Что такое атрибуция?
Атрибуция отвечает на обманчиво простой вопрос: какой источник трафика заслуживает кредит за конверсию? Большинство аналитических систем отдают всю заслугу последнему клику перед продажей. Это одно решение тихо обескровливает каналы, которые на самом деле начинают путь клиента — контент, имиджевую рекламу, соцсети — и перенаправляет бюджет в каналы, которые этот путь просто завершают. Мульти-тач атрибуция убирает эту ошибку: она распределяет кредит конверсии между всеми точками касания, через которые реально прошёл клиент.
Проблема, которую мы решаем
Представьте типичный путь покупателя:
- Человек увидел вашу рекламу в Яндекс или Google — кликнул, посмотрел, ушёл.
- Через три дня нашёл статью в блоге через поиск — почитал, не купил.
- Через неделю увидел ретаргетинг в VK или Facebook — снова зашёл.
- Ещё через два дня вспомнил, набрал адрес напрямую — и купил.
В большинстве аналитических систем вся заслуга уходит последнему клику — прямому визиту. Яндекс, Google Ads, блог и соцсеть получают ноль. Маркетолог открывает отчёт и думает: «Зачем тратить деньги на рекламу, если люди всё равно приходят напрямую?» Кампании отключаются. Через два месяца продажи падают. Цена неправильной атрибуции — это бюджеты, срезанные с каналов, которые на самом деле работали.
Что такое точка касания
Каждый раз, когда пользователь приходит на ваш сайт из нового источника — это точка касания (touchpoint). Источником может быть:
- Платная реклама (Яндекс, Google Ads, Meta, TikTok, LinkedIn, Microsoft)
- Органический поиск
- Реферальная ссылка с другого сайта
- Email-рассылка с UTM-метками
- Прямой визит
- Любой UTM-канал, который вы настроили
Мульти-тач атрибуция отслеживает всю цепочку касаний — а не только последнее звено — и честно распределяет кредит конверсии между каналами, которые в ней участвовали.
Чем WebMetrics отличается от Google Analytics 4 или Яндекс Метрики
В GA4 атрибуция есть, но с рядом ограничений, которые особенно критичны для честной отчётности. Вот в чём разница:
| Возможность | Google Analytics 4 | WebMetrics |
|---|---|---|
| Доступные модели атрибуции | Data-driven (по умолчанию), Last Click, First Click, Linear, Position-based, Time Decay | First Click, Last Click, Linear, U-Shaped, Time Decay — прозрачные, детерминированные, переключаются в один клик |
| Окно ретроспективы (lookback) | Ограничено 30 или 90 днями в зависимости от типа конверсии | Определяется диапазоном дат отчёта, без искусственного потолка |
| Cookies и согласие | По умолчанию работает на cookies. Под GDPR требуется баннер согласия; те, кто отказался, выпадают из аналитики. | Cookieless by design. При совместимой настройке баннер согласия не требуется. Считаются все посетители. |
| Срок хранения данных | Пользовательские данные удаляются через 2 или 14 месяцев | Срок хранения определяете вы — данные остаются в РФ на ваших условиях |
| Где хранятся данные | Обработка на стороне Google, возможна передача в США | Хостинг полностью в пределах РФ |
| Сэмплирование | При больших объёмах отчёты могут строиться по выборке | Без сэмплирования — все данные, в каждом отчёте |
| Прозрачность модели | Data-driven — чёрный ящик, веса не видны | Каждая модель задокументирована и предсказуема. Любую цифру можно перепроверить вручную. |
Что это значит на практике. Если треть вашего современного трафика отказывается от cookies — для GA4 этих людей просто не существует, их путь невидим от первого касания до последнего. WebMetrics видит каждого посетителя и атрибутирует каждую конверсию, а вы решаете, как взвешивать вклад каналов.
Пять моделей атрибуции
В WebMetrics встроено пять моделей атрибуции. Ни одна из них не является «правильной» в абсолютном смысле — каждая отвечает на свой вопрос. Используйте их в комбинации.
1. First Click — модель осведомлённости
Вся заслуга достаётся первому источнику, который привёл пользователя на сайт.
Когда использовать. Вы запускаете новый продукт или выходите на новый рынок и хотите понять, какие каналы лучше всего знакомят с брендом свежую аудиторию.
Числовой пример. B2B SaaS-компания тратит 250 000 ₽/мес на Google Ads, 170 000 ₽ на LinkedIn и 130 000 ₽ на контент. За квартал закрыто 60 сделок. По First Click LinkedIn привёл 28 этих клиентов, Google Ads — 18, контент — 14. По Last Click LinkedIn выглядел бы как канал, давший всего 6 сделок — а на самом деле он был «парадной дверью» для половины пайплайна.
2. Last Click — модель «закрывателя»
Вся заслуга достаётся последнему источнику перед конверсией. Это стандарт в большинстве классических систем аналитики, включая Universal Analytics.
Когда использовать. Вас интересует только финальный «дожим» — что заставило человека нажать «Купить» прямо сейчас.
Системная проблема. Last Click хронически недооценивает все каналы, работающие в верхней части воронки. Блоги, SEO, медийная реклама, спонсорство подкастов, имиджевые кампании всегда будут выглядеть слабее, чем они есть на самом деле — просто потому, что по определению они редко бывают последним шагом.
Числовой пример. E-commerce-магазин видит, что 65 % конверсий по Last Click приходят с «прямых» заходов. Команда решает, что платный трафик не работает, и срезает бюджет Google Ads вдвое. Через три месяца прямой трафик упал на 40 %, выручка просела на 7 200 000 ₽/мес. Причина: именно Google Ads формировал узнаваемость, которая и приводила к этим прямым визитам.
3. Linear — модель равного вклада
Кредит делится поровну между всеми точками касания.
Когда использовать. Как базовый ориентир. Linear — хорошая отправная точка, когда вы ещё не знаете, кто из каналов чем занимается: эта модель убирает структурную предвзятость в пользу первого или последнего касания.
Числовой пример. В пути клиента три точки касания: контекстная реклама, статья в блоге и письмо рассылки. По Linear каждая получает 33,3 % стоимости конверсии. Если заказ принёс 12 000 ₽, контекст, контент и email получают по 4 000 ₽.
Почему это важно. Каналы середины воронки — email-нарратив, ретаргетинг, органический контент — наконец получают кредит за работу, которую они реально делают. Маркетологи перестают тихо обескровливать ту часть воронки, которая удерживает клиента между первым интересом и покупкой.
4. U-Shaped — позиционная модель
Первое касание получает 40 %, последнее — 40 %. Оставшиеся 20 % делятся поровну между всеми промежуточными точками. (При одном касании оно получает 100 %; при двух — делят по 50 %.)
Когда использовать. Лучший «дефолт» для большинства e-commerce и SaaS-бизнесов. Модель вознаграждает и момент знакомства, и момент покупки, но при этом середина воронки тоже получает заметную долю.
Числовой пример. Конверсия на 16 000 ₽ имеет четыре касания: реклама (первое), блог, email, прямой визит (последнее). По U-Shaped реклама получает 6 400 ₽ (40 %), прямой визит — 6 400 ₽ (40 %), а блог и email делят 3 200 ₽ — по 1 600 ₽ каждому. Сравните с Last Click, где прямой забрал бы все 16 000 ₽, а у трёх остальных каналов в отчёте стоял бы ноль.
5. Time Decay — модель давности
Чем ближе точка касания к моменту конверсии, тем больший вес она получает. Вес убывает экспоненциально с периодом полураспада 7 дней.
Когда использовать. Длинный цикл сделки. B2B, консалтинг, сложные и дорогие покупки, корпоративный софт — всё, где сделка занимает недели или месяцы и где «закрывающий аргумент» важнее «открывающего».
Числовой пример. B2B-сделка закрывается за 45 дней с пятью касаниями: вебинар (день −45), скачивание whitepaper (день −30), письмо (день −10), демо с менеджером (день −3), прямой визит (день 0). По Time Decay с периодом полураспада 7 дней вебинар получает около 1 % кредита, whitepaper — 4 %, email — 28 %, демо — 33 %, прямой — 34 %. Это чётко показывает, какие каналы делают финальную работу в длинных циклах — и куда инвестировать в нижней части воронки.
Как выбрать модель: краткий справочник
| Модель | Лучше всего подходит для | На что обратить внимание |
|---|---|---|
| First Click | Запуск нового продукта, анализ узнаваемости, инвестиции в верх воронки | Недооценивает каналы, которые реально закрывают сделки |
| Last Click | Direct-response кампании, performance-маркетинг в изоляции | Системно занижает вклад контента, SEO и бренда |
| Linear | Базовый анализ, честная оценка работы середины воронки | Уравнивает случайные касания и решающие |
| U-Shaped | E-commerce, SaaS, большинство B2C — лучший дефолт | Менее полезна, когда путь клиента стабильно превышает 6–8 касаний |
| Time Decay | B2B, длинные циклы продаж, консалтинг, сложные покупки | Недооценивает работу верха воронки, идущую за месяцы до закрытия |
Создание отчёта по атрибуции
Откройте Атрибуция в боковом меню (раздел Рост) и настройте отчёт:
- Модель атрибуции — выберите одну из пяти моделей выше. Они показаны карточками (First click, Last click, Linear, U-Shaped, Time Decay); переключение модели мгновенно пересчитывает отчёт.
- Тип и шаг конверсии — что считается конверсией: просмотр страницы (например,
/thank-you) или событие (например,purchase). См. Цели конверсии. - Область атрибуции — Сессия (по умолчанию) связывает касания в рамках одного визита; Посетитель связывает касания по всем сессиям посетителя — для честной мультисессионной картины.
Конверсии или выручка. Если для сайта задана валюта и вы отслеживаете выручку, отчёт распределяет по каналам стоимость конверсии по весам выбранной модели. Иначе распределяется количество конверсий. См. Отслеживание доходов.
Окно ретроспективы. Искусственного окна атрибуции нет — отчёт учитывает все касания, попавшие в выбранный диапазон дат и произошедшие до момента конверсии. Расширьте диапазон, чтобы захватить длинные пути.
Чтение результатов
Отчёт показывает сводные метрики и разбивку по источникам.
Сводные метрики
- Всего посетителей — все, кто дошёл до конверсии
- Всего визитов — сессии, в которых была конверсия
- Всего просмотров — просмотры страниц в конвертирующих сессиях
Разбивка по источникам
- Рефереры — какие сайты привели к конверсиям
- Платная реклама — эффективность платных каналов
- UTM-источники — разбивка по utm_source, utm_medium, utm_campaign, utm_content, utm_term
В каждой строке — источник, начисленный кредит (взвешенные конверсии или выручка) и его доля от общего итога. Подробнее о метках — в статье Аналитика UTM-кампаний.
Практические сценарии
Сценарий 1. Вы собираетесь сократить рекламный бюджет
Прежде чем что-то отключать, откройте Linear или U-Shaped. Если у Google Ads высокая доля по First Click, но низкая по Last Click — этот канал делает работу по привлечению для всех остальных. Отключите его — и одновременно просядут direct, organic и email.
Сценарий 2. Вы оцениваете ROI блога
SEO-статьи почти никогда не получают последний клик. По Last Click контентная программа, которая фактически влияет на 5 000 000 ₽ выручки в месяц, может показывать 670 000 ₽. Переключитесь на Linear, чтобы увидеть реальный вклад. Если разрыв драматичный — у вас не блог не работает, у вас атрибуция не работает.
Сценарий 3. Вы планируете бюджет на следующий квартал
Сравните First Click и Time Decay параллельно. Первая показывает, какие каналы лучше всего привлекают новую аудиторию. Вторая — какие лучше всего её закрывают. Распределяйте бюджет пропорционально реальной роли каждого канала, а не по одному числу из одной модели.
Сценарий 4. Вы запустили новую email-программу
По Last Click email почти всегда выглядит слабо — люди редко покупают прямо из письма. По U-Shaped видно, как часто email становится той самой средней точкой, которая удерживает интерес клиента между первым знакомством и покупкой. Именно за это email и платят.
Главный вывод
Нет «правильной» модели атрибуции. Есть модель, которая задаёт правильный вопрос для конкретного решения, стоящего перед вами. Настоящая ценность — смотреть на несколько моделей одновременно и видеть полную картину: кто приводит клиентов, кто их удерживает, кто закрывает.
Маркетолог, который принимает решения только на основе Last Click — это как руководитель отдела продаж, который выписывает бонус только тому, кто подписал договор, и игнорирует всех, кто работал с клиентом полгода. Команда быстро перестанет вкладываться в долгосрочные возможности. Мульти-тач атрибуция даёт честный ответ на вопрос: за что на самом деле платит ваш маркетинговый бюджет.
Что дальше?
Нужна помощь? Напишите нам на [email protected].
