Атрибуция (модели атрибуции)

Атрибуция – это правило, по которому заявку или продажу засчитывают одному или нескольким рекламным каналам, если до неё человек приходил из разных источников. Конкретное правило называют моделью атрибуции: например, «засчитать последнему переходу» или «поделить поровну между всеми».

Клиент прочитал статью на вашем сайте, найдя её в поиске. Через неделю увидел объявление ретаргетинга и снова зашёл. Ещё через три дня набрал название компании в Яндексе и оставил заявку. Кому отдать эту заявку: SEO, ретаргетингу или поиску по бренду? От ответа зависит, какой канал будет выглядеть прибыльным, а какой попадёт под сокращение бюджета. Ответ даёт модель атрибуции, и разные модели отвечают по-разному.

Семь моделей и кому каждая отдаёт заявку

В примере выше последний значимый переход отдаст заявку поиску по бренду, первый переход статье из поиска, линейная модель поделит её на троих. Какая цифра правильная? Все три, просто они отвечают на разные вопросы.

Какие модели есть в Яндекс Метрике и Директе

Весной 2026 года Яндекс обновил список. Модели «Первый переход», «Последний значимый переход» и «Последний переход из Директа» вместе с его кросс-девайс версией убрали, кампании с ними перевели на современные аналоги. На момент написания остались:

• Автоматическая атрибуция. Алгоритм сам распределяет ценность, учитывая время до конверсии, устройства и признаки интереса. Окно 180 дней. Стоит по умолчанию в Единой перфоманс-кампании, Мастере кампаний и товарных кампаниях.
• Первый переход кросс-девайс: первый визит за 180 дней со всех устройств пользователя.
• Последний значимый переход кросс-девайс: последний значимый источник за 90 дней.
• Последний переход: текущий источник без учёта истории.

В Мастере отчётов Директа есть ещё модели по первому и последнему показу медийной рекламы. «Кросс-девайс» значит, что учитываются переходы со всех устройств человека: искал с телефона, заказал с ноутбука, и путь не рвётся.

От модели зависят и сами кампании. Конверсионные автостратегии Директа учатся на конверсиях, которые им засчитала выбранная модель. Яндекс рекомендует для них автоматическую атрибуцию.

Модели в Google Analytics 4

В GA4 на момент написания три модели: на основе данных, последний клик по платным и органическим каналам и последний клик по платным каналам Google. Модели по первому клику, линейная, с учётом давности и на основе позиции недоступны с ноября 2023 года. Если вы читаете старое руководство по атрибуции в Google Analytics, половина описанных там настроек уже не существует.

Как в клинике effi довели атрибуцию до продаж

Атрибуция в Метрике заканчивается на заявке. Чтобы распределять между каналами продажи, нужны данные из учётной системы. В клинике effi мы выстроили сквозную аналитику по схеме: сайт, Яндекс Метрика, коллтрекинг CoMagic, Бит.УМЦ на базе 1С. Отчёт показывает по каждому каналу число заявок, число продаж и сумму продаж.

Для справочников, то есть карт и каталогов организаций, выделили отдельный номер, и звонки оттуда тоже попадали в отчёт. Так звонки с карт можно было отделить от остальных и засчитать нужному каналу.

Как выбрать модель под цикл сделки и объём данных

1. Оцените цикл сделки. Если решение принимают за один визит, последнего значимого перехода достаточно. Если неделями, сравнивайте первый и последний переход.
2. Посмотрите на набор каналов. Когда в нём есть охватная реклама, видео и контент, модели последнего перехода будут их недооценивать. Их вклад видно по ассоциированным конверсиям.
3. Проверьте объём данных. Алгоритмическим моделям нужно много конверсий, на десятке заявок в месяц они работают как обычный последний переход.
4. Зафиксируйте модель для отчётов и не меняйте её без причины, иначе месяцы нельзя будет сравнить.
5. Сверяйте с продажами из CRM. Окупаемость каналов в итоге считают по деньгам, о ней статья ROMI.

Модели после обновления 2026 года, расхождения в цифрах и звонки

Как атрибуция искажает оценку каналов

• Сравнивать отчёты с разными моделями. Директ, Метрика и CRM по умолчанию могут считать по-разному, и цифры не сойдутся.
• Считать модель истиной. Любая модель упрощает реальность, поэтому важные решения проверяют экспериментом.
• Забывать про звонки и офлайн. Если половина заявок приходит по телефону без коллтрекинга, атрибуция работает на половине данных.
• Резать каналы по последнему переходу. Так первыми под сокращение попадают те, кто приводит новых клиентов.

Связать каналы с заявками и продажами в CRM и выбрать модель атрибуции под ваш цикл сделки помогаем при проектировании и внедрении сквозной аналитики.

Источники

• Яндекс Директ: справка «Модели атрибуции»
• Новости Яндекс Рекламы: обновление моделей атрибуции в Метрике и Директе
• Справка Google Analytics: модели атрибуции в GA4
• Кейс E.BAEV: «effi»

См. также: ROMI, Performance-маркетинг, Сквозная аналитика, UTM-метки.