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

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

Атрибуция отвечает на один из трёх разных вопросов: кто «заслужил» конверсию, кто был рядом с ней и что было бы без канала. Это разные задачи, и у них разные модели.

• Last click полезен для операционки: быстро режет мусор и показывает, где закрывают спрос. Но он почти всегда занижает верх воронки.
• Multi-touch распределяет вклад между касаниями. Хорош для наведения порядка в логике каналов, но без инкрементальности это часто просто красивая бухгалтерия.
• Data-driven / algorithmic-атрибуция ищет статистический вклад по вашим данным. Работает только если объём, качество событий и стабильность флоу достаточны для обучения.

Главная проверка простая: если убрать канал в модели, меняется ли итоговая конверсия или только доля внутри уже случившейся продажи? Если второе — это не инкрементальность, а перераспределение заслуг. Поэтому атрибуцию надо читать вместе с holdout-тестами, MMM или хотя бы гео-сравнением.

Хорошее правило: сначала понять, какой вопрос решаете, потом выбрать модель, а не наоборот. Иначе вы получите точную цифру на неправильную задачу.