Атрибуция без самообмана: 4 вопроса к любой модели до того, как верить отчету

Атрибуция без самообмана: 4 вопроса к любой модели до того, как верить отчету

Если модель атрибуции показывает «эффект», сначала проверьте не красивую картинку, а механику.

— Какие конверсии она вообще видит? Если в данные попали только клики, модель всегда будет переоценивать нижнюю часть воронки.
— Какой lookback window? Слишком короткое окно обрежет брендовые касания, слишком длинное — размазывает вклад между каналами.
— Что считается конверсией: first touch, last touch, position-based, data-driven? У каждой схемы свой перекос, и он не «ошибка», а встроенное допущение.
— Есть ли конкуренция каналов? Когда каналы идут вместе, модель часто раздает кредит всем сразу, хотя реальный инкремент может быть у одного.

Главная проверка простая: спросите, что будет, если убрать один канал из медиамикса. Если ответ не меняется, модель рисует распределение заслуг, но не измеряет вклад.

Атрибуция полезна для навигации, но не заменяет инкрементальность. Хорошая привычка — сверять ее с holdout-тестом или MMM, когда есть возможность.