<b>Data Discrepancy между партнеркой и трекером: как искать расхождение без ручной магии</b>

<b>Data Discrepancy между партнеркой и трекером: как искать расхождение без ручной магии</b>

Расхождение почти всегда сидит не в «плохой статистике», а в разных правилах учета. Сначала проверяем базу: совпадают ли time zone, окно атрибуции, валюта, дедупликация и источник конверсии. Если хотя бы один параметр не выровнен — сравнение профита превращается в шум.

Дальше идем по цепочке событий:
• клик есть в трекере, но нет в партнерке — ищем потери postback, фильтрацию ботов, обрезку query-параметров;
• конверсия есть в партнерке, но нет в трекере — проверяем loss трафика на редиректах, ошибки S2S, блокировки cookies;
• суммы совпадают, а количество нет — смотрим статус конверсии, повторные отправки и дедуп по click_id.

Технически полезно строить контрольную таблицу: click_id, offer_id, campaign_id, timestamp, payout, status. На ней сразу видно, где ломается ETL-процесс: в момент клика, на постбеке или на этапе нормализации данных. Если логов нет — вы не диагностируете проблему, а гадаете по кабинету.

Данные не врут, в отличие от байеров. Автоматизируйте сверку по ключам, а ручную проверку оставьте только для исключений: всё, что не автоматизировано — это потенциальный убыток.