Атрибуция ломается не в модели, а в вопросе, который вы ей задали

Атрибуция ломается не в модели, а в вопросе, который вы ей задали

Атрибуция отвечает не на «кто молодец», а на «какой контакт чаще предшествует конверсии». Для этого нужны события по пользователю или хотя бы по сессии: показы, клики, визиты, конверсии, таймстемпы. Без такой цепочки вы не атрибутируете вклад, а просто делите продажи по последнему касанию.

Базовые схемы просты: last click — всё отдать последнему каналу; first click — первому; linear — поровну всем; time decay — ближе к конверсии вес выше; position-based — больше веса началу и концу. Формально это один и тот же путь, но разные правила раздачи веса. Проблема в том, что правило почти всегда сильнее сигнала.

Если канал сильно помогает в начале пути, last click его занижает. Если канал закрывает спрос, first click его переоценивает. Поэтому атрибуцию надо проверять на инкрементальность: есть ли прирост конверсий при добавлении канала, а не просто его присутствие в цепочке. Иначе вы оптимизируете отчёт, а не бюджет.

Минимальный чек-лист: 1) есть ли полный лог касаний; 2) совпадают ли окно атрибуции и цикл сделки; 3) не дублируются ли конверсии между источниками; 4) понимаете ли вы, какой тип спроса закрывает канал — новый или уже созревший. Если на любой пункт ответ «нет», модель полезна только как черновик.

Атрибуция хороша для наведения порядка в данных, но плохо подходит для финального распределения денег. Для бюджета нужен второй слой — MMM или incrementality.