Как Aviasales пересобрал измерение медиа: от last-click к MMM и приросту

Как Aviasales пересобрал измерение медиа: от last-click к MMM и приросту

У Aviasales долгое время, как и у многих performance-команд, основой решений был last-click: канал, который «забрал» конверсию, считался главным. Но в 2026-м такой подход всё хуже работает для бренда с длинным путём пользователя: поиск стал более «закрытым» из-за AI-overviews, часть спроса уходит в zero-click сценарии, а вклад каналов на верхе воронки перестал нормально читаться в привычной атрибуции.

Задача была простой по формулировке и сложной по сути: понять, какие медиа действительно дают прирост бронирований, а какие лишь перетягивают уже существующий спрос между каналами.

Команда пошла не в один инструмент, а в связку из трёх слоёв измерения:
— server-side сбор событий, чтобы снизить потери из-за privacy-first ограничений;
— MMM (медиамикс-моделирование) для оценки вклада каналов на уровне продаж;
— incrementality-тесты, чтобы проверить, где есть настоящий прирост, а где только перераспределение конверсий.

Ключевой вывод оказался неприятным для части привычных бюджетов: каналы, которые в last-click выглядели «сильными», в MMM давали заметно меньший вклад. При этом верх воронки — видео и брендовые размещения — показывал прирост не в прямых конверсиях, а в росте последующих брендовых и поисковых заходов. То есть классическая атрибуция просто не видела часть эффекта.

По результатам пересборки бюджета Aviasales ушёл от логики «где последний клик — туда и деньги» к логике инкрементальности. Это дало более ровное распределение инвестиций между:
— спрососоздающими каналами;
— перформансом на добор уже сформированного спроса;
— ретаргетингом, который перестал быть «по умолчанию» самым ценным источником.

**Главный результат кейса не в том, что «MMM победил last-click», а в том, что команда начала платить за прирост, а не за отчётность.** Для главы performance это важный сдвиг: в эпоху privacy-first и zero-click нельзя управлять только по последнему касанию. Нужно собирать картину из MMM, тестов на инкрементальность и server-side данных, иначе вы оптимизируете не выручку, а удобную метрику.

— @AttributionRoom

Глубже разбирают этот метод в @CDProomRu