Модели атрибуции: Last Click, First Click и другие

Модель атрибуции определяет, какому касанию с рекламой “зачесть” заслугу за конверсию (заявку, покупку, звонок). У одного клиента может быть десяток контактов с брендом, и от выбранной модели зависит, какие каналы и кампании будут казаться эффективными.

Зачем нужны модели атрибуции

  • понять, какие каналы реально влияют на продажи;
  • справедливее распределять бюджет между источниками;
  • не “убивать” верх воронки (бренд, контент) из‑за того, что он редко бывает последним кликом.

Основные модели атрибуции

1. Last Click (последний клик)

Вся ценность конверсии отдается последнему источнику, с которого пришел пользователь перед покупкой.

  • Плюсы:
    • простая, понятная;
    • хорошо показывает “финишеров” — каналы, доводящие до покупки.
  • Минусы:
    • занижает роль первых касаний и брендовых активностей;
    • может переоценивать ремаркетинг и брендовый поиск.

2. First Click (первый клик)

Вся ценность отдается первому взаимодействию пользователя с брендом.

  • Плюсы:
    • хорошо видны каналы, которые “знакомят” с брендом;
    • полезна для оценки верхней части воронки.
  • Минусы:
    • игнорирует влияние последующих касаний;
    • не показывает, что реально “дожимает” до покупки.

3. Линейная модель (Linear)

Конверсия делится поровну между всеми касаниями в цепочке.

  • Плюсы:
    • учитывает весь путь клиента;
    • более справедливо распределяет ценность, чем First/Last Click.
  • Минусы:
    • все касания считаются одинаково важными, что не всегда верно;
    • сложно понять, какие точки действительно критичны.

4. Time Decay (затухающая во времени)

Чем ближе касание к конверсии по времени, тем больше вес оно получает.

  • Плюсы:
    • учитывает вклад всей цепочки, но подчеркивает важность последних шагов;
    • ближе к реальному поведению во многих нишах.
  • Минусы:
    • первые касания все равно недооценены;
    • требует достаточного объема данных.

5. Position-Based (U-образная модель)

Большую часть ценности получают первое и последнее касания (например, по 40%), остальные делят остаток.

  • Плюсы:
    • подчеркивает важность “знакомства” и “дожима”;
    • середина пути тоже учитывается, но с меньшим весом.
  • Минусы:
    • веса условны и задаются вручную;
    • не всегда отражает специфику конкретной воронки.

6. Data-Driven (на основе данных, алгоритмическая)

Система (GA4, рекламные платформы и т.п.) с помощью алгоритмов оценивает, какие касания статистически сильнее влияют на конверсии, и распределяет вес динамически.

  • Плюсы:
    • максимально приближается к реальной картине;
    • учитывает множество факторов (тип кампании, порядок касаний, устройства и др.).
  • Минусы:
    • требует большого объема данных;
    • “черный ящик”: логику сложно объяснить бизнесу.

Какую модель атрибуции выбрать

  • Для простого цикла сделки (лендинг → заявка → продажа):
    • можно начать с Last Click и сравнивать с Position-Based.
  • Для длинных воронок и брендинговых кампаний:
    • используйте Position-Based, Time Decay или Data-Driven, если доступно.
  • Для оценки каналов узнаваемости (контент, блогеры, охватные кампании):
    • смотрите First Click и верх воронки отдельно.

Практические рекомендации

  • Сравнивайте несколько моделей одновременно, а не полагайтесь на одну.
  • Не принимайте радикальных решений (отключить канал) только по Last Click — он почти всегда “наказывает” верх воронки.
  • Внедрите сквозную аналитику: связывайте клики, заявки и реальные продажи.
  • Формулируйте правила: какую модель используете для каких задач (брендинг, перфоманс, ретеншн).

Модели атрибуции — это разные “очки”, через которые вы смотрите на один и тот же маркетинг. Задача — подобрать комбинацию, которая помогает принимать взвешенные решения по бюджетам и точечной оптимизации воронки.