Основные модели атрибуции

Модель Логика Когда использовать
Last Click 100% → последнему каналу Прямой отклик, короткий цикл
First Click 100% → первому каналу Оценка охватных кампаний
Linear Поровну всем каналам Нет явного приоритета
Time Decay Больше → недавним касаниям Длинный цикл принятия решений
Position-based 40% → первому + 40% → последнему Ценить и осведомлённость, и закрытие
Data-Driven ML на ваших данных При 400+ конверсий/месяц

Как атрибуция меняет распределение бюджета

Представьте путь: SEO → Email → Ретаргетинг → Брендовый поиск → Покупка.

Last Click:   Бренд.поиск = 100%  (SEO и Email = 0%)
First Click:  SEO = 100%          (Ретаргетинг и Email = 0%)
Linear:       SEO=25%, Email=25%, Ретаргетинг=25%, Бренд=25%
Data-Driven:  SEO=35%, Email=20%, Ретаргетинг=30%, Бренд=15%

Выбор модели определяет, куда идёт бюджет. При Last Click SEO и Email кажутся неэффективными — хотя на самом деле они запускают воронку.

Атрибуция персонализации

Персонализация в основном работает в mid-funnel и lower-funnel:
— Рекомендации на сайте (онсайт-персонализация)
— Персонализированные письма (email-ретаргетинг)
— Персонализированный ретаргетинг в рекламных системах

В модели Last Click её вклад систематически занижается. Для честной оценки персонализации используйте Holdout Group — контрольный сегмент без персонализации — и сравнивайте итоговую выручку с пользователями, получавшими персонализированный опыт.