Последний клик врёт: что такое модель атрибуции и почему это важно

В отчётах часто повторяется одна и та же картина: поисковая реклама «приносит» почти все продажи, а строка Instagram выглядит почти пустой. Решение кажется очевидным — срезать бюджет слабой строки и перекинуть его на сильную. Через какое-то время общие продажи не растут, а падают, хотя «бесполезный» канал уже отключён.

Дело было не в рекламе, а в измерении. Отчёт показывал, кто кликнул последним перед покупкой, а не кто привёл вас к этому человеку первым. Разницу между этими двумя вопросами называют моделью атрибуции — простыми словами, правилом, по которому системе присуждается «заслуга» за продажу. Поменяйте модель — и те же данные расскажут другую историю, но саму модель почти никогда не подвергают сомнению.

«Instagram не работает» — на деле вы гасите канал открытия

Типичный путь выглядит так: человек видит вашу сторис-рекламу в Instagram, не кликает, просто запоминает название. Через несколько дней он ищет бренд в Google, кликает по поисковой рекламе, покупает. Стандартная модель «последний клик» записывает 100% этой продажи на поиск. У Instagram в отчёте — ноль, хотя без той сторис-рекламы поиска бы не случилось.

Это не ошибка маркетолога, а устройство самого отчёта: модель последнего клика присуждает 100% кредита последнему клику перед конверсией и обнуляет всё, что было раньше. Сам Google описывает эту логику так: путь к конверсии обычно включает несколько объявлений, но заслуга засчитывается только последнему (источник).

Сделать на этой неделе: откройте в GA4 отчёт Advertising → Атрибуция → Пути атрибуции. Там видна не одна цифра из колонки «последний клик», а вся цепочка касаний перед конверсией — включая место Instagram в этой цепочке.

Почему модель последнего клика вообще существует — и где она обманывает

Популярность модели последнего клика держится на простоте: одна конверсия, один канал, бесспорное число, которое легко защитить на планёрке. Но именно эта простота делает модель структурно необъективной: по своей природе она выше оценивает «закрывающие» каналы (брендовый поиск, ретаргетинг, email), чем «открывающие» (соцреклама, баннер, инфлюенсеры, блог), потому что закрывающий канал почти всегда оказывается последним касанием.

Итог — отчёт из месяца в месяц показывает одних и тех же «победителей», потому что модель сама так устроена, чтобы объявлять их победителями. Делить бюджет по этим цифрам — всё равно что каждый раз укреплять крышу дома, ни разу не тронув фундамент.

Сделать на этой неделе: разделите каналы на два столбца — «открывающие» и «закрывающие». Читая отчёт по последнему клику, сознательно занижайте цифры открывающих и завышайте цифры закрывающих — реальная картина находится где-то между ними.

Что такое модель атрибуции и какие варианты есть

Любая модель атрибуции отвечает на один и тот же вопрос по-разному: как разделить заслугу за продажу между несколькими касаниями. Можно отдать весь кредит первому касанию, разделить его поровну между всеми, или дать больше веса первому и последнему — математически возможен любой из этих вариантов.

Google Analytics 4 сократил выбор до трёх моделей: атрибуция на основе данных (data-driven), последний клик — платный и органический, последний клик по платным каналам Google (источник). Последние две — это разновидности одной и той же логики последнего клика, и всё сказанное выше относится к обеим.

Пример: сколько касаний стоит за одной покупкой

Реальная покупка почти никогда не результат одного касания. Предположим, один и тот же покупатель встретился с вами в такой последовательности: сначала увидел сторис-рекламу в Instagram и не кликнул, через несколько дней нашёл вашу статью в блоге через органический поиск и прочитал её, через неделю наткнулся на баннер ретаргетинга, а в конце искал название бренда в Google, кликнул по поисковой рекламе и купил. Четыре разных канала, четыре разные роли.

Модель первого клика отдала бы весь кредит Instagram, потому что именно он начал цепочку. Модель равного распределения поделила бы заслугу поровну между всеми четырьмя. Последний клик — самая распространённая сегодня модель — записывает всю заслугу на поисковую рекламу, хотя она была лишь последним звеном цепи. Ни одна из этих моделей не «неправильная» сама по себе, каждая просто отвечает на свой вопрос; проблема в том, что большинство аккаунтов по умолчанию показывает только последнюю.

Сделать на этой неделе: проверьте в GA4, какая модель применена к вашим ключевым событиям (Advertising → Атрибуция → Модели атрибуции). Большинство аккаунтов работает на настройке по умолчанию, ни разу её не открыв.

Атрибуция на основе данных: как алгоритм делит кредит

Модель на основе данных не применяет фиксированное правило — машинное обучение сравнивает пути, закончившиеся конверсией, с путями, которые до неё не дошли, и вычисляет реальный вклад каждого касания. Google объясняет это так: модель учитывает «время до ключевого события, тип устройства, число взаимодействий с рекламой, порядок показа рекламы и тип креатива» (источник).

Практический вывод отсюда такой: ответ меняется вместе с данными самого аккаунта, поэтому настроить её один раз и забыть не получится — по мере роста аккаунта и добавления новых каналов модель каждый раз пересчитывает вклад заново.

Сделать на этой неделе: если в аккаунте достаточный поток конверсий, оставьте модель на основе данных включённой и сравните её результат с последним кликом за один и тот же период — чем больше разница, тем сильнее был перекошен бюджет до этого.

Как перераспределить бюджет — конкретный шаг

Порочный круг замыкается так: бюджет открывающего канала срезают, потому что последний клик показывает его «слабым»; открытий становится меньше; через какое-то время закрывающий канал тоже пустеет, потому что закрывать стало нечего. В отчёте за один месяц это не видно — проявляется через три-четыре, и тогда причину уже трудно связать со следствием.

Конкретное правило: отключайте канал только тогда, когда его нет ни в колонке последнего клика, ни в отчёте о путях атрибуции. Если он там присутствует — значит, он делает работу, которую последний клик просто не видит. Если сомнения остаются, самая дешёвая проверка — выключить канал на одну-две недели и смотреть на общую цифру продаж, а не только на его собственную строку.

Канал, который вознаграждает последний клик, чаще всего не создаёт продажу, а просто её закрывает.

Считать это вручную каждый месяц — долго, а настроить модель правильно и превратить результат в реальное бюджетное решение требует ещё больше внимания. Наша услуга моделирования атрибуции существует именно для этого — мы читаем реальные пути конверсии в вашем аккаунте, показываем, где именно работает каждый канал, и превращаем распределение бюджета из догадки в цифру.