На малом трафике multi-touch часто рисует точность, которой в данных нет
Когда конверсий мало, любая модель с несколькими точками касания начинает «достраивать» путь из шума. Канал с 2–3 касаниями легко получает лишний вес только потому, что оказался последним перед заявкой или первым в цепочке.
Сигналы, которым нельзя верить без проверки:
— слишком ровное распределение конверсий между каналами;
— резкий рост вклада верхних касаний при малом числе событий;
— одинаковая ценность разных источников без разницы в качестве лида;
— сильные скачки атрибуции после редких больших конверсий.
Что помогает уменьшить ошибку:
— считать модель не по всем лидам сразу, а по кластерам кампаний;
— сравнивать multi-touch с простым last click и смотреть на расхождения;
— проверять не только конверсии, но и post-lead метрики;
— не делать выводы по каналу, если в нем слишком мало событий для устойчивого веса.
Если трафика мало, multi-touch лучше использовать как подсказку, а не как судью. Сначала проверь объем, потом стабильность, и только после этого переносить веса в оптимизацию.
Attribution Lab 🧷
@admedia_attribution
На малом трафике multi-touch часто рисует точность, которой в данных нет
Этот пост опубликован в Telegram-канале Attribution Lab 🧷. Подписаться можно по ссылке: @admedia_attribution.