Какую модель атрибуции выбрать в Яндекс Метрике: разбор моделей атрибуции конверсий и их логики

Пользователь редко совершает покупку после первого же визита на сайт. Обычно перед конверсией он взаимодействует с компанией несколько раз: кликает по рекламе, переходит из поиска, читает рассылку, а затем возвращается с другого устройства или напрямую. В такой ситуации возникает закономерный вопрос: какому именно источнику засчитать продажу?

Ответ зависит от выбранной модели атрибуции. Именно она определяет, какой канал получит ценность целевого действия, а значит, напрямую влияет на оценку эффективности рекламы, распределение бюджета и маркетинговые решения.

Эта тема стала особенно важной после масштабного обновления Яндекс Метрики: сервис полностью отказался от устаревших моделей в пользу кросс-девайс анализа и автоматической атрибуции.

В этой статье разберем, какие модели атрибуции доступны в Яндекс Метрике сегодня, чем они отличаются друг от друга и как выбрать подходящий вариант под ваши бизнес-задачи.

Почему Яндекс обновил модели атрибуции

Весной Яндекс обновил модели атрибуции в Метрике и Директе. Изменения не затронули сам принцип их работы, но кардинально изменили подход к учету пути пользователя.

Раньше для некоторых моделей нужно было вручную включать функцию «Кросс-девайс», которая связывала визиты одного человека с разных устройств в единую цепочку. После обновления этот механизм стал частью стандартной логики Метрики. Теперь при анализе конверсий переходы со смартфона, компьютера и планшета учитываются автоматически - отдельно включать кросс-девайс больше не требуется.

При этом Яндекс прекратил поддержку устаревших моделей, которые не умели связывать устройства пользователей. Знакомые названия — «Первый переход», «Последний переход» и «Последний значимый переход» — сохранились в интерфейсе, но теперь все они по умолчанию рассчитываются по кросс-девайс логике.

После обновления пользователям доступны четыре модели атрибуции:

• Автоматическая;
• Первый переход;
• Последний переход;
• Последний значимый переход.

Что такое атрибуция и как работает кросс-девайс

Представьте сценарий: пользователь впервые перешел на сайт по рекламе, затем вернулся из поиска, позже открыл письмо из рассылки и только после этого оформил заказ. В зависимости от выбранной модели конверсия может быть записана на счет любого из этих источников.

Благодаря встроенному кросс-девайс подходу Яндекс Метрика связывает эти действия в один сценарий. Системе больше не важно, что клиент нашел товар с телефона по дороге на работу, а купил вечером с домашнего ноутбука, для аналитики это будет единый путь одного пользователя, а не два разных визита.

Контекстная реклама

Приводим целевых клиентов в моменте.
Платите только за лиды, а не за показы.

Оставить заявку →

1. Первый переход

Модель присваивает конверсию источнику, через который пользователь впервые попал на сайт.

• Когда использовать: Подходит, если нужно понять, какие каналы привлекают холодную аудиторию и работают на узнаваемость бренда. Модель особенно полезна для бизнеса с длительным циклом сделки (недвижимость, автосалоны, сложные B2B-услуги), где между первым знакомством и покупкой проходят недели или месяцы.
• Что важно учитывать: Модель полностью «слепа» к промежуточным касаниям. Если клиент пришел из поиска, а купил благодаря контекстной рекламе, вся ценность достанется поисковому переходу. Из-за этого легко недооценить каналы, которые догревают аудиторию и доводят ее до сделки.

Пример распределения конверсий при атрибуции «Первый переход». Больше всего конверсий приносят прямые заходы и переходы из поисковых систем. Реклама на 3-ем месте.

2. Последний переход

Модель присваивает конверсию источнику, с которого пользователь пришел на сайт непосредственно перед выполнением целевого действия.

• Когда использовать: Помогает анализировать каналы, которые закрывают сделку. Её часто выбирают для оценки эффективности точечных инструментов: email-рассылок, ретаргетинга, push-уведомлений и промомеханик, работающих с уже «горячей» аудиторией.
• Что важно учитывать: Абсолютно не учитывает историю взаимодействий. Если пользователь долго принимал решение, вклад каналов, которые сформировали спрос и познакомили его с продуктом, останется незамеченным. Кроме того, эта модель склонна переоценивать прямые переходы (когда пользователь просто ввел адрес сайта в строку браузера, чтобы завершить покупку).

Пример распределения конверсий при атрибуции «Последний переход». Больше всего конверсий приносят переходы из поисковых систем. Реклама на 4 месте.

3. Последний значимый переход

Модель присваивает конверсию последнему значимому источнику трафика. При этом прямые заходы на сайт и внутренние переходы не считаются значимыми, если до них пользователь уже взаимодействовал с другими каналами.

Например: если пользователь сначала перешел по рекламе, а спустя несколько дней самостоятельно ввел адрес сайта в браузере и оформил заказ, конверсия будет засчитана рекламе, а не прямому заходу.

• Когда использовать: Это наиболее универсальная модель для оценки классического маркетинга. Она помогает объективно оценить вклад рекламы, соцсетей и SEO без искусственного завышения доли прямого трафика.
• Что важно учитывать: Если вам необходимо зафиксировать именно финальный технический контакт перед покупкой (даже если это был прямой переход), лучше использовать модель «Последний переход».

Пример распределения конверсий при атрибуции «Последний значимый переход». Больше всего конверсий приносят переходы из поисковых систем. Реклама на 4 месте.

4. Автоматическая атрибуция

Это «умная» модель Яндекса на базе машинного обучения. Алгоритм сам анализирует миллионы цепочек касаний и определяет, какой именно источник внес наибольший вклад в совершение конверсии в каждом конкретном случае.

• Когда использовать: Яндекс настоятельно рекомендует использовать эту модель для всех рекламных кампаний в Директе. На автоматической атрибуции стратегии Яндекса обучаются быстрее всего, точнее оптимизируют показы и находят аудиторию, готовую оставить заявку или купить товар.
• Что важно учитывать: Автоматическая атрибуция подходит для управления рекламными кампаниями, но при анализе эффективности маркетинга стоит сравнивать ее результаты с другими моделями. Это позволит лучше понять роль каждого канала в пути пользователя к конверсии.

Пример распределения конверсий при атрибуции «Автоматическая». Больше всего конверсий приносят переходы из поисковых систем. Реклама на 2 месте.

Как модели атрибуции распределяют конверсию

Представим классический путь клиента перед покупкой:
Поиск ➔ Email-рассылка ➔ Реклама ➔ Прямой заход ➔ Покупка

В зависимости от выбранной модели атрибуции конверсия будет засчитана разным источникам.

Пример показывает главный принцип атрибуции: одна и та же покупка может быть засчитана разным источникам в зависимости от выбранной модели.

В этом сценарии:

• поиск создал первое знакомство с брендом;
• email-рассылка поддержала интерес;
• реклама помогла вернуть пользователя и приблизить решение о покупке;
• прямой заход оказался последним контактом перед заказом.

Выбор модели зависит от того, какую роль канала нужно оценить: привлечение, влияние на решение или непосредственное завершение конверсии.

Вывод

Атрибуция в Яндекс Метрике - это инструмент для гибкой настройки фокуса, а не способ найти единственно «правильный» источник. Путь современного пользователя к покупке становится всё длиннее, а точек касания всё больше.

Поэтому модель атрибуции нужно выбирать не по принципу «какая лучше», а исходя из задачи:

• нужно найти источники новых клиентов - смотрите первый переход;
• нужно оценить влияние каналов на решение - используйте последний значимый переход;
• нужно понять, что непосредственно привело к покупке - анализируйте последний переход;
• нужно оптимизировать рекламу - используйте автоматическую атрибуцию.

Главная задача аналитики не просто распределить конверсии между каналами, а понять, какую роль каждый канал играет в пути пользователя и как это использовать для более эффективного управления маркетингом.