de que as decisões de compra são construídas ao longo do tempo, por meio de múltiplos canais, formatos e dispositivos.

Essa abordagem permite uma leitura mais detalhada sobre como cada canal contribui para o resultado final, indo além da conversão direta e considerando sua influência ao longo do funil.

Como o MTA Funciona

O funcionamento do MTA se baseia na análise estruturada de jornadas individuais, a partir da coleta e modelagem de dados que registram todas as interações relevantes antes da conversão.

Coleta de dados

As interações são capturadas em nível de usuário ou touchpoint, consolidando informações provenientes de diferentes canais, plataformas e dispositivos, formando a base para a análise da jornada.

Modelos de atribuição

Para distribuir o crédito entre os pontos de contato, o MTA utiliza diferentes modelos, cada um com pressupostos e aplicações específicas.

Modelo Linear

Nesse modelo, todas as interações recebem o mesmo peso, independentemente de quando ocorreram.

Exemplo: Se um usuário teve contato com um anúncio em mídia paga, depois com um e-mail e, por fim, com uma busca orgânica antes de converter, cada canal recebe exatamente um terço do crédito.

Quando utilizar:

• jornadas simples e pouco fragmentadas;
• análises iniciais ou exploratórias;
• cenários sem hipóteses claras sobre a relevância de cada etapa.

Limitação: Esse modelo assume que todos os pontos de contato têm a mesma importância, o que raramente reflete o comportamento real do consumidor.

Modelo de Decaimento Temporal

Aqui, as interações mais próximas da conversão recebem maior peso, enquanto contatos mais antigos perdem relevância ao longo do tempo.

Exemplo: Um anúncio visual visto semanas antes tem menos peso do que um clique em search ou remarketing feito pouco antes da conversão.

Quando utilizar

• jornadas mais longas;
• estratégias com forte atuação de remarketing;
• análises focadas em fundo de funil.

Limitação: Tende a subestimar ações de awareness que iniciam o processo de decisão.

Modelos em Formato de U e W 

Esses modelos distribuem o crédito com base na posição das interações na jornada.

Modelo em U

• Maior peso para o primeiro touchpoint (descoberta)
• Maior peso para o último touchpoint (conversão)
• O restante do crédito é distribuído entre os pontos intermediários

Uso comum: análises focadas em aquisição e fechamento.

Modelo em W

• Peso elevado para três momentos-chave:
  
  1. Primeiro contato
  2. Geração de lead ou consideração
  3. Conversão

Uso comum: jornadas B2B ou funis mais estruturados, com etapas bem definidas.

Limitação geral: partem de premissas fixas sobre quais etapas são mais relevantes, o que pode não refletir o comportamento observado nos dados.

De forma geral, esses modelos ajudam a responder questões como quais canais influenciam o avanço da jornada e onde ajustes de investimento podem gerar maior retorno.

Por que o MTA é Importante?

À medida que as decisões de compra se tornam mais longas e complexas, e mais distribuídas entre canais, cresce a necessidade de métodos de mensuração capazes de capturar essa complexidade.

O MTA só consegue atender a essa demanda quando é precedido por uma análise estruturada das jornadas do consumidor. É esse entendimento prévio, de como, quando e em que contexto os pontos de contato se organizam, que permite ir além de leituras simplificadas baseadas apenas no último clique.

Sem essa etapa, a aplicação de um modelo de atribuição se reduz a uma distribuição matemática de crédito, desconectada da dinâmica real das interações de marketing. 

Entendimento mais completo do processo de decisão

Quando a análise de jornada é tratada como etapa central do processo, torna-se possível observar, de forma consistente:

• como diferentes canais se articulam ao longo do funil;
• quais interações tendem a acelerar ou retardar a conversão;
• onde surgem gargalos operacionais ou oportunidades reais de otimização.

Nesse contexto, o MTA atua como um instrumento de quantificação e priorização, ajudando a traduzir padrões de comportamento em sinais acionáveis.

Sem essa base, a atribuição corre o risco de orientar decisões focadas apenas no fechamento, ignorando a complexidade de todo o percurso do consumidor.

Melhoria na alocação de investimentos

Com uma distribuição mais equilibrada do crédito, o MTA oferece suporte para decisões como:

• reduzir a dependência excessiva de canais de fundo de funil;
• reconhecer a contribuição de ações menos óbvias;
• ajustar orçamentos com menor risco de distorção.

O resultado são decisões mais alinhadas à contribuição real dos canais, e não apenas à conversão direta.

Otimização contínua da estratégia

Outro diferencial do MTA é sua capacidade de gerar insights acionáveis para o dia a dia

 A partir dos métodos, é possível testar abordagens, ajustar sequências de mensagens e refinar o mix de canais com mais agilidade, mantendo alinhamento com os objetivos de negócio.

Integração entre áreas

Ao estruturar a contribuição dos canais de forma clara, o MTA facilita o alinhamento entre marketing, analytics e liderança, reduzindo disputas baseadas em métricas isoladas e fortalecendo uma cultura orientada por evidências.

Desafios do MTA

Apesar de seu potencial, a aplicação do MTA envolve desafios importantes que precisam ser considerados.

Fragmentação e qualidade dos dados

O MTA não depende, necessariamente, de múltiplas fontes com granularidades ou janelas de atribuição distintas. Na maior parte dos casos, os touchpoints são registrados por uma fonte central de tracking, como Google Analytics ou plataformas equivalentes,  responsável por observar as interações ao longo da jornada do usuário.

As decisões sobre granularidade não dizem respeito à origem do dado, mas sim ao contexto de negócio: como canais e mídias devem ser categorizados para que as jornadas façam sentido analítico. Nesse processo, o grão da base que alimenta o modelo de atribuição permanece o mesmo: a jornada do consumidor, construída a partir de eventos observados.

Da mesma forma, a janela de atribuição não é uma limitação técnica imposta pela base, mas uma escolha metodológica, definida em conjunto com o cliente de acordo com o ciclo de decisão do produto ou serviço.

Problemas de confiabilidade surgem menos da coexistência de janelas ou fontes distintas e mais de falhas de tracking, perdas de identificadores e lacunas na observação das interações.

Sem uma base bem integrada e governada, a sofisticação do método não se traduz em melhores decisões.

Privacidade e limitações de rastreamento

Restrições regulatórias e mudanças tecnológicas de rastreamento afetam a observabilidade completa das jornadas, mas esse impacto não se manifesta de forma uniforme em todos os modelos de MTA.

Complexidade analítica

A implementação exige maturidade técnica, capacidade de modelagem e processos claros de interpretação. Além disso, diferentes métodos podem levar a conclusões distintas, o que demanda alinhamento organizacional.

Complementaridade com outras abordagens

O valor do MTA não está em substituir outras metodologias, mas em ocupar seu lugar dentro da tríade clássica de mensuração em marketing analytics: incrementalidade (experimentos), atribuição (MTA) e marketing mix modeling (MMM). Tratar essas abordagens como alternativas concorrentes é um erro comum e improdutivo.

O MTA responde bem a decisões táticas de curto prazo em ambientes digitais, mas não foi concebido para medir efeitos de longo prazo, impactos offline ou variáveis externas. Essas lacunas são preenchidas por experimentos, que fornecem evidência causal, e por MMM, que amplia o horizonte temporal e contextual da análise.

Quando Usar o MTA

Entender quando usar o MTA é tão importante quanto saber como aplicá-lo corretamente.

O MTA é mais indicado em contextos onde:

A jornadas envolve múltiplos canais digitais 

O MTA é especialmente indicado quando o processo de decisão envolve múltiplos canais digitais, interações recorrentes e diferentes formatos de mídia ao longo do tempo.

Em jornadas longas e complexas, métodos simplistas de atribuição deixam de capturar a real contribuição dos canais.

Esse cenário é comum em:

• e-commerces com múltiplas fontes de tráfego;
• empresas com forte presença em mídia paga, orgânica e CRM;
• estratégias que combinam awareness, consideração e performance.

Nesses casos, o MTA ajuda a entender como os canais se complementam, e não apenas qual foi o último ponto de contato antes da conversão.

Há necessidade de ajustes frequentes de mídia 

Quando o objetivo é otimizar decisões de curto e médio prazo, como alocação de budget, ajustes de mix de canais e priorização de formatos, o MTA se mostra altamente relevante.

Ela permite:

• avaliar a eficiência relativa dos canais;
• identificar excesso de investimento em ações redundantes;
• apoiar decisões de pausa, escala ou redistribuição de verba.

Por trabalhar com dados mais granulares, o MTA oferece respostas rápidas para decisões operacionais, algo essencial em ambientes dinâmicos de marketing digital.

Existe maturidade de dados e capacidade analítica

O MTA faz mais sentido quando a organização possui:

• dados consistentes em nível de usuário ou sessão;
• integrações bem estruturadas entre plataformas;
• governança de dados minimamente madura;
• equipes capazes de interpretar modelos analíticos.

Sem essas condições, existe o risco de gerar métodos sofisticados com baixa confiabilidade, o que pode comprometer a tomada de decisão.

Portanto, a adoção de MTA deve ser proporcional ao nível de maturidade analítica da empresa.

O foco está em decisões táticas e operacionais

O MTA é mais eficaz em contextos onde:

• a maior parte dos investimentos está em canais digitais;
• os pontos de contato são rastreáveis;
• há definições metodológicas claras sobre janelas de análise e critérios de exposição, alinhadas ao ciclo de decisão do negócio.

Para análises que envolvem fortemente mídia offline, efeitos de longo prazo ou fatores macroeconômicos, outras metodologias, como o Marketing Mix Modeling, tendem a ser mais adequadas ou complementares.

Como parte de uma estratégia integrada de mensuração

Talvez o ponto mais importante seja entender que o MTA raramente deve ser usado de forma isolada.

Ele entrega grande valor quando integrado a um ecossistema mais amplo de mensuração, combinando:

• MTA para decisões táticas e digitais;
• MMM para visão estratégica e holística;
• experimentação para avaliação de incrementalidade.

Nesse contexto, o MTA atua como uma camada operacional de inteligência, conectando dados de jornada a decisões concretas de marketing.

Usado no contexto certo, o MTA deixa de ser apenas um método de atribuição e passa a ser uma ferramenta estratégica para evolução da eficiência de marketing.

Conclusão

O Multi-Touch Attribution ocupa um papel relevante na mensuração do marketing digital ao permitir uma leitura mais rica sobre a contribuição dos canais ao longo do processo de decisão.

Quando aplicado no contexto adequado e combinado a outras abordagens, o MTA ajuda a transformar dados em decisões mais eficientes, sustentando estratégias mais equilibradas e orientadas a resultados.

Para transformar dados em decisões estratégicas e extrair o máximo valor de cada ponto de contato da jornada do consumidor, é fundamental contar com especialistas.

A DP6 é referência em Multi-Touch Attribution (MTA), combinando conhecimento analítico, modelagem avançada e profundo entendimento de negócio para ajudar marcas a mensurar corretamente seus canais, otimizar investimentos e impulsionar resultados. Entre em contato com a DP6 e descubra como evoluir sua estratégia de marketing analytics com decisões verdadeiramente orientadas por dados.