Лекция

Модели атрибуции

Одни и те же 200 конверсий. Одна и та же выручка 1 000 000 ₽. Два правила дележа — и медийная реклама переезжает с последнего места по ROAS на первое, а ретаргетинг со второго на последнее. Ни один рубль выручки при этом не изменился: изменилась разметка. Мы посчитаем этот переворот руками в теме 14, и он же объясняет, почему спор «какая модель правильная» задан неверно.

Модель атрибуции — правило дележа зачёта между касаниями, которые уже случились на пути к состоявшейся конверсии. Она отвечает на вопрос «кому записать», а не на вопрос «что изменилось бы, если бы канала не было». Второй вопрос — про причинность, и на него отвечает эксперимент, а не отчёт. Отсюда 16 тем: арифметика моделей на одном сквозном пути, что осталось в GA4 и что отключено в Директе весной 2026, окна ретроспективы, потеря сигнала в браузерах, разница между зачётом и приростом и правило принятия решения о бюджете.

0,27 → 2,80
ROAS медийной рекламы на одних и тех же данных: по последнему клику и по первому. Выручка не изменилась
20 мая 2026
устаревшие модели атрибуции исчезли из отчётов Метрики и статистики Директа, кампании переведены на современные аналоги автоматически
1–4%
причинный эффект брендовой рекламы на данных Bing по тысячам брендов; у крупных брендов — меньше
Четыре утверждения, которые лекция защищает с первой темы

Ни одна модель не показывает настоящий вклад канала. Атрибуция — бухгалтерия, а не физика: она размечает уже случившиеся конверсии, а не измеряет, что произошло бы без канала.

Сумма фиксирована. При любой модели общее число конверсий одно и то же. Если после смены модели изменился итог — сменилась не только модель, и это первый вопрос при разборе странного отчёта.

Окно ретроспективы меняет ответ чаще, чем модель. Спорят обычно о модели, а ломается окно: касание за его пределами не участвует в дележе ни в одной модели вообще.

Цифры кабинета и системы аналитики не сойдутся никогда. Они считают разное по разным правилам. Цель сверки — объяснить расхождение, а не убрать его.

Кому это и на каком уровне

Три рабочих контекста идут через все темы. Маркетинговый аналитик — отчёт и защита рекомендации по бюджету перед руководителем. Трафик-менеджер — выбор модели в кабинете Директа, на которой учится автостратегия, и разговор о расхождении с аналитикой. Веб-аналитик — сам контур учёта: метки, окна, сроки жизни идентификаторов, сверка систем.

Уровень продвинутый: предполагается, что вы читаете отчёты, знаете, что такое конверсия и UTM, и вам не нужно объяснять, что такое ROAS. Опора лекции — первоисточники: справки Яндекс Метрики и Яндекс Директа, справка Google Analytics, Blake, Nosko, Tadelis в Econometrica (2015), Coviello, Gneezy, Goette (2017), блог Privacy Sandbox. Материал собран на 25 августа 2026 года.

Тема 1 из 16 · Что делит атрибуция

Атрибуция делит зачёт, а не измеряет вклад

Определение, с которым можно спорить только по мелочам, дано в справке Google Analytics: модель атрибуции — «правило, набор правил или алгоритм на данных, который определяет, как зачёт распределяется между точками касания». Три слова в нём делают всю работу.

  • Распределяется — сумма фиксирована. Делят ту конверсию, которая уже случилась. Модель не создаёт и не уничтожает конверсии, она их размечает.
  • Между точками касания — делят только между тем, что видно в данных. Касание, которого нет в логе, доли не получит никогда.
  • Правило — то есть решение человека или алгоритма, а не свойство мира.
Бухгалтерия, а не физика

Вопрос «кому записать эту конверсию» и вопрос «что случилось бы, если бы канала не было» — разные вопросы, и путать их дорого. Первый решается моделью и отчётом. Второй — про причинность, и на него отвечает только эксперимент. Ни одна модель, включая самую сложную, на второй вопрос не отвечает и не притворяется, что отвечает: притворяются за неё люди в презентациях.

Разнице между зачётом и приростом посвящены темы 12 и 13. Пока достаточно держать в голове, что отчёт об атрибуции — это ведомость дележа, а не измерение эффекта.

Из фиксированной суммы следует диагностический приём, который стоит применять раньше любых содержательных выводов. Сумма по всем каналам всегда равна одному и тому же числу конверсий, при любой модели. Переключили отчёт с последнего значимого перехода на первый переход — распределение по каналам изменилось, итог остался прежним. Если итог тоже изменился, дело не в модели: сменилось окно ретроспективы, набор источников или фильтрация. Маркетинговый аналитик, который приносит руководителю таблицу, где после смены модели выросла общая сумма конверсий, приносит не результат, а необнаруженную ошибку в выгрузке.

Термины, которые дальше используются без пояснений
  • Точка касания — зафиксированное системой взаимодействие пользователя с каналом: клик, визит, показ. Потенциальный получатель зачёта.
  • Зачёт (кредит) — доля конверсии, приписанная касанию. Сумма долей по всем касаниям пути равна одной конверсии.
  • Окно ретроспективы — период, в течение которого касание вправе претендовать на зачёт.
  • Инкрементальность (прирост) — разница между тем, что произошло, и тем, что произошло бы без канала. Измеряется экспериментом, не отчётом.
Разговор, который случается на каждой защите бюджета

— Так какая модель показывает настоящий вклад канала?
— Никакая. Все они делят одну и ту же сумму по разным правилам.
— То есть цифры в отчёте ненастоящие?
— Цифры настоящие, вопрос другой. Отчёт честно отвечает «кому записали». Вы спрашиваете «что будет, если выключить». Это другой вопрос, и на него отвечают отключением в части регионов, а не пересчётом отчёта.
— И сколько это стоит?
— Дешевле, чем год кормить канал, который ничего не добавляет, или зарезать тот, который добавляет.

Проверка
В отчёте переключили модель с последнего значимого перехода на первый переход. Общее число конверсий за тот же период выросло с 412 до 458. Что это значит?
Модель распределяет фиксированную сумму, а не пересчитывает её. Сумма по всем каналам обязана совпадать при любой модели. Расхождение итога — сигнал искать различие в окне ретроспективы, наборе источников или фильтрах выгрузки, и до его объяснения содержательные выводы из отчёта делать нельзя.
Проверка
Руководитель просит доказать, что контекстная реклама приносит компании деньги. Что из перечисленного действительно отвечает на его вопрос?
Вопрос «приносит ли канал деньги» — про прирост, а не про дележ. Любая модель работает на наблюдательных данных состоявшихся конверсий и по построению не может сказать, что было бы без канала. Совпадение нескольких моделей — полезный признак устойчивости оценки, но не причинное доказательство: сходиться они могут и на одинаково смещённых данных.
Бесплатный доступ

Дальше нужен аккаунт

Прогресс и монеты сохранятся.