MMM ломается не в трекинге, а в связке между инвентарем, крео и событием

MMM ломается не в трекинге, а в связке между инвентарем, крео и событием

Если у вас mixed media model, она почти всегда начинает врать не из-за формулы, а из-за грязных входов. Один и тот же конверсионный сигнал может приходить из разных источников с разной задержкой, а модель потом «объясняет» шум как вклад канала.

Проверьте три слоя:
— единый словарь событий: лид, qualified lead, purchase, refund должны означать одно и то же во всех системах;
— одинаковые окна атрибуции и правила дедупликации;
— раздельную оценку инкремента и атрибуции: MMM отвечает за вклад канала в целом, а не за раздачу каждого заказа по кликам.

Самая частая ошибка — кормить модель данными, где часть конверсий уже переатрибутирована трекером, а часть живет в CRM. Тогда MMM начинает «добирать» эффективность там, где ее не было, и режет каналы, которые просто хуже видны. Еще одна ловушка — обучать модель на периоде, где менялись источники трафика или структура офферов.

Перед запуском сверьте: как собирается spend, где фиксируется conversion, есть ли лаги по postback и как учитываются возвраты. Если эти четыре точки не совпадают, MMM превращается в красивую, но бесполезную витрину.

Лучший тест — не доверять модели на словах, а заставить ее совпасть с простым ручным балансом по вкладу каналов и общему доходу.