MMM ломается не в отчётах, а на уровне того, как вы связываете события между каналами

MMM ломается не в отчётах, а на уровне того, как вы связываете события между каналами

Если Multi-Touch Attribution не собрать в одну логику, она превращается в набор красивых, но несовместимых цифр. Один источник считает по клику, другой — по просмотру, третий — по last non-direct. В итоге команда спорит не о росте, а о том, чья модель «правильнее».

Чтобы MMM не спорила с трекером и аналитикой, нужно заранее зафиксировать:
— какие события вообще попадают в модель;
— какой у них приоритет, если один и тот же пользователь засветился в нескольких каналах;
— какое окно атрибуции используется для upper funnel;
— как вы исключаете дубли между paid, organic и direct.

Главная ошибка — пытаться кормить MMM сырыми событиями без нормализации. Если конверсии приходят с разной задержкой, в разном часовом поясе и с разной логикой дедупликации, модель начинает объяснять шум. Тогда uplift может быть не ростом канала, а просто перекосом в сборе данных.

Перед запуском сверяйте не только результат, но и вход: единый таймстамп, одинаковые правила дедупа, понятный mapping кампаний и отдельный слой для post-view. Иначе MMM будет не моделью инкремента, а дорогим агрегатором разъехавшихся источников.