Модели атрибуции

Когда пользователь сделал покупку, он редко пришёл «из одного источника». Чаще — увидел рекламу в Я.Директе, через неделю прочитал статью в блоге, потом получил рассылку, потом кликнул на ссылку от блогера, и только тогда купил. Модель атрибуции отвечает на вопрос: кому из этих пяти источников приписать конверсию.

От выбора модели зависит, какой канал получит «кредит» за выручку, как распределится рекламный бюджет и как вы выплатите комиссию партнёрам. Ниже — основные модели, их плюсы и минусы и сценарии, где какая работает лучше.

Last-click

Вся ценность конверсии приписывается последнему касанию перед покупкой. Это самая распространённая модель — её используют по умолчанию Я.Метрика, Google Analytics 4, большинство CRM и партнёрских платформ.

Плюсы: простая для понимания, понятна командам и партнёрам, легко проверяется в любой системе. Минусы: недооценивает каналы верха воронки (контент, SEO, охватная реклама), переоценивает retargeting и email-рассылки, которые часто стоят последним касанием.

Когда использовать: партнёрские программы (партнёру нужна чёткая привязка к конкретной ссылке), малые бюджеты (когда дорого считать сложные модели), product-led рост (когда цикл сделки короткий).

First-click

Вся ценность — первому касанию. Зеркальная модель к last-click. Полезна, когда нужно понять, какой канал «знакомит» пользователя с брендом.

Плюсы: подсвечивает каналы верха воронки. Минусы: игнорирует все промежуточные касания, переоценивает discovery-каналы. Чисто first-click редко используют как основную модель — чаще как одну из перспектив в дашборде наряду с last-click.

Linear (равномерная)

Ценность делится поровну между всеми касаниями. Если в цепочке было пять источников, каждый получает 20%.

Плюсы: справедливо относится ко всем каналам. Минусы: недооценивает «решающие» касания (часто финальный клик действительно играет большую роль), плохо работает в длинных цепочках (10+ касаний приводят к размытию).

Time-decay (затухание во времени)

Касания ближе к конверсии получают больше «веса», ранние касания — меньше. Обычно затухание идёт по экспоненте с полупериодом в 7 дней.

Плюсы: учитывает, что недавние касания обычно влияют сильнее. Минусы: ранние каналы (бренд, контент) получают мало кредита.

Position-based (U-shape)

Гибрид: первое и последнее касание получают по 40%, промежуточные — оставшиеся 20% делят поровну. Подходит, когда важно подсветить и discovery, и конверсионное касание одновременно.

Data-driven (алгоритмическая)

Модель строится на машинном обучении: ML-алгоритм анализирует тысячи цепочек и распределяет «вес» между касаниями на основе их реального влияния на конверсию. GA4 предлагает эту модель из коробки, но требует минимум 600 конверсий в месяц.

Плюсы: самая точная картина. Минусы: «чёрный ящик» — сложно объяснить команде и партнёрам, как распределяются комиссии. На стадии до 1 000 конверсий в месяц обычно используют простые last-click или linear, а data-driven подключают, когда объём данных становится достаточным.

Окно атрибуции

Помимо выбора модели важно настроить окно атрибуции — максимальный срок между первым касанием и конверсией. Стандартные значения:

• 7 дней — короткий цикл (B2C импульсные покупки, мобильные приложения).
• 30 дней — стандартное окно для большинства e-commerce и SaaS-подписок.
• 60–90 дней — длинный цикл (B2B SaaS, дорогие сделки, сложные продукты).
• 180+ дней — корпоративные сделки с многомесячным циклом, реселлерские программы.

Окно должно соответствовать реальному циклу сделки в продукте. Слишком короткое окно теряет конверсии из длинных цепочек; слишком длинное — приписывает партнёру конверсию, которая на самом деле случилась бы и без него.