Не сравнивайте модели на «ощущениях» и сырых конверсиях. Сначала зафиксируйте одно и то же окно анализа, один набор событий и одинаковый период разогрева. Если в одной модели вы смотрите первые касания, а в другой — только последний клик, спорить будут не модели, а методика.
Смотрите не на общий CPA, а на распределение вклада: • какие каналы получают больше ассистов • где меняется доля брендового трафика • не смещается ли ценность в ретаргетинг. Если после смены модели «вырос» только один канал, проверьте, не перетекла ли атрибуция из верхней части в нижнюю.
Обязательно оставляйте контрольную группу или хотя бы стабильный сегмент, который не трогаете. Без этого любая модель выглядит умнее, чем есть: сезонность, креатив и бюджетные сдвиги маскируются под «лучшую атрибуцию». Сравнивайте не только выборку целиком, но и разрезы по устройствам, гео и типам трафика.
Если модель меняет картину, но не улучшает решение по бюджету, это не победа. Хорошая атрибуция помогает перераспределять деньги, а не красиво рисует отчёт. Сначала проверяйте логику данных, потом уже делайте выводы о каналах.
—
Рядом по жанру: @admedia_attribution
Attribution Lens
@AttributionLens
Как тестировать модели атрибуции и не принять шум за рост
Этот пост опубликован в Telegram-канале Attribution Lens. Подписаться можно по ссылке: @AttributionLens.