Мультиканальная атрибуция: где ломается распределение ценности конверсии

Мультиканальная атрибуция: где ломается распределение ценности конверсии

Если считать конверсию только по last click, вы систематически переоцениваете нижнюю часть воронки и недооцениваете каналы спроса. Математика аукциона беспощадна: модель атрибуции меняет не факт продажи, а то, кому вы отдадите кредит за неё.

Базовые схемы распределения ценности:
— last click: вся ценность у финального касания, удобно для отчёта, плохо для медийки;
— first click: переоценивает каналы, которые создают входящий спрос;
— linear: делит кредит поровну, но игнорирует реальный вклад этапов;
— time decay: полезна, когда цикл сделки короткий и важна близость к конверсии;
— position-based: фиксирует вес первого и последнего касания, но это уже договорённость, не истина.

Для практики важнее не «лучшая модель», а согласованность с целью оптимизации. Если оптимизируете CPA, модель должна быть близка к фактическому пути к покупке. Если считаете LTV, нужна связка с когортами, возвратами и повторными заказами. Иначе вы оптимизируете не прибыль, а распределение событий в кабинете.

Правильная проверка — сравнить несколько моделей на одном массиве данных и посмотреть, как меняется вклад каналов, а затем сверить это с инкрементальным тестом. Если канал получает кредит только в отчёте, но не даёт прироста в holdout, его ценность завышена.

Считаем инкрементальность: без этого любая атрибуция остаётся бухгалтерией кликов, а не оценкой реального вклада.