Модели атрибуции в маркетинге: от последнего клика до data-driven
Основы4 минРедакция Innovialabs
Коротко
Модель атрибуции — это правило, по которому ценность продажи делится между рекламными касаниями. От выбора модели зависит, какие каналы выглядят прибыльными, а значит, куда вы перераспределите бюджет.
Что такое модель атрибуции
Клиент редко покупает после первого контакта. Он видит рекламу в соцсети, потом читает статью из поиска, получает письмо и только через неделю покупает. Атрибуция отвечает на вопрос: какому каналу засчитать эту продажу и в какой доле.
Модель атрибуции — это правило распределения. Сама продажа одна и та же, но в отчетах разные модели показывают разную ценность каналов. Поэтому модель напрямую влияет на решения о бюджете.
Один путь клиента — шесть ответов
Возьмем пример. Клиент совершил покупку на 100 условных единиц, а до этого было четыре касания:
- День 1 — увидел рекламу в Instagram и перешел на сайт.
- День 5 — нашел статью в органическом поиске.
- День 10 — открыл email-рассылку и снова зашел на сайт.
- День 12 — ввел название бренда в поиске, кликнул по поисковой рекламе и купил.
Как разные модели поделят 100 единиц:
| Модель | Органика | Поисковая реклама | ||
|---|---|---|---|---|
| Последний клик | 0 | 0 | 0 | 100 |
| Первый клик | 100 | 0 | 0 | 0 |
| Линейная | 25 | 25 | 25 | 25 |
| С учетом давности (период полураспада 7 дней) | 13 | 19 | 31 | 37 |
| Позиционная (40/20/40) | 40 | 10 | 10 | 40 |
| Data-driven | зависит от ваших данных |
Как устроена каждая модель
- Последний клик (last click). Вся ценность у последнего касания. Просто и понятно, но недооценивает каналы, которые создают спрос: соцсети, контент, медийную рекламу. Брендовый поиск в такой модели почти всегда выглядит героем.
- Первый клик (first click). Вся ценность у первого касания. Показывает, что приводит новых людей, но игнорирует все, что помогло дожать покупку.
- Линейная. Ценность делится поровну. Честно по отношению ко всем каналам, но не различает важные и случайные касания.
- С учетом давности (time decay). Чем ближе касание к покупке, тем больше его доля. Подходит для коротких циклов и акций, но занижает роль канала, который привел клиента.
- Позиционная (position-based, U-образная). Обычно по 40% первому и последнему касанию, остальные 20% — поровну между средними. Компромисс: ценится и привлечение, и закрытие.
- Data-driven. Алгоритм сравнивает пути, которые закончились конверсией, с путями без нее и оценивает реальный вклад каждого канала. Самая точная модель, но ей нужен достаточный объем конверсий, а логика расчета скрыта.
Отдельно стоит последний значимый переход в Яндекс Метрике: он похож на last click, но игнорирует «незначимые» источники вроде прямых заходов, если до них был рекламный или поисковый переход.
Как модель меняет бюджет
Вернемся к примеру. По last click выходит, что Instagram и рассылка бесполезны, — их хочется отключить. Но без Instagram клиент бы не узнал о бренде, и брендового запроса не было бы вовсе. После отключения «бесполезных» каналов поисковая реклама постепенно тоже начнет приносить меньше.
Практические правила:
- Сравнивайте каналы минимум в двух моделях. Если канал слаб по last click, но силен по first click, он создает спрос, а не закрывает сделки.
- Не отключайте канал по одному отчету. Лучше уменьшить бюджет постепенно и посмотреть на общее число продаж.
- Учитывайте длину цикла. Для долгих B2B-сделок last click особенно искажает картину.
- Держите единые UTM-метки. Любая модель работает только с теми касаниями, которые аналитика смогла распознать.
Частые ошибки
- Считать, что выбранная модель показывает «правду». Все модели — упрощения.
- Сравнивать отчеты рекламных кабинетов между собой: каждая площадка атрибутирует продажи в свою пользу и может засчитать одну покупку несколько раз.
- Менять модель и сразу сравнивать с прошлым периодом, посчитанным по другой модели.
- Игнорировать офлайн-продажи и звонки, которые не связаны с онлайн-путем.