Модель атрибуции

Модель атрибуции — это правило, по которому рекламная система или сервис аналитики решает, какому клику или каналу засчитать продажу. Покупатель редко решается с первого раза: сегодня он кликнул по объявлению, через неделю прочитал статью, а купил, набрав адрес сайта по памяти. От выбранного правила зависит, какой канал в отчёте выглядит полезным, а какой лишним.

Как это работает

Есть два основных подхода.

• По последнему клику (last-click). Вся заслуга достаётся последнему касанию перед покупкой. Правило понятное, но первые шаги пути оно не видит: если человек пришёл с рекламы, а купил после прямого захода, реклама в отчёте останется ни при чём.
• Распределённые модели. Заслуга делится между несколькими касаниями. В Google Ads такая модель называется «на основе данных» (data-driven): система сама оценивает по истории аккаунта, какой клик насколько повлиял на конверсию.

По справке Google Ads, модель на основе данных стоит по умолчанию для большинства конверсий, а из прочих доступна только last-click. Старые модели (по первому клику, линейная, с учётом давности, по позиции) Google больше не поддерживает. Сервисы аналитики сайта при этом могут считать по-своему, поэтому цифры в разных системах расходятся.

Пример

Допустим, владелец интернет-магазина видит в отчёте по последнему клику: реклама дала 5 продаж за месяц, прямые заходы 20. Похоже, что реклама почти не работает. Он открывает отчёт о путях к конверсии и видит, что 15 из этих 20 человек неделей раньше пришли по той же рекламе. С учётом первых касаний реклама причастна к 20 продажам (5 + 15), то есть в четыре раза больше, чем показал первый отчёт.

Частые ошибки

• Отключать канал, глядя только на отчёт по последнему клику, без путей к конверсии.
• Ждать от модели точности. Любая атрибуция — это оценка, особенно когда часть пути проходит по телефону или в офлайне.
• Сравнивать цифры из Google Ads и из аналитики сайта напрямую, не проверив, по какой модели и за какой срок считает каждая система.

Почему последний клик недооценивает рекламу и что показывает полный путь покупателя, разобрано в статье почему трафик есть, а заявок нет. Как держать свою атрибуцию, когда покупка проходит через чужую площадку, показано на примере рекламы в ChatGPT. Почему Google Analytics 4 (GA4) и Google Ads считают одни и те же заявки по-разному, разобрано в статье Гугл аналитика. Данные для любой модели появляются только при работающей сквозной аналитике. Чтобы источники в отчётах вообще различались, ссылки в рекламе и рассылках размечают UTM-метками, подписями источника в адресе ссылки; собрать такую ссылку можно в генераторе UTM-меток.