Атрибуция ломается не там, где «не хватает данных», а там, где модель отвечает на чужой вопрос

Атрибуция ломается не там, где «не хватает данных», а там, где модель отвечает на чужой вопрос

Атрибуция нужна, чтобы оценить вклад канала в конверсию: кто привёл, где был первый контакт, что помогло дожать. Но разные модели отвечают на разные вопросы, и из-за этого один и тот же трафик может выглядеть «эффективным» или «лишним» одновременно.

— Last click отдаёт 100% последнему касанию. Удобно для отчёта, плохо для бренда и верхней воронки.
— First click переоценивает первый контакт и игнорирует дожим.
— Linear делит кредит поровну, но делает вид, что все касания одинаковы.
— Time decay ближе к реальности, если цикл сделки короткий и касания действительно теряют вес со временем.

Выбирать модель надо от задачи. Для CPA-оптимизации часто хватает last click, для оценки медийки — нет. Если канал создаёт спрос, а не только забирает его, атрибуция должна быть дополнена инкрементальностью или MMM. Иначе вы измеряете не эффект канала, а его место в цепочке.

Проверка простая: спросите, что модель не видит. Если она не учитывает офлайн, повторные касания, задержку конверсии и пересечение каналов, её цифры нельзя считать истиной — только рабочей гипотезой.