Модель атрибуции может сделать связку прибыльной на бумаге и убыточной в логах

Модель атрибуции может сделать связку прибыльной на бумаге и убыточной в логах

Давайте декомпозируем этот кейс на составляющие метрики. Один и тот же поток лидов в разных схемах раздачи конверсий дает разный ROI, потому что меняется база, на которую считается доходность: первый клик, последний клик, линейка, data-driven. Если трекер отдает апрув не тому источнику, вы оптимизируете не спенд, а шум.

• Last click часто переоценивает ретаргет и прогретые проклы: у них выше CR в конце воронки, но первичный спрос создал другой канал.
• First click наоборот завышает верх воронки и маскирует креативы, которые реально дожимают лид до оплаты.
• Линейная модель размывает сигнал: удобно для отчета, плохо для решения, куда резать бюджет.

Ключевая ошибка — сравнивать EPC и CPA без фиксации окна атрибуции и правил дедупликации. Если холд длинный, а повторные касания не отфильтрованы, дейли по одному и тому же пользователю несколько раз раздувает конверсию. В итоге ROI на скрине красивый, а кэшфлоу ломается на апруве и возвратах.

Рабочая схема одна: держите отдельные отчеты по крео, преленду, источнику и офферу, сверяйте трекер с партнеркой, а не с рекламным кабинетом, и тестируйте только одну модель атрибуции на сетап. Тогда видно, кто реально создает лид, а кто просто забирает последний клик.