Атрибуция ломается не в модели, а в вопросе: что именно вы хотите доказать?

Атрибуция ломается не в модели, а в вопросе: что именно вы хотите доказать?

Атрибуция отвечает на три разных задачи:
— распределить конверсии между касаниями;
— сравнить каналы между собой;
— понять, был ли инкрементальный эффект.

Если смешать их в один отчёт, получите красивую таблицу и неправильное решение. Last click хорошо режет шум, но почти всегда завышает нижнюю часть воронки. Linear и time decay делят кредит мягче, но не доказывают причинность. Data-driven attribution полезна, когда хватает объёма и стабильных путей; без этого она просто переобучается на историю.

Правильный тест для любой модели один: уберите канал, канал должен перестать получать кредит; увеличьте давление, кредит должен расти; если офлайн-спрос не двигается, модель не считает бренд, а только раскладывает клики.

Поэтому перед выбором модели задайте себе не «какая точнее», а «какое решение я приму по её результату». Если нужен медиабюджет по каналам — подойдёт сравнительная атрибуция. Если нужен вопрос «что сработало?» — без эксперимента или MMM вы смотрите только на распределение заслуг, а не на эффект.