Модели атрибуции — как ценность конверсии делится между касаниями

Ориентиры

Универсально «правильной» модели нет — выбор зависит от длины и сложности пути к покупке. Практические ориентиры такие. Last-click удобен и прозрачен, но переоценивает нижневоронечные каналы (брендовый поиск, ретаргетинг) и обнуляет то, что формировало спрос выше по воронке, — на нём легко ошибочно срезать бюджет. Для коротких простых путей разница между моделями невелика и last-click часто достаточно. Чем длиннее цикл сделки и больше касаний, тем важнее смотреть распределяющие модели (линейную, position-based, time-decay) и ассоциированные конверсии, чтобы не хоронить каналы верха воронки. Data-driven точнее прочих, но требует достаточного объёма данных, иначе распределение нестабильно. Разумная практика — не выбирать «одну верную» модель, а сравнивать вердикт по нескольким и держать в голове, что цифры окупаемости привязаны к выбранной модели: сменили модель — сместились и оценки каналов.

Зачем нужны модели атрибуции

Пока у пользователя одно касание перед покупкой, вопроса нет — конверсию записывают ему. Проблема начинается, когда до заказа человек несколько раз соприкоснулся с рекламой: увидел в поиске, вернулся из соцсети, дозрел и перешёл из директа. Кому засчитать продажу? Модель атрибуции — это и есть ответ на вопрос «кому», оформленный как правило. Важно, что это не бухгалтерская мелочь: от выбора модели напрямую зависит, какой канал, кампания или объявление будут выглядеть окупаемыми в отчёте. По last-click вся заслуга уходит последнему касанию, и верхневоронечные каналы — те, что впервые привели клиента и разогрели интерес, — кажутся убыточными, хотя без них конверсии бы не случилось. Отсюда типичная ошибка: отключить «неэффективный» канал по last-click и удивиться, почему просели продажи в остальных.

Основные модели простыми словами

Последний переход (last-click) — вся ценность последнему касанию перед конверсией; самый частый дефолт, прозрачный, но слепой к тому, что было раньше. Последний значимый переход — как last-click, но игнорирует «технические» источники (например, прямые заходы), отдавая ценность последнему содержательному касанию. Первый переход (first-click) — вся ценность тому, кто впервые привёл пользователя; полезен, чтобы оценить каналы знакомства с брендом. Линейная — конверсия делится поровну между всеми касаниями. С учётом давности (time-decay) — больше веса получают касания ближе к покупке. На основе позиции (position-based, U-образная) — обычно 40% первому касанию, 40% последнему и 20% на середину: ценит и привлечение, и закрытие. На основе данных (data-driven) — доли считаются не по фиксированному правилу, а по накопленной статистике вклада каждого касания. Единственно верной среди них нет: каждая подсвечивает свой срез правды о пути клиента.

Модели атрибуции в Яндекс Метрике и Директе

В Яндекс Метрике и Директе модель атрибуции — это настройка отчёта, а не что-то, зашитое навсегда: её можно переключать и смотреть, как меняется картина по источникам. Доступный набор: последний переход, последний значимый переход, первый переход, последний переход из Яндекс Директа и автоматическая (на основе данных). «Последний значимый» отбрасывает внутренние и прямые заходы и отдаёт ценность последнему заметному источнику — часто это разумный дефолт вместо голого last-click. «Последний переход из Яндекс Директа» удобен, когда нужно оценить именно вклад директа в цепочке. Автоматическая модель распределяет ценность по накопленным данным. Практический смысл прост: прежде чем судить о канале по отчёту, посмотрите, в какой модели он построен, — переключение модели может превратить «убыточный» источник в заметно окупаемый и наоборот.

Атрибуция, ассоциированные конверсии и окупаемость

Модель атрибуции и окупаемость связаны напрямую: ROMI, ROI и ДРР канала считаются от той выручки, которую ему приписала модель. Сменили модель — сместилась приписанная выручка, а вместе с ней и вердикт «окупается / нет». Поэтому оценивать каналы только по last-click рискованно: он занижает вклад всего, что работает выше воронки. Противоядие — смотреть на ассоциированные конверсии: это конверсии, в цепочке которых канал участвовал, но не был последним касанием. Если у канала мало прямых конверсий, но много ассоциированных, по last-click он выглядит пустышкой, а на деле подводит клиентов к покупке. Здоровая практика — не доверять одной модели вслепую, а сравнивать окупаемость канала в нескольких моделях и отдельно держать в поле зрения его ассоциированные конверсии, прежде чем что-то отключать.

Окупаемость по каждому объявлению в Romi+

Спор о моделях атрибуции обычно идёт на уровне каналов, но бюджет утекает на уровне объявлений: внутри одного окупаемого канала часть креативов работает в плюс, а часть тихо в минус, и в сводном отчёте это сливается в одну цифру. Romi+ берёт выгрузку из рекламного кабинета или MMP и считает окупаемость по каждому объявлению отдельно, а рядом ставит вердикт — масштабировать, оптимизировать, оставить или отключить. Так решение опирается не только на усреднённый last-click по каналу, но и на то, какие конкретные креативы тянут окупаемость вверх, а какие вниз. Данные обрабатываются на серверах в РФ в соответствии с 152-ФЗ.

Частые вопросы

Смежные метрики