Аналитика · 4 марта 2026 г. · 8 мин чтения

Модели атрибуции: какую выбрать и как они меняют выводы

Атрибуция определяет, какому каналу приписать заслугу за продажу, если клиент касался нескольких. От выбора модели напрямую зависит, куда вы направите бюджет. Разберём основные модели, их слабые места и логику выбора.

Зачем вообще нужна модель атрибуции

Клиент почти никогда не покупает с первого касания. Он видит рекламу в соцсети, потом ищет бренд в поиске, потом заходит по email и только затем оформляет заказ. Вопрос: какой канал «привёл» продажу? Модель атрибуции — это правило, по которому ценность сделки распределяется между касаниями.

Если правило неверное, вы недооцените одни каналы и переоцените другие — и переложите бюджет не туда.

Однокасательные модели

Приписывают всю ценность одному касанию. Просты, но искажают картину:

  • Последний клик (last-click) — вся заслуга последнему касанию. Переоценивает каналы в конце воронки (брендовый поиск, ретаргетинг) и обесценивает то, что создало спрос.
  • Первый клик (first-click) — вся заслуга первому касанию. Переоценивает верх воронки и игнорирует то, что довело до покупки.

Многокасательные модели

Распределяют ценность между несколькими касаниями и дают более честную картину:

  • Линейная — ценность делится поровну между всеми касаниями. Простая и сбалансированная, но не учитывает, что касания неравнозначны.
  • С учётом давности (time decay) — чем ближе касание к покупке, тем больше его вес. Хороша для коротких циклов сделки.
  • Позиционная (U-образная) — больше веса первому и последнему касанию, остальное — промежуточным. Ценит и создание спроса, и закрытие сделки.
  • Мультитач на основе данных — вес каналов рассчитывается из реальных цепочек, а не задаётся вручную. Самая точная, но требует достаточного объёма данных.

Как выбрать модель под ваш бизнес

Простое правило: чем длиннее сделка и чем больше каналов, тем вреднее last-click и тем нужнее многокасательная модель.

Короткий импульсный спрос (доставка, товары повседневного спроса) неплохо описывается time decay. Длинная сделка с прогревом (B2B, недвижимость, образование) требует позиционной или data-driven модели, иначе весь бюджет утечёт в брендовый поиск, который лишь снимает уже созданный спрос.

Чтобы применять многокасательную атрибуцию, нужно видеть весь путь клиента между каналами — для этого касания склеивают в единый граф, а не смотрят каждый канал изолированно.

Вопросы и ответы

Частые вопросы

Почему модель «последний клик» считается плохой?

Она приписывает всю ценность последнему касанию и обесценивает каналы, которые создали спрос в начале воронки. Из-за этого бюджет утекает в брендовый поиск и ретаргетинг, которые лишь закрывают уже готового клиента, а источники нового спроса выглядят неэффективными.

Какая модель атрибуции самая точная?

Мультитач на основе данных (data-driven): она рассчитывает вклад каналов из реальных цепочек касаний, а не по фиксированному правилу. Но ей нужен достаточный объём данных и инструмент, который видит весь путь клиента между каналами.

Читайте также

По теме

От метрик — к решениям

Adverra не только считает окупаемость, но и распределяет единый бюджет по каналам. Бесплатный старт, без карты.

Начать бесплатно