MMM ломается не в модели, а в том, как вы сводите данные между каналами

MMM ломается не в модели, а в том, как вы сводите данные между каналами

Когда маркетинг растёт, один источник перестаёт быть «главным». Утром смотрят трекер, днём — GA4, вечером — рекламный кабинет, а решение принимают по тому, где цифра выглядит красивее. В итоге MMM превращается не в модель, а в спор о том, чьи события считать базой.

Чтобы MMM был полезен, сначала фиксируют правила:
— один список каналов и единый период;
— одинаковую гранулярность: день, неделя или месяц;
— одинаковую логику дохода: выручка, маржа или LTV;
— отдельный слой для возвратов, отмен и офлайн-конверсий.

Дальше важно не путать вклад канала с последним касанием. MMM отвечает на вопрос «какой канал вносит инкрементальный вклад», а не «кто был последним перед покупкой». Если в модель попадают уже атрибутированные конверсии из трекера без чистки дублей, она начинает обучаться на шуме.

Проверка простая: сначала сверяете источники, потом строите модель, потом сравниваете её выводы с экспериментами. Если MMM предлагает поднять бюджет там, где уже есть сильная атрибуция last click, это не ошибка модели — это сигнал, что у вас разные системы измеряют разные вещи.

MMM полезен только тогда, когда он питается чистыми правилами, а не сырыми цифрами из трёх кабинетов.