← Все термины·Атрибуция в digital
Справочник · Атрибуция в digital
Conversion Attribution
Conversion Attribution распределяет ценность завершенной конверсии (покупка, лид, регистрация, установка приложения) между рекламными касаниями, с которыми пользователь столкнулся до конверсии. Модель определяет, какая точка контакта или комбинация точек контакта привела к результату, используя такие модели, как last-click, first-click, linear, time-decay или data-driven/алгоритмическую. На выходе получается распределение ценности по каналам и креативам, которое медиапланировщики используют для перераспределения бюджета в пользу того, что реально привело к конверсии.
Пример с числами
Покупательница в Варшаве в понедельник видит programmatic display-баннер ритейлера, но не кликает. В среду она кликает по объявлению paid search того же ритейлера. В четверг она совершает покупку на €85. В настройке атрибуции рекламодателя задано окно 7-day click / 1-day view: к моменту покупки понедельничный display-показ уже вышел за пределы 1-дневного view-through окна и не получает ценности, а среднийй клик по search укладывается в 7-дневное окно клика и получает 100% ценности конверсии. В дашборде байера продажа на €85 показана как атрибутированная на 100% paid search, и роль display-показа, который на самом деле подтолкнул к визиту, остается скрытой.
Как применяется
Медиапланировщики используют conversion attribution, чтобы решить, каким каналам, площадкам и креативам засчитывать продажи, а это распределение ценности определяет перераспределение бюджета и отчетность по ROI на уровне каналов. Вместо формулы здесь логика: отслеживается последовательность касаний в пути пользователя (показы, клики, view-through), и к этому пути применяется выбранный набор правил, который делит или присваивает ценность по всей цепочке; набор правил и есть весь метод, никакой суммы под этим нет. Ошибка, которую допускают практики, в том, что они берут атрибутированные конверсии из отчетности одной платформы (Meta, Google Ads) и принимают это за полную картину, тогда как каждая платформа видит только свои собственные показы и структурно завышает собственную роль по сравнению с каналами, которые ей недоступны для наблюдения.
Типичная ошибка
Не перераспределяйте бюджет на основе атрибуции, которую сообщает сама платформа; сверяйте ее с независимым слоем измерения (MMM, incrementality-тест или сторонний инструмент атрибуции), который видит весь путь пользователя по каналам.