Por que o modelo de último clique pode estar enganando suas campanhas
Imagine um jogo de futebol. O atacante recebe a bola dentro da área, finaliza e faz o gol.
Agora pense: faria sentido dar todo o crédito do gol apenas a quem chutou?
E o volante que roubou a bola? O meia que construiu a jogada? O ponta que fez a assistência? Sem eles, o gol nunca existiria.
No marketing digital, acontece a mesma coisa. Quando usamos atribuição de último clique, estamos ignorando toda a jogada e dando crédito apenas ao chute final.
O problema do último clique
No modelo de último clique, 100% do crédito da conversão vai para o último canal acessado antes da compra.
- Se o cliente viu um anúncio no Instagram, depois pesquisou no Google e finalmente clicou em um anúncio de remarketing, apenas esse último contato aparece como responsável pela venda.
O problema é que esse modelo:
- Ignora topo e meio de funil (descoberta e consideração).
- Favorece apenas remarketing e busca de marca.
- Gera cortes equivocados em campanhas que realmente criam demanda.
Em produtos de ticket alto, como churrasqueiras gourmet de R$ 2.000+, isso é ainda mais crítico. O ciclo de compra é longo, envolve pesquisa, comparação e múltiplos pontos de contato. O último clique é só a finalização de uma jogada que começou muito antes.
Atribuição baseada em dados: vendo a jogada inteira
A alternativa é usar modelos de atribuição baseados em dados (data-driven), que distribuem o crédito entre os canais de acordo com o impacto que tiveram na conversão.
Em vez de dizer que apenas o remarketing gerou a venda, o modelo considera o peso do anúncio inicial, do tráfego orgânico, da busca de marca e do clique final. Assim, você enxerga quais canais realmente constroem a jornada de compra.
Modelagem própria com UTMs + GA4
Apesar de o GA4 já oferecer atribuição baseada em dados, o ideal é ter sua própria modelagem, para analisar o comportamento pós-clique com precisão.
Aqui entram as UTMs (parâmetros de rastreamento):
- Elas permitem identificar de onde veio cada acesso (canal, campanha, criativo, público).
- Com eventos e parâmetros bem configurados no GA4, você consegue montar funis e entender o impacto de cada etapa da jornada.
Mas existe um desafio: quando o usuário volta várias vezes, muitas vezes as UTMs “somem” nas visitas seguintes. Isso gera perda de informação sobre a origem da jornada.
UTM PERSIST no GTM: mantendo a origem viva
Para resolver isso, existe a estratégia de usar a tag UTM PERSIST dentro do Google Tag Manager.
Como funciona:
- Na primeira visita do usuário, o GTM captura as UTMs (source, medium, campaign etc.).
- Esses parâmetros ficam gravados em cookies ou local storage.
- Em todas as interações seguintes (eventos, pageviews, add-to-cart, checkout, purchase), essas UTMs são enviadas junto com os eventos para o GA4.
Resultado:
- Você consegue atribuir corretamente cada evento da jornada à origem real do usuário.
- A modelagem fica muito mais confiável, sem depender apenas do último clique.
- É possível entender quais campanhas realmente geram impacto ao longo do funil, e não só no momento final da compra.
Usar último clique é olhar apenas para o gol e esquecer a jogada.
Se você quer escalar campanhas e reduzir CPA, precisa enxergar todo o time em campo: desde quem cria demanda até quem finaliza.
A solução está em:
- Atribuição baseada em dados no GA4.
- Modelagem própria com UTMs bem configuradas.
- Persistência de UTMs com GTM para manter a rastreabilidade em toda a jornada.
Campanhas vencedoras não se constroem em achismos nem em crédito injusto. Elas se constroem com dados completos, visão de funil e decisões inteligentes.
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