Модель атрибуции

Модель атрибуции — это набор правил, по которым поисковая система или аналитическая платформа распределяет ценность конверсии между рекламными каналами, ключевыми словами и точками касания, которые предшествовали целевому действию. Пользователь редко покупает с первого клика: сначала он может увидеть баннер, затем перейти из поиска по информационному запросу, позже получить email-письмо и только после этого кликнуть по ретаргетинговому объявлению и оформить заказ. Модель атрибуции определяет, какой вес получит каждое из этих касаний. Самые распространённые модели: «по последнему клику» (100% ценности отдаётся финальному переходу, используется по умолчанию в большинстве отчётов), «по первому клику» (вся ценность у первоисточника, оценивает каналы привлечения), «линейная» (вес распределяется поровну между всеми касаниями), «U-образная» (40% первому и последнему касанию, 20% распределяется между промежуточными), «position-based» (аналог U-образной с разными процентами), «модель на основе данных» (машинное обучение самостоятельно определяет вклад каждого касания на основе исторических данных, доступна в Google Analytics 4 и Яндекс.Метрике). Выбор модели напрямую влияет на оценку эффективности каналов: при смене с «последнего клика» на «первый» бюджеты могут перераспределиться с контекстной рекламы на SEO и соцсети.