Когда возникает вопрос, какой рекламный канал привел клиента к конверсии, ответить на него помогает модель атрибуции – это один из ключевых инструментов аналитики в современном маркетинге.
Она позволяет определить вклад каждого источника трафика в достижение целевого действия, объективно оценить эффективность рекламных кампаний и принимать решения на основе данных, а не предположений.
Пользователи редко совершают покупку после знакомства с компанией. Перед тем как оформить заказ, оставить заявку или зарегистрироваться, они могут несколько раз перейти на сайт из поиска, увидеть рекламные объявления, изучить публикации в социальных сетях, открыть письмо из рассылки или вернуться по прямой ссылке.
В этой статье разберем, что из себя представляет данный алгоритм, как он работает, какие виды используются в интернет-рекламе, чем они отличаются друг от друга и как выбрать подходящий вариант для бизнеса.
- Модель атрибуции в маркетинге и рекламе, что это такое
- Зачем бизнесу использовать модели атрибуции
- Как работают модели атрибуции
- Одноканальная и многоканальная атрибуция
-
Какие бывают методы атрибуционного моделирования
- По первому взаимодействию (First Click)
- По последнему взаимодействию (Last Click)
- По последнему непрямому взаимодействию
- Линейная модель
- Модель с учетом времени (Time Decay)
- U-образная модель (по позиции)
- W-образная модель (по главным этапам пути)
- Z-образная (модель полного пути)
- Data-driven атрибуция (на основе данных)
- Пользовательские модели
- Post-click атрибуция (после нажатия кнопки)
- Post-view атрибуция (последующий просмотр)
- Принцип выбора модели атрибуции
- Где настраивают модели атрибуции
- Как модель атрибуции влияет на рекламные показатели
- Распространенные ошибки при работе
- Ограничения моделей атрибуции
- Подведем итоги
Модель атрибуции в маркетинге и рекламе, что это такое
Это принцип распределения вклада в конверсию между каналами и точками контакта, с которыми пользователь взаимодействовал на пути к целевому действию. Она позволяет оценить, какие источники трафика повлияли на покупку, регистрацию, отправку заявки или достижение другой цели.
Современный клиент редко принимает решение сразу после первого посещения сайта. Если учитывать только последний переход, большая часть маркетинговой работы останется незаметной в аналитике.
Именно поэтому в маркетинге используются различные модели атрибуции. Каждая из них по-своему распределяет ценность между каналами продвижения. Одни делают акцент на первом взаимодействии, другие – на последнем, третьи анализируют весь путь клиента.
Правильно выбранная модель позволяет объективнее оценивать эффективность рекламных кампаний, принимать решения на основе данных и рационально разбивать бюджет.
Читайте также
Окупаемость рекламы (ROAS) — что это такое в маркетинге, как ее считать по формуле
Как атрибуция распределяет ценность конверсии
Главная задача – определить вклад каждого взаимодействия в достижение конечного результата.
- пользователь увидел рекламу в поисковой системе;
- спустя несколько дней перешел по публикации в социальных сетях;
- затем получил письмо по электронной почте;
- после чего напрямую открыл сайт и совершил покупку.
Возникает вопрос: какой канал привел клиента? Ответ зависит от выбранного варианта анализа.
Некоторые полностью присваивают ценность последнему взаимодействию. Другие распределяют ее между всеми касаниями в равных долях или с разными коэффициентами. Существуют и алгоритмические подходы, которые анализируют тысячи похожих сценариев и самостоятельно определяют вклад каждого канала.
Именно способ распределения ценности делает модели атрибуции настолько разными.
Что такое точки касания и путь клиента
Это любое взаимодействие пользователя с компанией или брендом до совершения целевого действия.
- переход из поиска;
- рекламное объявление;
- баннер;
- публикация в социальных сетях;
- рассылка;
- переход по рекомендации;
- прямой заход на сайт;
- повторный визит.
Все эти взаимодействия образуют путь клиента.
В современных условиях он редко бывает линейным. Пользователь может несколько раз уходить с сайта, сравнивать предложения конкурентов, возвращаться через разные рекламные каналы и устройства. Поэтому оценить влияние каждого источника без использования четкого алгоритма действий становится практически невозможно.
Чем длиннее цикл принятия решения, тем выше значение корректной аналитики.
Зачем бизнесу использовать модели атрибуции
Эффективная реклама невозможна без понимания того, какие каналы действительно приводят клиентов. Если анализ строится только на последнем переходе, часть маркетинговой активности оказывается недооцененной.
Мониторинг помогает увидеть реальную картину взаимодействия аудитории с компанией и принимать решения на основе объективных данных.
Оценка вклада рекламных каналов в продажи
- поисковую рекламу;
- SEO (поисковое продвижение);
- контекст;
- таргетированную (целевую) рекламу;
- контент-маркетинг;
- партнерские площадки.
Без атрибуции сложно понять, какой именно канал оказывает наибольшее влияние на продажи.
Эффективность SEO нередко недооценивают из-за особенностей пользовательского пути. Например, человек впервые находит сайт через органическую выдачу, изучает ассортимент, но не оформляет заказ сразу. Через несколько дней он возвращается по прямому переходу или кликает на брендированное объявление и только тогда совершает покупку. Если анализировать только последнее взаимодействие, может показаться, что SEO не принесло результата. Однако именно поисковое продвижение стало первым этапом знакомства пользователя с компанией и сыграло ключевую роль в принятии решения. Поэтому при оценке эффективности важно учитывать вклад всех каналов, а не только источник последнего перехода.
Распределение маркетингового бюджета
Любой бизнес стремится инвестировать средства в наиболее эффективные рекламные кампании.
Если аналитика показывает лишь последний клик, существует риск сократить финансирование каналов, которые формируют спрос, но редко завершают конверсию самостоятельно.
Например, информационные статьи могут знакомить пользователя с брендом, видеореклама – повышать узнаваемость, а поиск – завершать продажу. Только комплексная оценка помогает увидеть полную картину.
- перераспределить бюджет;
- отказаться от малоэффективных кампаний;
- усилить перспективные направления;
- повысить общую окупаемость рекламы.
Поиск недооцененных источников трафика
Некоторые каналы практически никогда не становятся последним взаимодействием, однако играют важную роль на ранних этапах воронки продаж.
- тематические статьи;
- обзоры;
- видеоконтент;
- публикации экспертов;
- медийная реклама;
- социальные сети.
Без корректной атрибуции подобные источники выглядят малоэффективными.
После смены модели анализа нередко оказывается, что именно они регулярно приводят новых пользователей, формируют доверие к бренду и значительно увеличивают вероятность последующей покупки.
Такой подход помогает находить скрытые точки роста и принимать более обоснованные маркетинговые решения.
Как работают модели атрибуции
Несмотря на большое количество разновидностей, принцип работы остается одинаковым: необходимо определить, каким образом распределить ценность одной конверсии между всеми взаимодействиями пользователя с компанией.
Разница заключается только в правилах расчета.
Читайте также
ДРР — что это такое в рекламе и маркетинге, как считать долю рекламных расходов по формуле
Пример распределения ценности между каналами
- увидел рекламу в поиске;
- спустя неделю перешел из социальных сетей;
- затем напрямую посетил сайт и оформил заказ.
В зависимости от выбранной модели результат будет отличаться.
В модели последнего взаимодействия вся ценность конверсии присваивается прямому переходу, а в модели первого – поисковой рекламе. Линейная модель равномерно распределяет вклад между четырьмя каналами, тогда как алгоритмическая определяет значимость каждого этапа на основе накопленной статистики и данных о поведении пользователей.
Одноканальная и многоканальная атрибуция
Первая присваивает всю ценность конверсии одному взаимодействию. Это может быть первичное касание, последний переход или другое выбранное событие. Такой подход прост в настройке и интерпретации, однако не отражает весь путь клиента.
Вторая учитывает несколько взаимодействий одновременно. Ценность распределяется между различными источниками трафика согласно выбранным правилам или математическим алгоритмам. Благодаря этому маркетолог получает более объективную картину.
Для бизнеса с длинным циклом сделки многоканальные модели обычно оказываются значительно информативнее, поскольку помогают оценить вклад каждого этапа принятия решения.
Окно атрибуции и конверсии
При анализе рекламных кампаний важно учитывать период, в течение которого взаимодействие пользователя считается значимым.
Окно атрибуции – это временной промежуток после рекламного контакта, в рамках которого конверсия может быть связана с данным взаимодействием.
Например, если окно составляет 30 дней, покупка через три недели после перехода по рекламе будет учтена. Если же клиент оформит заказ спустя два месяца, такое взаимодействие уже не попадет в статистику.
- для недорогих товаров она может составлять несколько дней;
- для услуг или продаж бизнес для бизнеса – несколько недель или месяцев;
- для сложных решений цикл сделки иногда достигает полугода.
Чрезмерно короткое окно приводит к потере части данных, а слишком длинное – увеличивает вероятность ошибочного распределения ценности между каналами.
Какие бывают методы атрибуционного моделирования
В маркетинге используется множество подходов к оценке вклада рекламных каналов. Каждый из них подходит для определенных задач и особенностей бизнеса.
По первому взаимодействию (First Click)
В этой модели вся ценность конверсии передается первичному касанию.
Если пользователь сначала нашел компанию через поисковую выдачу, затем несколько раз возвращался через другие каналы и только после этого совершил покупку, вся заслуга будет принадлежать первому источнику.
- показывает, какие каналы привлекают новую аудиторию;
- помогает оценить эффективность инструментов формирования спроса;
- проста для анализа.
Недостаток заключается в том, что дальнейшие действия полностью игнорируются.
По последнему взаимодействию (Last Click)
Это одна из самых распространенных моделей.
Вся ценность присваивается конечному каналу перед совершением конверсии.
- простота анализа;
- понятные отчеты;
- удобство оценки.
Главный недостаток – отсутствие учета предыдущих взаимодействий. Из-за этого инструменты, формирующие интерес к продукту, могут казаться менее эффективными, чем они являются на самом деле.
По последнему непрямому взаимодействию
Эта модель похожа на Last Click, однако прямые переходы на сайт не учитываются.
Если пользователь уже знает адрес сайта и вводит его вручную, система считает, что решение о покупке было принято раньше под влиянием других каналов.
Такой подход широко применяется в системах веб-аналитики, поскольку позволяет более корректно оценивать влияние.
Линейная модель
Распределяет ценность конверсии между всеми точками касания одинаково.
Например, если пользователь взаимодействовал с четырьмя каналами, каждый получит по 25%.
- учитываются все взаимодействия;
- легко объяснить принцип расчета;
- подходит для многоканального продвижения.
Недостаток заключается в том, что все касания признаются одинаково важными, хотя их реальное влияние может существенно различаться.
Модель с учетом времени (Time Decay)
Здесь больший вес получают взаимодействия, которые произошли ближе к моменту покупки.
Предполагается, что последние контакты сильнее влияют на окончательное решение пользователя.
- длинных цепочек продаж;
- повторных коммуникаций;
- сложных продуктов;
- крупных сделок.
При этом первые этапы знакомства с компанией также учитываются, хотя и получают меньший коэффициент.
U-образная модель (по позиции)
- первом взаимодействии;
- момент, после которого пользователь стал потенциальным клиентом (например, оставил заявку).
Обычно эти два касания получают по 40% ценности, а оставшиеся 20% распределяются между промежуточными этапами.
Такой подход особенно полезен для компаний, где важно понимать, какие каналы привлекают аудиторию и какие превращают посетителей в лидов (заявки).
W-образная модель (по главным этапам пути)
- первое взаимодействие;
- получение лидов;
- непосредственная продажа.
Эта модель позволяет анализировать длинную воронку и понимать влияние различных каналов на каждом этапе.
Z-образная (модель полного пути)
- квалификацию лидов;
- переговоры;
- повторные контакты;
- заключение сделки.
Такой подход чаще используется в крупных компаниях со сложными продажами и длительным циклом принятия решений.
Читайте также
Сквозная аналитика — что это такое в маркетинге, зачем она нужна и как настроить
Data-driven атрибуция (на основе данных)
Это наиболее современный подход.
Система самостоятельно анализирует множество конверсий и определяет, насколько каждый канал увеличивает вероятность покупки.
Алгоритм не использует заранее заданные правила. Вместо этого он строит математическую модель поведения пользователей.
- высокая точность;
- автоматическая адаптация;
- учет реального поведения клиентов;
- отсутствие фиксированных коэффициентов.
Однако для корректной работы требуется достаточный объем накопленных данных.
Пользовательские модели
Некоторые компании создают собственные правила распределения ценности.
- 50% получает первое касание;
- 30% – последний рекламный источник;
- 20% распределяются между остальными взаимодействиями.
Подобные модели позволяют учитывать особенности конкретного бизнеса, длительность цикла сделки и специфику маркетинговой стратегии.
Post-click атрибуция (после нажатия кнопки)
Здесь учитываются только случаи, когда пользователь кликнул по рекламному объявлению.
Если после перехода была совершена покупка в пределах окна атрибуции, конверсия засчитывается соответствующему каналу.
Этот подход долгое время оставался основным стандартом оценки эффективности интернет-рекламы.
Post-view атрибуция (последующий просмотр)
Анализирует влияние показов рекламы без обязательного перехода по объявлению.
Например, пользователь увидел баннер, не нажал на него, но спустя несколько дней самостоятельно нашел сайт и оформил заказ.
Такая модель помогает оценить эффективность медийной рекламы и кампаний, направленных на повышение узнаваемости бренда.
Принцип выбора модели атрибуции
Универсального варианта не существует. Выбор зависит от особенностей бизнеса, длительности цикла сделки, количества рекламных каналов и целей маркетинговых кампаний. Чтобы аналитика приносила практическую пользу, важно понимать специфику продвижения и регулярно проверять, соответствует ли выбранный подход текущим задачам компании.
Учитывать цели рекламы и этап воронки
Первым шагом стоит определить, что должна решить рекламная кампания.
Если это привлечение новой аудитории и повышение узнаваемости бренда, полезно анализировать модели, ориентированные на первое взаимодействие. Они показывают, какие каналы лучше всего знакомят потенциальных клиентов с компанией.
Когда приоритет – увеличение количества заявок или продаж, чаще применяют методы, учитывающие последние касания либо весь путь пользователя. Они помогают понять, какие инструменты эффективнее доводят клиента до покупки.
Если маркетинг работает одновременно на привлечение и удержание аудитории, имеет смысл сравнивать результаты сразу по нескольким моделям.
Ориентироваться на цикл сделки и число касаний
Чем дороже продукт и сложнее процесс принятия решения, тем больше взаимодействий проходит пользователь перед покупкой.
Для товаров повседневного спроса путь клиента обычно короткий. В таких случаях даже простые модели способны дать достаточно точную картину.
Если же компания продает недвижимость, автомобили, промышленное оборудование, программное обеспечение или оказывает услуги бизнесу, цикл сделки может длиться несколько месяцев. За это время клиент успевает взаимодействовать с различными рекламными каналами десятки раз.
В подобных ситуациях многоканальная атрибуция позволяет значительно точнее понять вклад каждого этапа.
Читайте также
CR (коэффициент конверсии) — что это такое в рекламе и маркетинге, как посчитать показатель
Оценить объем и качество доступных данных
Некоторые модели предъявляют высокие требования к количеству информации.
Например, Data-driven работает корректно только, если есть множество конверсий и накопленной статистики.
Если данных недостаточно, результаты могут оказаться менее достоверными. В этом случае лучше использовать классические модели, которые опираются на фиксированные правила распределения ценности.
- корректную настройку счетчиков;
- передачу событий;
- отслеживание целей;
- интеграцию с системами управления контентом;
- объединение данных из различных источников.
Чем полнее информация о пути клиента, тем точнее будут выводы.
Где настраивают модели атрибуции
Использовать их можно сразу в нескольких системах. Каждая из них анализирует данные по собственным правилам, поэтому показатели могут отличаться.
Веб-аналитика
Наиболее распространенный вариант. Сервисы собирают информацию о посещениях сайта, источниках переходов, последовательности действий пользователей и совершенных конверсиях.
Именно здесь чаще всего сравнивают различные модели, оценивают эффективность каналов и анализируют путь клиента.
Важно помнить, что каждая аналитическая платформа использует собственные алгоритмы обработки информации, поэтому одинаковая кампания может иметь разные показатели в разных отчетах.
Рекламные кабинеты
Они позволяют оценивать эффективность групп объявлений и креативов с учетом выбранного правила распределения конверсий.
Однако такие кабинеты обычно анализируют только взаимодействия внутри своей экосистемы, например, Яндекс, и не всегда видят полный путь пользователя через другие каналы.
Поэтому использовать их, как единственный источник сбора данных не рекомендуется.
Системы управления контентом и сквозной аналитики
- сайта;
- рекламных платформ;
- телефонии;
- электронной почты;
- мессенджеров;
- офлайн-продаж.
Это позволяет связать маркетинговые расходы с реальной выручкой и точнее определить вклад каждого канала в итоговую прибыль.
Как модель атрибуции влияет на рекламные показатели
От выбора напрямую зависят значения практически всех метрик.
- стоимость привлечения клиента;
- рентабельность рекламы;
- коэффициент конверсии;
- окупаемость рекламных кампаний;
- эффективность отдельных источников трафика.
Например, канал, который раньше казался убыточным, может оказаться быть важной точкой первого взаимодействия с брендом. И наоборот, реклама с множеством последних кликов не всегда является основной причиной покупки.
Поэтому любые отчеты необходимо интерпретировать с учетом используемой модели атрибуции.
Распространенные ошибки при работе
Даже правильный выбор не гарантирует корректных выводов. Неточности в анализе способны привести к неверному распределению бюджета и снижению эффективности.
Оценка рекламы только по последнему клику
Это одна из самых распространенных ошибок. Конечный переход действительно часто завершает покупку, но далеко не всегда становится причиной принятия решения.
Если игнорировать предыдущие взаимодействия, можно ошибочно отказаться от каналов, которые регулярно приводят новую аудиторию и формируют интерес к продукту.
Сравнение данных из систем с разными правилами учета
Различные сервисы используют собственные алгоритмы обработки информации.
Из-за этого показатели могут различаться даже при анализе одной и той же рекламной кампании.
- модели атрибуции;
- окна учета;
- правила подсчета конверсий;
- периоды анализа.
Иначе выводы окажутся некорректными.
Игнорирование офлайн-продаж и кросс-девайсных (объединенных) переходов
Не все покупки совершаются сразу после посещения сайта.
- изучить предложение с мобильного телефона;
- продолжить поиск информации на компьютере;
- оформить заказ в звонке;
- завершить покупку в офисе компании.
Если эти взаимодействия не объединяются в единую цепочку, часть вклада рекламных каналов теряется.
Слишком короткое или длинное окно атрибуции
Неправильно выбранный период анализа также искажает результаты.
Первое не позволяет учитывать пользователей, которые принимают решение постепенно.
Второе, наоборот, начинает связывать с рекламой конверсии, которые произошли уже по другим причинам.
Поэтому срок окна должен соответствовать реальному циклу сделки.
Читайте также
SaaS: что это за сервис, примеры моделей продаж для бизнеса
Ограничения моделей атрибуции
Несмотря на высокую ценность, такой метод оценки не может обеспечить абсолютную точность эффективности маркетинга.
- ограничения файлов cookie (набора данных);
- использование разных устройств;
- настройки конфиденциальности;
- блокировщики рекламы;
- отсутствие информации об офлайн-взаимодействиях;
- особенности работы отдельных аналитических платформ.
На практике, ни один из перечисленных методов не способен полностью объяснить поведение пользователя, поскольку на решение о покупке влияет множество факторов: рекомендации, доверие к бренду, сезонность, стоимость товара или услуги, качество обслуживания и другие обстоятельства, которые не всегда поддаются автоматическому анализу. По этой причине следует рассматривать их как аналитический инструмент, помогающий принимать более взвешенные решения, а не как единственный критерий оценки эффективности маркетинговых каналов.
Подведем итоги
Модель атрибуции помогает понять, каким образом различные рекламные пути влияют на конверсию и продажи. Она позволяет анализировать путь клиента, объективнее оценивать эффективность маркетинговых кампаний и принимать более взвешенные решения при распределении бюджета.
Выбор зависит от целей бизнеса, длительности цикла сделки, количества точек касания и объема накопленных данных. Простые варианты подходят для базовой аналитики, тогда как многоканальные и алгоритмические позволяют глубже изучить вклад каждого взаимодействия.
Поэтому, если вы все еще не используете их в своей работе, обязательно начните это делать, чтобы понять, что именно становится решающим этапом перед покупкой именно у вас.
Часто задаваемые вопросы
Универсального варианта нет, но большинству компаний (особенно на старте) подходит линейная или U-образная. Если конверсий много (от 1000 в месяц) – оптимальна Data-driven.
В первом случае вся ценность конверсии передается каналу, который впервые привел пользователя. Во втором, наоборот, учитывает только источник, после которого была совершена покупка или другое целевое действие.
Да. Более того, такой подход считается одним из наиболее эффективных.
Проверять актуальность рекомендуется регулярно – например, после изменения маркетинговой стратегии, запуска новых рекламных каналов, изменения цикла сделки или внедрения новых инструментов аналитики.
