Атрибуция без мифа: 4 модели, которые чаще всего ломают выводы

Атрибуция без мифа: 4 модели, которые чаще всего ломают выводы

Атрибуция отвечает на один вопрос: какой канал получил «заслугу» за конверсию. Проблема в том, что результат зависит не от правды, а от выбранного правила распределения кредита.

— Last click почти всегда переоценивает нижний спрос и ретаргетинг.
— First click завышает роль каналов, которые только подогревают интерес.
— Linear делит кредит поровну, даже если вклад каналов был разный.
— Time decay любит «свежие» касания и часто штрафует долгий цикл сделки.

Если вы сравниваете модели, смотрите не на ROAS в отчёте, а на разницу в решениях. Уберите один канал из расчёта и задайте себе вопрос: изменился бы бюджет? Если нет — модель ничего не объясняет, она просто раскрасила путь пользователя.

Для проверки атрибуции нужны хотя бы: сырые события, окно конверсии, правила дедупликации, единая валюта конверсии и понимание, что считать «touchpoint». Без этого разные отчёты будут спорить не о каналах, а о логике сборки данных.

Хорошая атрибуция не «находит истину», а ограничивает фантазию. Если канал влияет на спрос до клика, добавляйте MMM или инкрементальность, иначе вы будете оптимизировать не маркетинг, а выбранную схему начисления кредита.