Вы запустили несколько кампаний в Яндекс.Директе. Клиент приходит на сайт три раза за две недели: сначала по рекламе в поиске, потом по баннеру в РСЯ, потом снова по поиску - и покупает. Кому записать эту продажу? Ответ на этот вопрос и есть суть моделей атрибуции.
От выбора модели зависит, какие кампании вы считаете эффективными, куда перераспределяете бюджет и какие ключевые слова отключаете. Ошибка здесь стоит денег.
Что такое атрибуция и почему это важно
Атрибуция - это правило, по которому ценность конверсии распределяется между рекламными каналами и точками касания на пути клиента к покупке.
Большинство рекламодателей в Директе работают с моделью по умолчанию и никогда её не меняли. Это огромная ошибка: разные модели дают кардинально разные данные по одним и тем же кампаниям.
Пример пути клиента с пятью точками касания:
| Касание | Канал | Дата |
|---|---|---|
| 1 | Поиск, запрос "купить диван" | 1 мая |
| 2 | РСЯ, ретаргетинговый баннер | 5 мая |
| 3 | Поиск, запрос "диван интернет-магазин" | 8 мая |
| 4 | РСЯ, медийный баннер | 10 мая |
| 5 | Поиск, запрос "диван [бренд магазина]" | 12 мая (покупка) |
Цена конверсии - 15 000 рублей. Как её распределить?
Модель Last Click (последний переход)
Вся ценность конверсии достаётся последнему каналу перед покупкой. В нашем примере - поисковой кампании по брендовому запросу (касание 5).
Что показывает: какой канал закрывает сделку.
Когда подходит: - Короткий цикл принятия решения (купили в первый визит) - Транзакционный бизнес без долгого выбора - Небольшой бюджет с фокусом на продажи "здесь и сейчас"
Проблема: РСЯ-кампании и верхние ключи выглядят неэффективными, хотя именно они привлекли клиента. Вы начинаете их отключать - и продажи падают, потому что входной поток иссяк.
В нашем примере Last Click даст 15 000 рублей касанию 5 и 0 рублей всем остальным.
Модель First Click (первый переход)
Вся ценность - первому касанию. В примере это поисковой запрос "купить диван" (касание 1).
Что показывает: какой канал привлекает новых клиентов.
Когда подходит: - Бизнес с фокусом на привлечение, а не удержание - Длинный цикл продаж, где важно "открыть" клиента - Анализ эффективности охватных инструментов
Проблема: замыкающие кампании (брендовый поиск, ретаргетинг) выглядят бесполезными. Вы отключаете "дорогой" ретаргетинг - конверсия падает, потому что клиенты перестают возвращаться.
В нашем примере First Click даст 15 000 рублей касанию 1.
Линейная модель
Ценность конверсии делится поровну между всеми точками касания. Пять касаний - каждому достаётся 15 000 / 5 = 3 000 рублей.
Что показывает: равномерный вклад каждого касания.
Когда подходит: - Длинный цикл принятия решения - Контент-маркетинг и охватные кампании важны наравне с performance - Нужно обосновать ценность нескольких каналов перед руководством
Проблема: модель не учитывает реальный вес касаний. Случайный показ баннера и убеждающий брендовый запрос перед покупкой получают одинаковый "балл".
Распределение в нашем примере: каждое из 5 касаний получает по 3 000 рублей.
Модель с учётом давности (Time Decay)
Касания ближе к конверсии получают больший вес. Чем старее касание, тем меньше его вклад.
Типичные веса для 5 касаний (экспоненциальный распад):
| Касание | Вес | Сумма атрибуции |
|---|---|---|
| 1 (1 мая) | 3,1% | 465 руб. |
| 2 (5 мая) | 6,3% | 945 руб. |
| 3 (8 мая) | 12,5% | 1 875 руб. |
| 4 (10 мая) | 25% | 3 750 руб. |
| 5 (12 мая) | 53,1% | 7 965 руб. |
Когда подходит: - B2C с циклом решения 1-2 недели - Продукты, где последний "дожим" критически важен - Анализ эффективности ретаргетинга
Data-Driven атрибуция (алгоритмическая)
Самая продвинутая модель. Алгоритм анализирует реальные пути всех пользователей и вычисляет фактический вклад каждого канала в вероятность конверсии.
Как работает: метод Шепли из теории игр. Алгоритм смотрит: какова вероятность конверсии без этого касания? Насколько она выросла с ним? Эта дельта и есть ценность касания.
Требования в Яндекс.Метрике: - Минимум 600 конверсий за 30 дней - Не менее 400 уникальных путей к конверсии - Подходит для крупных интернет-магазинов, маркетплейсов
Главное преимущество: модель не предполагает, а считает. Данные, а не гипотезы.
Ограничение: недоступна для малого бизнеса с небольшим трафиком.
Как настроить модель атрибуции в Яндекс.Метрике
- Откройте Метрику - раздел "Настройки" - "Счётчик"
- В блоке "Атрибуция" выберите нужную модель
- Примените изменения
Важно: смена модели влияет на все отчёты ретроспективно. Данные пересчитываются.
В интерфейсе Директа атрибуция настраивается в разделе "Параметры кампании" - "Счётчики Метрики" - "Модель атрибуции".
Лайфхак: не меняйте модель часто. Установите одну и работайте с ней стабильно. Иначе данные несопоставимы между периодами.
Сравнение моделей для разных типов бизнеса
| Тип бизнеса | Рекомендуемая модель | Почему |
|---|---|---|
| Интернет-магазин, импульсные покупки | Last Click | Короткий цикл, важна точка покупки |
| Недвижимость, авто, B2B | Линейная или Time Decay | Длинный цикл, несколько касаний важны |
| Услуги с длинным выбором | First Click + Last Click (сравнить) | Важно видеть и входной канал, и закрывающий |
| Крупный e-com (1000+ конверсий/мес) | Data-Driven | Данных достаточно для алгоритма |
| Бренд с медийным продвижением | Линейная | Нужно оценить верхние этапы воронки |
Практический кейс: как модель меняет оценку кампаний
Рекламодатель тратит 200 000 рублей в месяц: 100 000 на поиск и 100 000 на РСЯ. По модели Last Click:
- Поиск: 80 конверсий, CPL = 1 250 рублей
- РСЯ: 20 конверсий, CPL = 5 000 рублей
Решение: урезать РСЯ до 30 000, поднять поиск до 170 000.
Результат: через месяц конверсий стало 60 вместо 100. Потому что РСЯ обеспечивал 60% первых касаний - клиенты приходили с баннеров, а покупали через поиск. После отключения РСЯ поток новых клиентов иссяк.
По линейной модели картина была бы другой: РСЯ получил бы 40 конверсий вместо 20, и решение о сокращении не было бы принято.
Что важно помнить при работе с атрибуцией
Нет "правильной" модели - есть подходящая для вашей ситуации. Несколько рекомендаций:
- Сравнивайте несколько моделей параллельно в отчётах Метрики - она позволяет это делать
- Не принимайте решение об отключении кампании, пока не проверили данные в разных моделях
- Помните: атрибуция не учитывает офлайн-взаимодействия и кросс-девайс переходы
Ещё одна точка потерь, которую атрибуция не решит - нецелевой трафик. Если значительная часть кликов идёт по нерелевантным запросам, любая модель атрибуции будет "размазывать" бюджет на мусорные конверсии. Прежде чем углубляться в тонкую настройку атрибуции, убедитесь, что в кампаниях проработаны минус-слова - иначе вы анализируете шум вместо сигнала.
Итоги
Модель атрибуции - это не технический параметр, а методологический выбор, который определяет, как вы видите свой бизнес. Одни и те же данные в разных моделях дают разные управленческие решения.
Начните с Last Click как базовой - она проста и понятна. Добавьте First Click для анализа охватных инструментов. Если объём данных позволяет - переходите на Data-Driven. И всегда проверяйте решения об оптимизации бюджета в нескольких моделях одновременно.