Модели атрибуции: 5 видов и как выбрать нужную в 2026

Клиент увидел объявление в Яндекс Директе, через 3 дня пришёл из поиска, через неделю написал в Telegram, через 2 недели позвонил по номеру с визитки и купил на 89 400 ₽. Кому засчитать деньги? Ответ зависит от модели атрибуции — правила, которое определяет, какой канал «заработал» продажу. Разбираем 5 моделей на одном примере, чтобы вы видели реальную картину и не резали работающие каналы.

Что такое модель атрибуции и зачем она нужна

Модель атрибуции — это правило, которое определяет, как именно ценность конверсии распределяется между каналами в цепочке касаний пользователя. Другими словами, это алгоритм, решающий, какому каналу «отдать заслугу» за продажу, когда покупатель взаимодействовал с брендом несколько раз.

Цепочка касаний — это последовательность взаимодействий пользователя с рекламой перед совершением целевого действия. Например: клиент увидел рекламу в социальной сети, затем нашёл вас через поиск, открыл письмо из рассылки и только после этого купил. Без модели атрибуции непонятно, какой из этих контактов действительно повлиял на решение.

Конверсия в контексте атрибуции — это любое целевое действие пользователя: покупка, заявка, подписка, скачивание. Модель атрибуции не меняет количество конверсий — она влияет на то, как именно они распределяются между каналами в отчётах.

Single-touch модели: вся ценность одному каналу

Single-touch модели атрибуции присваивают 100% ценности конверсии одному единственному каналу в цепочке касаний. Это простые модели, которые легко внедрить и понять, однако они значительно упрощают реальную картину пути клиента.

First Click (Первый клик) отдаёт всю ценность первому каналу в цепочке. Эта модель полезна для анализа верхней части воронки — каналов привлечения, которые знакомят пользователя с продуктом. Если вы хотите понять, какой канал привлёк внимание клиента изначально, используйте First Click. Минус: модель полностью игнорирует все последующие касания, включая те, что непосредственно побудили к покупке.

Last Click (Последний клик) работает наоборот — отдаёт 100% ценности последнему каналу перед конверсией. Это модель для анализа нижней части воронки: она показывает, какой канал «закрыл» сделку. Last Click популярна в performance-маркетинге, где важно отслеживать короткие цепочки. Недостаток: модель не учитывает, что пользователь мог узнать о бренде месяц назад через другой канал.

Last Non-Direct Click — модификация Last Click, которая исключает прямой трафик (пользователь ввёл URL напрямую или перешёл через закладку). Модель решает проблему «съедания» ценности прямым трафиком и показывает, какой рекламный канал реально повлиял на финальное решение. Это одна из наиболее используемых моделей в Яндекс Метрике.

Single-touch модели подходят для бизнесов с короткими цепочками касаний (1–3 касания) или когда нужен быстрый поверхностный анализ. Для длинных путей клиента (больше 3 касаний) рекомендуется переходить к multi-touch моделям, чтобы получить объективную картину вклада каждого канала.

Multi-touch модели: ценность распределяется между каналами

Multi-touch модели атрибуции решают главную проблему single-touch подхода — несправедливое распределение ценности конверсии одному каналу. В реальности путь клиента часто включает 4–7 касаний, и каждый из них вносит вклад в принятие решения. Эти модели присваивают вес каждому каналу в цепочке, что даёт объективную картину эффективности всей воронки.

Линейная модель (Linear Model)

Линейная модель атрибуции распределяет ценность конверсии поровну между всеми каналами в цепочке. Если клиент увидел рекламу в социальных сетях, затем кликнул по баннеру и совершил покупку через email-рассылку — каждый канал получит по 33,3%. Модель проста в интерпретации и показывает реальный охват маркетинговой активности, но не учитывает разную роль каналов: первый контакт с брендом и финальное касание перед покупкой часто имеют разную значимость.

Модель с временным спадом (Decay)

Модель с временным спадом присваивает больший вес каналам, которые ближе по времени к покупке. Каждое касание получает меньший вес, чем предыдущее — чем давнее контакт, тем меньше его влияние. Например, для цепочки из 4 каналов визитка ближе всех к покупке получит наибольший вес, а Директ в начале пути — наименьший. Модель хорошо подходит, когда нужно найти баланс между первым знакомством и финальным решением.

Позиционная модель (U-Shape, Position-Based)

U-shape атрибуция придаёт больший вес первому и последнему касанию в цепочке, распределяя оставшуюся ценность между промежуточными точками. Типичное распределение: 40% первому каналу, 40% последнему и 20% равно делятся между оставшимися. Логика модели: начало пути формирует интерес, а конец пути подталкивает к покупке. Позиционная модель хорошо подходит для анализа средних и длинных цепочек, где важно понять роль как верхней, так и нижней части воронки.

Сравнение multi-touch моделей

5 моделей на примере сделки 89 400 ₽

Возьмём реальную цепочку: клиент увидел объявление в Директе (день 0), через 3 дня пришёл из поиска SEO (день 3), через неделю написал в Telegram (день 10), через 2 недели позвонил по номеру с визитки (день 14) и купил на 89 400 ₽. Вот как каждая модель распределит эту сумму между каналами:

Последнее касание отдаёт все деньги визитке, хотя клиент узнал о вас из Директа. Первое касание отдаёт всё Директу, хотя визитка «закрыла» сделку. Линейная честно делит поровну. Спад учитывает близость к покупке: визитка получает больше всех, Директ — меньше. U-образная отдаёт по 40% первому и последнему касанию (по 35 760 ₽), а оставшиеся 20% делит поровну между серединой (по 8 940 ₽).

Какие модели доступны в Яндекс Директе и Метрике

Яндекс Директ и Яндекс Метрика предоставляют разные наборы моделей атрибуции, и важно понимать разницу: Директ использует модель для обучения рекламных алгоритмов и расчёта стоимости конверсий, а Метрика — для аналитики и отчётности. Эти системы работают связанно, но настраиваются раздельно. Подробнее о настройке сквозной аналитики в Fury CRM.

Модели в Яндекс Директе

В Директе доступны Last Click (по умолчанию), Last Non-Direct Click и Автоматическая модель атрибуции. Автоматическая использует данные Метрики и распределяет ценность конверсии на основе фактических цепочек касаний. Настройка модели в Директе влияет на стратегию «Оптимизация конверсий»: алгоритм обучается на тех конверсиях, которые модель связывает с каналом. Окно атрибуции по умолчанию — 28 дней.

Модели в Яндекс Метрике

Метрика предлагает расширенный список: First Click, Last Click, Last Non-Direct Click, Линейная и Position-Based. Также доступна модель на основе данных — аналог Data-Driven Attribution, которая анализирует реальные пути клиентов. В отличие от Директа, Метрика позволяет настроить произвольное окно атрибуции и учитывает кросс-девайс переходы, если настроена сквозная аналитика.

Кросс-девайс в экосистеме Яндекса

Кросс-девайс в Яндексе работает через связывание устройств по авторизованным данным пользователей, вошедших в аккаунт Яндекса. Это позволяет корректно атрибутировать конверсии, где клиент увидел рекламу на телефоне, а купил с компьютера. Функция доступна при использовании счётчика Метрики и влияет на точность отчётов, но ограничена пользователями, авторизованными в экосистеме Яндекса.

Для корректной аналитики рекомендуется использовать одинаковую модель атрибуции в Директе и Метрике. Если в Директе выбрана Автоматическая модель, а в Метрике — Last Click, данные в отчётах будут расходиться, что затруднит анализ эффективности рекламы.

Как выбрать модель атрибуции: пошаговый чек-лист

Выбор модели атрибуции зависит от четырёх ключевых параметров бизнеса. Нет универсального решения — одна и та же модель покажет разные результаты для интернет-магазина электроники и для сервиса с длинным циклом сделки.

Чек-лист из 4 вопросов

1. Какова длина цикла сделки? Если клиент принимает решение за один день — подойдёт Last Click. Если решение занимает недели или месяцы — нужна multi-touch модель, которая распределит ценность между всеми касаниями.
2. Сколько каналов задействовано в воронке? Если вы используете только контекст и таргет — Last Click достаточно. Если активно работаете с верхней частью воронки (видео, баннеры, контент) и хотите оценить их вклад — нужна модель с распределением.
3. Какой объём данных? Data-Driven Attribution требует значительной выборки. Для новых проектов или узких ниш эта модель может работать некорректно из-за нехватки данных.
4. Какие цели у performance-маркетинга? Если задача — оптимизация бюджета на нижнюю воронку, подойдёт Last Non-Direct Click. Если нужно понять реальную роль верхней части воронки — выбирайте Position-Based или Линейную.

Рекомендации по сценариям

Типичные ошибки при работе с атрибуцией

Ошибка номер один — отключать каналы по Last Click, потому что они не «закрывают» продажу напрямую. Рекламодатель убирает медийные размещения или ретаргетинг, которые работают на верхнюю часть воронки, и удивляется падению конверсии через месяц. Каналы, формирующие спрос, не могут показать ROI в модели Last Click — это не значит, что они бесполезны.

Вторая частая проблема — слишком частая смена модели атрибуции. Алгоритмы Яндекс Директа обучаются 7–14 дней под каждую модель. Если менять настройку еженедельно, система не успеет стабилизироваться, и данные будут хаотичными. Решение — зафиксировать модель минимум на месяц, собрать данные и только потом анализировать.

Третья ошибка — расхождение модели между Директом и Метрикой. Если в Директе выбрана Автоматическая модель, а в Метрике — Last Click, отчёты покажут разные данные по одним и тем же каналам. Это не баг, а особенность: Директ оптимизирует ставки по своей модели, а вы анализируете по другой. Для согласованной аналитики используйте одинаковую модель в обеих системах.

Где настроить модель атрибуции

В Яндекс Директе настройка находится в режиме эксперта. Перейдите в раздел «Стратегия» → «Дополнительные настройки» → «Модель атрибуции». Здесь доступны Last Click, Last Non-Direct Click и Автоматическая модель. Важно: изменение модели в Директе влияет на оптимизацию ставок и распределение бюджета между кампаниями.

В Яндекс Метрике модель атрибуции настраивается на уровне отчётов. Откройте любой отчёт по источникам трафика — например, «Источники → Директ» — и в настройках отчёта выберите нужную модель. Это не повлияет на работу рекламных алгоритмов, но изменит представление данных в отчётах.

Как смотреть несколько моделей одновременно в Fury CRM

В Fury CRM на вкладке «Каналы и ROI» в заголовке блока «Атрибуция по моделям» можно переключать пять моделей — последнее касание, первое касание, линейную, с временным спадом и U-образную (40/20/40) — или задать свои веса («Своя модель»), и видеть, как меняется ROI по каналам. Все касания клиента — визиты, заявки, звонки, переписки — видны в «Пути клиента» в карточке сделки. Модели распределяют выручку по всем визитам клиента за 90 дней до заявки, в том числе с разных устройств, а не только по UTM последней заявки. Для SEO есть отдельный отчёт «Страницы входа из поиска»: заявки можно привязать к первому или последнему касанию из поиска.

В Fury CRM есть встроенный коллтрекинг: подменные номера подключаются к каналам (Директ, SEO, соцсети, мессенджеры), а динамические номера DNI дают каждому посетителю свой номер, который держится за ним, пока он на сайте, и ещё 30 минут после последнего просмотра, и передают ClientID Метрики для офлайн-конверсий. Записи разговоров с перемоткой доступны в ленте карточки, что позволяет видеть полную картину пути клиента.

Что нужно, чтобы модели работали

Любая модель атрибуции работает ровно настолько хорошо, насколько полны ваши данные. Четыре компонента:

1. Код на сайте — трекер Fury и счётчик Яндекс Метрики. Без них нет визитов. В Fury цели для офлайн-конверсий в Метрике создаются кнопкой «Создать цели».
2. Коллтрекинг — подменные номера. Без него звонки не распределяются по каналам. В Fury коллтрекинг подключается к Novofon, Mango Office, UIS, Sipuni, Plusofon, Zadarma, Билайн, МТС и другим операторам — по API-ключу или вебхуку.
3. Мессенджеры в CRM — переписки из Telegram, MAX, ВКонтакте и Avito (WhatsApp — через Wazzup). Без них «Путь клиента» обрывается на последнем визите. В Fury все каналы клиента собраны в одной ленте карточки.
4. Сумма в сделке — ценность конверсии. Без неё вы видите количество заявок, но не рубли. В Fury сумма выигранной сделки автоматически попадает в отчёты по каналам и может уходить в Метрику офлайн-конверсией.

Что делать с результатами: 3 правила перераспределения бюджета

1. Если канал хорош по First Click и плох по Last Click — он знакомит. Не режьте. Он приводит клиентов, которых потом закрывают другие каналы. Директ в нашем примере показал 89 400 ₽ по First Click — значит, именно он знакомит аудиторию с продуктом.
2. Смотрите минимум 2 модели одновременно. Last Click + First Click дают верх и низ воронки. Если они совпадают — канал работает на всём пути. Если расходятся — канал работает на одном этапе, и его роль зависит от модели.
3. Перераспределяйте постепенно. Меняйте бюджет на 10–15% за раз и следите 2 недели. Резкое отключение канала сломает воронку, даже если по Last Click он «не работает».

Попробуйте сквозную аналитику с 5 моделями атрибуции в Fury CRM — 30 дней бесплатно, без карты. Зарегистрироваться →