Атрибуция в рекламе: как выбрать модель и не приписать успех не тому каналу

Что такое атрибуция и почему её выбор важен

Атрибуция в маркетинге — это правило, по которому конверсия (заявка, звонок, покупка) засчитывается тому или иному рекламному каналу. Клиент до покупки обычно касается бренда несколько раз: видит баннер в РСЯ, находит сайт через поиск, через день возвращается по ретаргетингу. Какой из этих контактов «заслужил» конверсию?

Модель атрибуции отвечает именно на этот вопрос. И ответ кардинально меняет картину:

• При модели «последний клик» всю заслугу получит ретаргетинг — тот, кто довёл клиента до заявки в последний момент.
• При модели «первый клик» победит баннер в РСЯ — именно он познакомил клиента с брендом.
• При линейной модели каждый из трёх касаний получит треть конверсии.

Это не академический вопрос. Аналитика с неправильной моделью приводит к реальным ошибкам бюджетирования: режут канал, который «не даёт результата», хотя он на самом деле запускал большинство цепочек. Или наоборот, наращивают бюджет на ретаргетинг, который «конвертирует лучше всех», хотя он лишь дожимает тех, кого уже привели другие каналы.

Важно сразу разграничить атрибуцию и сквозную аналитику. Сквозная аналитика — это техническая цепочка: как собрать данные из всех каналов и довести их до CRM, чтобы видеть реальную выручку, а не только заявки на сайте. Подробнее об этом рассказывает статья про сквозную аналитику. Атрибуция же — это логика поверх собранных данных: кому из каналов засчитать заслугу за конверсию, уже попавшую в систему.

Путь клиента: почему один переход не отражает реальность

Прежде чем разбирать модели, полезно понять, как выглядит типичный путь клиента для бизнеса с несколькими рекламными каналами.

Допустим, компания продаёт кухни на заказ. Потенциальный покупатель проходит примерно такой путь:

1. Увидел рекламный баннер РСЯ с красивой кухней — запомнил, но ничего не сделал.
2. Через три дня загуглил «кухни на заказ [город]» — нашёл сайт через органическую выдачу, полистал галерею, ушёл.
3. На следующей неделе снова увидел ретаргетинговый баннер — кликнул, зашёл, изучил цены, опять ушёл.
4. Ещё через два дня набрал название компании напрямую, зашёл через «прямой переход» и оставил заявку.

Что видит аналитика при разных настройках?

• Если последний клик — конверсию запишут на прямой переход (человек сам набрал адрес). РСЯ, SEO и ретаргетинг не получают ничего.
• Если последний значимый переход — конверсию запишут на ретаргетинг (прямой переход игнорируется как «незначимый»).
• Если первый клик — РСЯ забирает всё.
• Если линейная — каждый из трёх рекламных касаний получит по одной трети конверсии. Прямой переход тоже может войти в цепочку.

Четыре варианта, четыре разных вывода, и это один реальный клиент. Умножьте на сотни сделок в месяц, и вы получите понимание того, почему выбор модели — не технический нюанс, а стратегическое решение.

Шесть основных моделей атрибуции

Разберём каждую модель: как она работает, что показывает честно и где может ввести в заблуждение.

Последний клик (Last Click)

Самая распространённая модель. Вся заслуга за конверсию достаётся последнему рекламному каналу, по которому кликнул пользователь перед тем, как оставить заявку или совершить покупку.

Главная проблема модели — она слепа ко всему, что было до последнего клика. Ретаргетинг и брендовый поиск выглядят героями, потому что стоят в конце цепочки. Медийная реклама, SEO и охватные кампании кажутся бесполезными, потому что стоят в начале. На основе такой аналитики режут верх воронки. Через несколько месяцев они удивляются, что ретаргетинг перестал работать: некого дожимать.

Последний значимый переход

Модификация «последнего клика», которая решает одну конкретную проблему: прямые переходы (когда пользователь набрал адрес вручную или зашёл через закладку) перестают «воровать» конверсии у рекламных каналов.

Логика простая: если человек пришёл напрямую, значит он уже знал о компании — это заслуга более ранних касаний. Атрибуция возвращается к последнему рекламному или органическому переходу, который был до прямого.

Эта модель — разумный компромисс для большинства бизнесов, у которых доля прямых переходов высока (постоянные клиенты, офлайн-реклама, сарафанное радио). В Яндекс.Метрике именно она установлена по умолчанию во многих отчётах.

Первый клик (First Click)

Зеркальная противоположность последнему клику: вся заслуга достаётся первому касанию. Что впервые привело человека на сайт — то и получает конверсию.

Модель помогает понять, что работает на привлечение. Если вам важно найти каналы, которые «открывают дверь» к новым клиентам, первый клик нагляднее последнего. Но принимать только на его основе решения об оптимизации всей цепочки не стоит.

Линейная атрибуция (Linear)

Конверсия делится поровну между всеми касаниями в цепочке. Если клиент три раза взаимодействовал с рекламой до заявки, каждое касание получит треть конверсии, независимо от того, на каком месте в цепочке оно стояло.

Честность — главное достоинство и главный недостаток модели одновременно. Она не сгущает краски ни в чью пользу. Но реальность редко бывает такой равной: первое касание в охватной кампании и последнее в ретаргетинге делают совершенно разную работу, и делать вид, что они одинаково важны, тоже искажение.

Линейная модель хороша как ориентир для первого взгляда на мультиканальные цепочки: она показывает, что вообще участвует в пути клиента. Для принятия бюджетных решений её обычно дополняют другими моделями.

Атрибуция с учётом давности контакта (Time Decay)

Чем позже было касание, тем больше его вклад. Касание за день до конверсии весит больше, чем касание за две недели. Точное соотношение зависит от настроек конкретного инструмента.

Логика модели интуитивно понятна: если человек только что видел вашу рекламу и сразу купил. Вероятно, именно это повлияло. Но в длинных циклах (покупка квартиры, выбор подрядчика для ремонта офиса) первые касания могут сформировать доверие, которое конвертируется через несколько месяцев. Давность контакта не означает его неважность.

Позиционная модель (U-образная)

Компромисс между «всё первому» и «всё последнему»: первое и последнее касания получают повышенный вес (например, по 40% каждое), а все промежуточные касания делят оставшееся (20% на всех).

Логика такова: первое касание важно, потому что оно познакомило с брендом; последнее важно, потому что оно дожало конверсию. Всё, что между ними, тоже участвовало, хотя и меньше.

Позиционная модель популярна в западных инструментах аналитики. В российском стеке с Яндекс.Метрикой как основой она встречается реже, но принцип полезно понимать при работе с любой платформой, где мультиканальные отчёты строятся по своим правилам.

Алгоритмическая (Data-Driven) атрибуция

Вместо фиксированного правила («всё последнему», «поровну» и т. д.) система анализирует реальные данные: какие комбинации касаний статистически чаще приводят к конверсии. Каждому каналу присваивается вес на основе фактического влияния, а не заранее заданной логики.

Главное достоинство: модель адаптируется к реальному поведению конкретной аудитории. Если в вашем бизнесе ретаргетинг статистически почти не меняет вероятность конверсии (люди купили бы и без него), алгоритм это увидит и снизит его вес.

Главное ограничение: для надёжной работы алгоритму нужно достаточно данных. При малом объёме конверсий (десятки в месяц) вес каналов будет рассчитан ненадёжно. Это инструмент для бизнесов с заметным трафиком, а не для стартапа с 30 заявками в месяц.

Атрибуция в Яндекс.Метрике: где настраивается и как читать

Яндекс.Метрика поддерживает несколько моделей атрибуции. Выбор модели влияет на то, как распределяются конверсии в отчётах по источникам трафика, и на данные, которые Директ использует для обучения автостратегий.

Какие модели доступны в Метрике

• Последний переход — конверсия засчитывается последнему источнику до достижения цели, включая прямые переходы.
• Последний значимый переход — прямые переходы игнорируются; засчитывается последний рекламный или поисковый источник.
• Последний переход из Директа — специализированная модель для оценки именно Директа: засчитывает последний переход из рекламных кампаний Яндекс.Директа в цепочке.
• Первый переход — конверсия засчитывается первому источнику в цепочке.
• Автоматическая — система выбирает модель с учётом цикла принятия решения для данной конверсии.

Модель атрибуции выбирается в настройках целей в Метрике, а также может быть задана в интерфейсе Директа при настройке целевых действий. Какую модель использует стратегия при обучении, стоит проверить в параметрах каждой кампании: по умолчанию Директ и Метрика могут считать по-разному.

Отчёт «Источники» и мультиканальные последовательности

Стандартные отчёты Метрики по источникам (раздел «Источники» в левом меню) показывают конверсии по выбранной модели атрибуции. Но для анализа пути клиента важнее другой отчёт — мультиканальные последовательности. В нём видно, как комбинируются каналы по пути к конверсии: какая цепочка встречается чаще всего, на каком шаге теряются пользователи.

Именно там становится очевидно, что SEO часто стоит в начале цепочки как канал знакомства, Директ стоит в середине и конце как канал дожима, а прямые переходы концентрируются в конце у тех, кто уже принял решение.

Модель атрибуции и обучение автостратегий Директа

Связка Метрики и Директа добавляет ещё один практический аспект. Когда автостратегия обучается на конверсиях, она учитывает ту модель атрибуции, которая задана в её настройках. Если Директ считает по «последнему переходу из Директа», а ваши отчёты по «последнему значимому», цифры не совпадут, и вы будете видеть разные конверсии в разных местах интерфейса.

Это не ошибка системы и не повод для паники. Это нормальное следствие разных моделей. Важно понимать, по какой модели считает каждый из инструментов, и сопоставлять данные с поправкой на это.

О том, как правильно настроить цели в Метрике до запуска рекламы и связать их с Директом, читайте в статье про Яндекс.Метрику и цели.

Как выбрать модель: практические сценарии

Универсальной «правильной» модели не существует. Выбор зависит от бизнеса, цикла сделки и того, на какой вопрос вы ищете ответ. Вот несколько типичных сценариев.

Сценарий 1. Один канал, простая воронка

Если у вас один рекламный канал и клиенты, как правило, покупают за одну сессию (например, интернет-магазин товаров повседневного спроса) — разница между моделями минимальна. Последний клик или последний значимый переход дадут корректную картину.

В этом случае инвестировать время в настройку сложной атрибуции нецелесообразно. Куда важнее правильно настроить цели и убедиться, что данные вообще собираются корректно.

Сценарий 2. Несколько каналов, средний чек выше среднего

Допустим, вы продаёте услуги по обустройству интерьера. Средняя сделка составляет несколько сотен тысяч рублей. Клиент думает недели, изучает конкурентов, возвращается несколько раз. У вас есть Директ на поиске, ретаргетинг в РСЯ и SEO.

Последний клик здесь опасен: вы рискуете увидеть, что ретаргетинг «приносит» большинство конверсий, решить, что SEO бесполезно, сократить его бюджет. Через полгода выяснится, что ретаргетингу некого дожимать. В таком сценарии лучше начать с линейной модели или модели с учётом давности, параллельно изучив мультиканальные последовательности.

Сценарий 3. B2B с длинным циклом согласования

В B2B путь от первого касания до подписания договора может занимать месяцы. За это время клиент изучит материалы в блоге, скачает кейс, вернётся через брендовый запрос, попросит коллегу проверить ваш сайт, запросит КП и только потом оставит заявку.

Любая однофакторная модель (и последний, и первый клик) в таком цикле даёт неполную картину. Здесь важно смотреть на мультиканальные последовательности и понимать, что контент-маркетинг и SEO работают на верху воронки, а их заслуга почти никогда не будет видна в модели «последний клик».

Сценарий 4. Флеш-акция или сезонная распродажа

Сжатый цикл принятия решения (часы, максимум дни), последнее касание критично — именно оно создало импульс к покупке. Модель с учётом давности контакта здесь наиболее логична: акционное объявление, которое привело человека прямо сейчас, заслуживает большего веса, чем баннер месячной давности.

Пять ошибок атрибуции, которые стоят бюджета

Ошибка 1. Считать по последнему клику и никогда не задавать вопросов

Большинство компаний никогда осознанно не выбирают модель атрибуции. Просто смотрят в стандартный отчёт Метрики, а там стоит какая-то модель по умолчанию. Итог: решения принимаются на основе правила, которое никто не выбирал и смысл которого никто не проверял.

Первый шаг к исправлению — просто узнать, какая модель стоит в ваших отчётах сейчас. Это занимает пять минут.

Ошибка 2. Сравнивать данные из разных систем без поправки на модель

Директ показывает одно количество конверсий, Метрика — другое, CRM — третье. Маркетолог в панике: «Какие данные правильные?»

Часто это просто разные модели атрибуции в разных системах. Директ по умолчанию считает конверсии по своей модели («последний переход из Директа»), Метрика по своей модели, CRM вообще фиксирует только факт заявки без привязки к источнику, если интеграция не настроена. Сравнивать их напрямую всё равно что измерять одно расстояние километрами и милями и удивляться разным цифрам.

Ошибка 3. Отключать канал после одного неудачного месяца

SEO «не даёт конверсий» по последнему клику. Решение: бюджет на SEO режут. Проходит квартал, конверсии из Директа начинают падать, хотя ничего не менялось. Причина: SEO формировало осведомлённость и первые касания, которые потом дожимал Директ. Без верха воронки низ пустеет.

Прежде чем отключать канал, посмотрите на его место в мультиканальных последовательностях: он может стоять первым в большинстве цепочек, даже если последним не бывает никогда.

Ошибка 4. Считать, что ретаргетинг «работает лучше всего»

Ретаргетинг почти всегда хорошо выглядит в модели «последний клик»: он стоит в конце цепочки и получает конверсии от людей, уже готовых купить. Но это не значит, что ретаргетинг их «привёл»: он их дожал. Большинство из них купили бы и без него, просто чуть позже и чуть дольше.

Наращивать бюджет ретаргетинга за счёт верха воронки — это распространённая ловушка, которую легко обнаружить при переключении на линейную модель или при просмотре мультиканальных последовательностей.

Ошибка 5. Игнорировать ассоциированные конверсии

В Метрике есть понятие «ассоциированная конверсия» — когда канал участвовал в пути к конверсии, но не был последним. Если не смотреть на ассоциированные конверсии, картина по каналу будет неполной: он кажется убыточным, хотя на самом деле запускает большинство цепочек, которые потом закрывает другой канал.

Проверьте в отчёте Метрики, сколько ассоциированных конверсий приносит каждый канал. Если у SEO много ассоциированных и мало прямых. Это не слабый канал, а канал верха воронки. Относиться к нему надо соответственно.

Что нельзя решить атрибуцией: честные ограничения

Атрибуция — мощный инструмент, но не панацея. Несколько вещей, которые она не умеет делать в принципе:

Офлайн-касания остаются за кадром

Клиент увидел щит на трассе, запомнил название, через неделю нашёл сайт через поиск. В Метрике это будет выглядеть как «новый визит из органики». Наружная реклама не получит никакой заслуги, потому что нет цифрового следа. То же касается рекомендаций от друзей, обзоров в печатных изданиях, выступлений на конференциях.

Если у бизнеса есть офлайн-каналы, любая цифровая атрибуция будет видеть только часть картины. Это надо признать и учитывать при интерпретации данных.

Разные устройства — разные цепочки

Человек увидел рекламу на телефоне в метро, вечером открыл сайт на ноутбуке и купил. Если он не авторизован в одном аккаунте на обоих устройствах, Метрика видит двух разных пользователей: один просмотрел рекламу и «ушёл», другой пришёл напрямую и купил.

Кроссдевайс-атрибуция частично решает эту проблему через авторизацию и вероятностные модели, но полностью устранить её не получается. При принятии решений это стоит иметь в виду: доля «прямых переходов» в вашей аналитике может быть завышена именно из-за кроссдевайс-перехода.

Атрибуция не отвечает на вопрос «что было бы без этого канала»

Даже идеальная мультиканальная атрибуция показывает корреляцию, а не причинность. То, что SEO часто стоит первым в цепочке, ещё не означает, что без SEO клиенты не нашли бы вас другим способом. Некоторые из них могли бы прийти через Директ напрямую, просто заплатили бы вы за этот клик.

Для ответа на вопрос о реальном вкладе канала нужны эксперименты: отключить канал, посмотреть, что изменится. Но это дорого и рискованно. Поэтому атрибуция остаётся лучшим доступным приближением, если понимать её ограничения.

Сводная таблица: когда какую модель выбирать

Прежде чем переходить к конкретным шагам, удобно иметь перед глазами общий ориентир. В таблице ниже приведены рекомендации по применению каждой модели в зависимости от ситуации.

Важно помнить: модель — это не истина, а приближение. Любая из них упрощает реальность. Разные модели дают разные углы зрения, и грамотный аналитик смотрит на несколько сразу, а не выбирает одну и слепо ей доверяет.

Пошаговый план: как навести порядок в атрибуции

Если вы никогда системно не занимались атрибуцией, вот с чего начать:

1. Проверьте, какая модель стоит сейчас. Откройте отчёт в Метрике по источникам трафика. Найдите настройку модели атрибуции. Запишите, что видите. Это ваша точка отсчёта.
2. Убедитесь, что данные собираются. Настроены ли цели в Метрике? Фиксируются ли конверсии? Прокладывайте UTM-метки на все рекламные ссылки: без них каналы сольются в «(other)» или «прямой переход». Подробнее про UTM в отдельной статье.
3. Изучите мультиканальные последовательности. Посмотрите, как выглядят топ-5 цепочек по количеству конверсий. Это скажет больше, чем любая одна модель атрибуции.
4. Сравните несколько моделей одновременно. Переключите модель в том же отчёте с «последнего значимого» на «первый переход» и «линейный». Если картина меняется кардинально — у вас мультиканальная воронка, которую не стоит оценивать по одной модели.
5. Выберите основную рабочую модель с учётом типа бизнеса и длины цикла сделки. Задокументируйте выбор: почему именно эта модель, что она хорошо показывает, где у неё слепые пятна.
6. Зафиксируйте правило для команды. Все обсуждения эффективности каналов должны вестись по одной модели. Иначе каждый участник совещания будет доказывать правоту своего канала, выбирая удобную для него модель.
7. Проверяйте модель раз в квартал. Если бизнес меняется (новые каналы, изменение цикла сделки, сезонность), модель тоже может потребовать пересмотра.

Атрибуция и бюджетные решения: как не обмануть самого себя

Возвращаемся к исходному вопросу: Директ и SEO «приводят» одного клиента — кому давать бюджет? Честный ответ: в большинстве случаев обоим, только по-разному.

Атрибуция не выносит приговор каналу. Она помогает понять, какую роль канал играет в воронке:

• Канал формирует спрос (стоит первым в цепочках, много ассоциированных конверсий, мало прямых). Его бюджет оправдан, даже если по последнему клику цифры скромные.
• Канал дожимает спрос (стоит последним, высокая доля прямых конверсий). Он нужен, но без верха воронки быстро истощится.
• Канал дублирует другой канал (цепочки с этим каналом не отличаются от цепочек без него). Вот здесь есть повод сократить.

Идеальная ситуация: у вас есть данные по нескольким моделям одновременно, вы смотрите на мультиканальные последовательности и принимаете решения о бюджете с пониманием роли каждого канала, а не просто отдаёте деньги тому, кто «красиво» отчитался по последнему клику.

Если у вас пока нет настроенной сквозной аналитики и данные из всех каналов не стекаются в одно место, атрибуция в любом случае будет неточной. Сначала стоит выстроить техническую основу (UTM-метки, цели в Метрике, передача данных звонков), а потом переходить к анализу моделей.