Модель атрибуции — что это такое

Модель атрибуции задаёт правило, по которому ценность конверсии распределяется между рекламными и маркетинговыми касаниями.

Обновлено 28 августа 2026 г.Автор: Александр Алашеев

Определение

Модель атрибуции — правило, которое определяет, какому касанию или набору касаний приписать конверсию и её ценность.

Термин
Модель атрибуции
Раздел
Аналитика и данные
Также ищут
атрибуция конверсий, модель присвоения, attribution model

Что означает Модель атрибуции простыми словами

Покупатель может увидеть рекламу, вернуться из поиска и позже зайти напрямую. Модель последнего перехода отдаст результат последнему учтённому источнику, а другие модели могут учитывать первое или несколько касаний.

От выбранной модели зависит оценка каналов и решения о бюджете. Ни одна модель не восстанавливает полную причинность автоматически: часть касаний может быть недоступна из-за устройств, окон учёта и ограничений данных.

Пример

Клиент впервые пришёл из рекламы, затем прочитал статью из поиска и оставил заявку после прямого визита. Разные модели атрибуции покажут разный вклад этих источников.

Как применять на практике

  1. Зафиксируйте окно конверсии и бизнес-событие, которое анализируете.
  2. Сравнивайте каналы в одной системе и по одной модели.
  3. Проверяйте выводы с помощью экспериментов и данных о продажах, а не только отчёта атрибуции.

Частые ошибки

  • Считать результат модели доказательством причинного влияния канала.
  • Сравнивать отчёты с разными окнами и правилами атрибуции.
  • Отключать верхнеуровневый канал только потому, что он редко бывает последним касанием.

Источники и документация

Вопросы о Модель атрибуции

Какая модель атрибуции самая правильная?

Универсальной модели нет. Выбор зависит от цикла сделки, доступных данных и вопроса анализа. Важно применять правило последовательно и понимать его ограничения.

Почему данные атрибуции отличаются в рекламной системе и аналитике?

Системы используют разные окна, идентификаторы, часовые пояса, наборы касаний и правила присвоения конверсии. Поэтому расхождения ожидаемы.