Маркетинговая атрибуция: статистика

За последнее десятилетие маркетинговые активности охватили платный поиск, соцсети, медийную рекламу, programmatic-закупки, партнёрские программы, инфлюенсерские кампании и собственные каналы. Путь клиента может включать взаимодействия на разных каналах и устройствах, поэтому один отчёт редко отражает весь путь к продаже или лиду.

Маркетинговая атрибуция — это практика распределения ценности между взаимодействиями, связанными с конверсией. Она помогает командам сравнивать вклад каналов, но выводы зависят от доступных данных, выбранной модели и того, как определяются конверсии. Атрибуция — не то же самое, что разрешение идентичности, и сама по себе она не может установить, что конкретное взаимодействие привело к конверсии.

В модели last-click весь зачёт получает последнее зафиксированное взаимодействие перед конверсией. Её просто интерпретировать, но она не учитывает более ранние взаимодействия в том же пути. Модели multi-touch распределяют зачёт между выбранными взаимодействиями, а data-driven-модели используют наблюдаемые данные и выбранную методологию для оценки вклада. Ни одна модель не может надёжно учитывать взаимодействия, которые она не видит или не может связать между собой.

Атрибуция может помочь в планировании кампаний, пересмотре бюджетов и обсуждении измерений. Лучше всего она работает, когда команды понимают заложенные в неё предположения и сопоставляют выводы с другими данными — например, записями в CRM и результатами байеров. Для аффилиатных команд и операторов лидогенерации атрибуция помогает связать источники трафика с результатами на последующих этапах; системы маршрутизации используют эти результаты для другой задачи: решить, куда отправить следующий клик или лид.

Ключевая статистика вкратце

Менее 3% веб-конверсий Google Ads приходились на выведенные из эксплуатации модели first-click, linear, time-decay и position-based — согласно данным Google (апрель 2023 года).
46,9% опрошенных американских маркетологов со стороны брендов и агентств планировали инвестировать в MMM в течение следующего года, а 35% ожидали увеличить инвестиции в MTA — согласно данным EMARKETER и TransUnion (июль 2025 года).
27,6% назвали MMM самой надёжной методологией — согласно данным EMARKETER и TransUnion (июль 2025 года).
19,4% назвали MTA самой надёжной методологией — согласно данным EMARKETER и TransUnion (июль 2025 года).
MTA использовали 58% организаций, работающих по модели ABM, согласно отчёту 6sense State of B2B Marketing Metrics (2025).
MTA использовали 60% организаций, не работающих по модели ABM, согласно отчёту 6sense State of B2B Marketing Metrics (2025).
Атрибуцию last-touch использовали 31% организаций, работающих по модели ABM, и 19% организаций, не работающих по модели ABM, согласно отчёту 6sense State of B2B Marketing Metrics (2025).
MMM использовали 71% опрошенных руководителей маркетинга в крупных компаниях, согласно отчёту Winterberry Group State of Unified Marketing Measurement (2026).
Data-driven-атрибуцию использовали 62%, согласно отчёту Winterberry Group State of Unified Marketing Measurement (2026).
Инкрементальность тестировали 52%, согласно отчёту Winterberry Group State of Unified Marketing Measurement (2026).
Инструменты измерения, встроенные в платформы, использовали 93%, согласно отчёту Winterberry Group State of Unified Marketing Measurement (2026).
Лишь 9% заявили, что очень хорошо справляются с комплексным измерением, согласно отчёту Winterberry Group State of Unified Marketing Measurement (2026).

Ключевые аспекты маркетинговой атрибуции

Модели атрибуции по-разному распределяют зачёт; модель и заложенные в неё предположения должны быть понятны всем, кто интерпретирует результаты.
Отчёты last-click легко читать, но весь зафиксированный зачёт они отдают одному взаимодействию.
Атрибуция multi-touch распределяет зачёт между выбранными взаимодействиями в пути клиента.
Data-driven-модели оценивают вклад на основе доступных данных, поэтому результат зависит от качества и полноты этих данных.
Для измерения по разным каналам и устройствам нужен способ связывать релевантные записи; сама атрибуция не разрешает идентичности.
Отчёты платформ могут опираться на разные определения, окна атрибуции и способы подсчёта, поэтому их результаты могут быть несопоставимы напрямую.
Атрибуция может помочь при принятии бюджетных решений, но её не следует считать доказательством того, что канал привёл к конверсии.
Данные CRM и колбеки от байеров могут дать командам аффилиатного маркетинга и лидогенерации информацию о результатах на последующих этапах.
Обзор операционной стороны — в этом руководстве по софту для трекинга аффилиатного трафика.
В статье о том, как автоматизация связана с ROI в аффилиатном маркетинге, также стоит проверить предположения, на которых основаны опубликованные результаты.

Модели атрибуции в маркетинге

Атрибуция last-click и multi-touch

Атрибуция last-click присваивает зачёт последнему зафиксированному взаимодействию перед конверсией. Простота этой модели может быть полезна для чётко определённой задачи отчётности, но при распределении зачёта она не учитывает более ранние взаимодействия. Поэтому команда, которая полагается только на неё, может не заметить, какую роль другие каналы сыграли в зафиксированном пути.

Атрибуция multi-touch присваивает зачёт нескольким взаимодействиям. К распространённым подходам относятся линейные модели, которые делят зачёт поровну; position-based-модели, которые присваивают разный вес выбранным этапам пути; и time-decay-модели, в которых больший вес получают взаимодействия, произошедшие ближе к конверсии. Каждый подход отражает своё предположение о роли каждой точки контакта.

В апреле 2023 года Google сообщил, что модели first-click, linear, time-decay и position-based выведены из эксплуатации в Google Ads и GA4; ими пользовались менее чем для 3% веб-конверсий Google Ads. В Google Ads модель data-driven стала моделью по умолчанию, при этом last-click осталась доступна. В GA4 эти модели недоступны с ноября 2023 года, согласно документации Google по GA4. Для операторов низкая доля использования говорит о том, что изменение затронуло небольшую часть веб-конверсий Google Ads, но командам всё равно стоит проверить, какую модель используют их отчёты.

Data-driven-атрибуция использует наблюдаемые данные, чтобы оценить связь взаимодействий с конверсиями. Результаты зависят от включённых данных, определения конверсии, окна атрибуции и методологии модели. Более сложная модель не обязательно точнее: команды должны понимать, что именно она измеряет и где заканчивается охват данных.

Выбор подхода зависит от задач измерения в организации, доступа к данным и возможности поддерживать единые определения. У крупных организаций может быть больше ресурсов для интеграции данных из разных систем, тогда как небольшие команды могут предпочесть отчёты платформ или более простую модель. Полезен и гибридный подход: использовать отчёты платформ для управления каналами, а для более широких сравнений — отдельное представление атрибуции с чётко заданными правилами.

Для команд аффилиатного маркетинга и лидогенерации атрибуция — лишь часть общей картины. Hyperone в реальном времени маршрутизирует каждый клик или лид, учитывая настроенные факторы: источник, гео, устройство, время, капы, доступность направления, качество трафика и сигналы фрода. Результаты из CRM и колбеков от байеров, включая принятые, отклонённые и сконвертированные лиды, учитываются при последующих решениях о маршрутизации. Это принятие решений по трафику и лидам, а не отчётность по атрибуции между платформами.

Различия в использовании атрибуции в разных маркетинговых вертикалях

Требования к атрибуции зависят от бизнес-модели и процесса покупки. Команды e-commerce могут сравнивать взаимодействия с платным поиском, соцсетями, медийной рекламой и email, учитывая при этом, что системы отчётности могут по-разному определять конверсии и окна атрибуции.

У SaaS-компаний процесс оценки продукта часто длится дольше, поэтому в планах измерения могут учитываться контент, реклама, взаимодействие с продуктом и контакты с отделом продаж. Подходящая модель зависит от того, какие взаимодействия можно зафиксировать и как команда определяет квалифицированный лид или клиента.

Маркетологам в финансовом секторе и финтехе может потребоваться оценивать каналы привлечения с учётом целевой стоимости и нормативных требований. Процессы измерения должны учитывать применимые внутренние контрольные процедуры и требования к ведению записей.

В аффилиатном маркетинге задействованы разные партнёры, источники трафика и байеры на последующих этапах. Атрибуция помогает командам понять, как зачёт распределяется между зафиксированными взаимодействиями. Для операционного решения о том, куда направить клик или лид, инструменты маршрутизации могут учитывать источник и сигналы качества, а также доступность направления и результаты на последующих этапах.

Multi-touch-атрибуция: применение и ограничения

Как разобраться в пути к конверсии

Атрибуция multi-touch может показать зафиксированные взаимодействия, связанные с конверсией, вместо того чтобы отдавать весь зачёт последнему взаимодействию. Такой обзор ограничен событиями, которые команда может собирать и связывать согласно своим правилам измерения. Его не следует воспринимать как полный перечень всех факторов, повлиявших на клиента.

Например, команда может сравнить два условных пути: в одном зафиксированному взаимодействию с контентом предшествует переход из платного поиска, а в другом единственным зафиксированным взаимодействием становится переход из платного поиска. Модель multi-touch может распределить зачёт иначе, чем last-click, но результат зависит от правил модели и доступных данных.

Атрибуция помогает командам увидеть, какие зафиксированные каналы появляются на разных этапах пути. Сама по себе она не устанавливает причинно-следственную связь и не доказывает, что изменение бюджета приведёт к конкретному результату. Перед принятием важных инвестиционных решений командам стоит описывать пробелы в трекинге и использовать дополнительные данные.

Как использовать атрибуцию при принятии бюджетных решений

Атрибуция может помочь при пересмотре бюджета: она показывает, как выбранная модель распределяет зачёт между каналами и кампаниями. Эти данные позволяют сформулировать вопросы — например, не упускает ли last-click какой-либо канал или не объясняются ли расхождения различиями в определениях на платформах.

Опрос EMARKETER и TransUnion, проведённый в июле 2025 года среди 196 американских маркетологов со стороны брендов и агентств, показал, что 46,9% планировали инвестировать в моделирование маркетинг-микса (MMM) в течение следующего года, а 35% ожидали увеличить инвестиции в multi-touch-атрибуцию (MTA). Для операторов это говорит об интересе к нескольким подходам к измерению вместо опоры на единственное представление атрибуции.

В том же опросе 27,6% назвали MMM самой надёжной методологией, тогда как для MTA этот показатель составил 19,4%. Это повод сравнивать методы с учётом конкретной задачи, а не считать один подход лучшим для каждой кампании.

Воспринимайте оценочный вклад как один из входных параметров, а не как гарантированную меру инкрементального эффекта. Если возможно, сопоставляйте выводы атрибуции с результатами контролируемых тестов, данными CRM или другими источниками, подходящими для решения. Любое заявленное улучшение эффективности или стоимости привлечения должно сопровождаться указанием источника, периода измерения и чёткой методологии.

Оптимизация кампаний

Отчёты атрибуции помогают медиабайерам анализировать зафиксированные взаимодействия на разных каналах и находить направления для дальнейшего изучения. Команды могут использовать эти выводы при оценке структуры кампаний, креативов или решений по аудиториям, помня о том, что данные атрибуции могут быть неполными, а отчёты платформ — не совпадать между собой.

Для аффилиатных команд и операторов лидогенерации анализ кампаний и маршрутизация трафика дополняют друг друга. Атрибуция связывает источники с наблюдаемыми результатами на последующих этапах. Hyperone в реальном времени маршрутизирует следующие клики или лиды на основе настроенных сигналов эффективности и качества, доступности направления, а также результатов из CRM и колбеков от байеров. Если на направлении исчерпан кап или оно недоступно, трафик можно отправить на настроенный резервный вариант.

Атрибуция по разным каналам: что измерять

Точки контакта на пути клиента

Путь клиента может включать несколько взаимодействий с платным поиском, соцсетями, email, медийной рекламой и сайтом компании. Состав каналов и число точек контакта зависят от аудитории, продукта и процесса покупки, поэтому одно среднее значение вряд ли опишет все кампании.

B2B-путь может включать взаимодействия с несколькими участниками закупочной группы и длиться дольше. К таким взаимодействиям относятся email-переписка, вебинары, демонстрации продукта и повторные посещения сайта.

В отчёте 6sense State of B2B Marketing Metrics за 2025 год, основанном на опросе 634 B2B-маркетологов и включающем 100 смоделированных ответов, указано, что MTA использовали 58% организаций, работающих по модели ABM, и 60% организаций, не работающих по модели ABM. Для операторов схожие показатели использования говорят о том, что MTA применяют при обоих подходах, но не показывают, насколько сопоставимы реализация и результаты в разных организациях.

В том же отчёте 6sense указано, что атрибуцию last-touch использовали 31% организаций, работающих по модели ABM, и 19% организаций, не работающих по модели ABM. Это различие делает особенно важной проверку того, как партнёр или команда определяет отчётность, прежде чем сравнивать результаты разных программ.

Чем больше точек контакта включает путь, тем сложнее распределить зачёт между отдельными каналами. Модели атрибуции предлагают разные способы это сделать. Результаты зависят от включённых событий и каналов, окна измерения и качества доступных данных.

Атрибуция между устройствами и разрешение идентичности

Пользователи могут видеть маркетинговые материалы на смартфонах, планшетах, ноутбуках и подключённых телевизорах. Связывание активности на разных устройствах — это задача разрешения идентичности, а не сама атрибуция. Атрибуция использует доступные данные о пути клиента, чтобы оценить вклад взаимодействий; разрешение идентичности пытается определить, принадлежат ли взаимодействия одному и тому же человеку.

Детерминированные методы связывают активность, когда человек использует общий идентификатор, например авторизованный аккаунт. Вероятностные методы оценивают связь между действиями на основе доступных сигналов. У обоих подходов есть ограничения, а результат зависит от данных, согласий и правил, применимых в конкретной среде.

Как взаимодействуют каналы

Каналы могут влиять друг на друга на протяжении пути клиента. Например, кампания в соцсетях может познакомить пользователя с брендом, а последующий переход из поиска — зафиксировать уже сформированный интерес. Медийная реклама или email также могут повлиять на последующие визиты или конверсии.

Атрибуция помогает командам анализировать такие пути, но наличие двух каналов в одном пути само по себе не доказывает, что один повлиял на другой. Прежде чем менять бюджеты или делать выводы о причинно-следственной связи, сопоставьте результаты модели с контекстом кампании и другими доступными данными.

AI и алгоритмическая атрибуция

Как используют алгоритмические модели

Алгоритмическая атрибуция использует данные, чтобы оценить связь между взаимодействиями и конверсией. В зависимости от подхода модель может учитывать несколько точек контакта и сравнивать пути пользователей, которые привели к конверсии, с теми, которые её не принесли. Результат — оценка, основанная на данных и допущениях, заложенных в модель, а не окончательный ответ на вопрос, что именно привело к продаже.

Прогностические модели также могут оценивать вероятность будущей конверсии или помогать сравнивать возможные варианты распределения бюджета. Их полезность зависит от качества данных, репрезентативности наблюдений, корректной валидации и чётких целей. Командам следует проверять допущения модели и выяснять, сохраняются ли рекомендации для разных аудиторий и периодов.

AI не устраняет пробелы в измерениях автоматически. На результаты модели могут влиять пропущенные события, непоследовательные определения каналов, ограничения конфиденциальности и изменения в составе кампаний. Используйте результаты модели как один из факторов при принятии решений — наряду с контролируемыми тестами и операционным контекстом.

Как оценивать подходы к AI-атрибуции

Определите, какой результат должна оценивать модель: например, лид, принятый лид или продажу.
Зафиксируйте, какие каналы, события и периоды включены в анализ.
Проверьте, как пропущенные или непоследовательные данные влияют на выводы модели.
Проверьте прогнозы на результатах, которые не использовались для обучения или настройки модели.
Сравните рекомендации модели с более простыми правилами атрибуции и контекстом кампании.
Регулярно пересматривайте результаты по мере изменения офферов, аудиторий и условий измерения.

Проблемы атрибуции и ограничения данных

Фрагментированные маркетинговые данные

Маркетинговые данные часто распределены между рекламными платформами, аналитическими инструментами, CRM и системами автоматизации маркетинга. В этих системах могут различаться определения событий, окна отчётности и идентификаторы, поэтому собрать целостную картину пути клиента бывает сложно.

Некоторые платформы также ограничивают детализацию данных, доступных для экспорта или отчётности. В результате анализ атрибуции может охватывать лишь часть активности, повлиявшей на конверсию. Командам следует документировать источники данных и полноту их охвата, не выдавая неполную картину за полную историю поведения клиента.

Интеграции могут приводить к дополнительным расхождениям. Различия в названиях кампаний, параметрах трекинга, определениях событий или часовых поясах затрудняют сопоставление записей. Единый план измерений и регулярные проверки данных помогают выявить такие проблемы до того, как они повлияют на анализ.

Ограничения конфиденциальности и трекинга

Правила конфиденциальности, выбор пользователей относительно согласия и политики браузеров или платформ могут ограничивать данные, доступные для атрибуции. Эти ограничения различаются в зависимости от юрисдикции и среды, поэтому их влияние нельзя выразить одной универсальной цифрой.

Если связать активность между сайтами или устройствами невозможно, некоторые пути пользователей останутся неполными. Собственные данные и идентификаторы, используемые с согласия пользователей, могут помочь в измерениях там, где это разрешено, но не устраняют все пробелы. Командам следует пояснять, где доступно сопоставление идентификаторов, а где атрибуция основана на неполных данных или оценках.

Атрибуция, управление трафиком и инструменты измерения

Атрибуция — лишь одна часть комплексной системы маркетинговых измерений. Она может работать в связке с управлением кампаниями, автоматизацией маркетинга, CRM и аналитикой трафика, но у этих систем разные задачи. Атрибуция оценивает связь взаимодействий с результатами, а аналитика трафика описывает активность и эффективность кампаний.

В отчёте Winterberry Group 2026 State of Unified Marketing Measurement, основанном на ответах более чем 120 руководителей маркетинга крупных компаний, указано, что 71% используют MMM, 62% — data-driven атрибуцию, а 52% — тестирование инкрементальности. Для операторов эти цифры показывают, что разные методы измерения могут выполнять разные задачи в одной программе: моделирование, атрибуция и тестирование не взаимозаменяемы.

В отчёте также указано, что 93% используют встроенные инструменты измерения платформ, но лишь 9% считают, что очень хорошо применяют унифицированные измерения. Для операторов широкое использование инструментов платформ не гарантирует целостной картины по каналам, поэтому для отчётов по-прежнему важны чёткие определения и контекст.

В перформанс-маркетинге команды могут использовать данные измерений для настройки кампаний и принятия операционных решений. Качество таких решений зависит от своевременности и согласованности сигналов, а также от чёткого разграничения между показателями в отчётах и доказательствами причинно-следственной связи. Оценивая софт для трекинга рекламы, учитывайте, как он впишется в процесс измерения и какие результаты вам необходимо отслеживать.

Hyperone специализируется на управлении трафиком и маршрутизации лидов, а не на объединении аналитики рекламных платформ. Система маршрутизирует клики и лиды в реальном времени по заданным правилам, учитывая источник, гео, устройство, время, капы, доступность направления, качество трафика и сигналы фрода. Результаты коллбэков из CRM и от байеров — например, принятие, отклонение или конверсия — могут влиять на дальнейшие решения по маршрутизации. Эти операционные сигналы дополняют атрибуцию, но не заменяют анализ атрибуции между каналами.

Системы атрибуции выходят за рамки ретроспективной отчётности и встраиваются в более широкие рабочие процессы. Команды могут связать измерения с процессами реагирования на сигналы эффективности. Подробнее об этом — в руководстве по рабочим процессам маркетинга в реальном времени.

Тренды и факторы, которые следует учитывать в маркетинговой атрибуции (2026–2028)

В период с 2026 по 2028 год практика атрибуции по-прежнему будет зависеть от изменений требований к конфиденциальности, отчётности платформ и данных, доступных каждой компании. Направление и темпы этих изменений будут различаться, поэтому к прогнозам широкого внедрения или роста рынка следует относиться осторожно, если они не подкреплены конкретным источником.

AI и алгоритмические методы могут остаться частью стратегий измерения, но их ценность зависит от того, могут ли команды проверять результаты и объяснять, как модели используют данные. Собственные данные, разрешение идентификаторов и вероятностные методы могут помочь устранить некоторые пробелы в измерениях, но ни один из этих подходов не гарантирует полной картины каждого пути пользователя.

Атрибуция, вероятно, и дальше будет связана с операционной работой по кампаниям, медиабаингом и процессами работы с данными клиентов. Командам следует определить, на какие решения должна влиять атрибуция, документировать ограничения данных и пересматривать планы измерений по мере изменения платформ и правил. Дополнительный контекст для оценки данных кампаний можно найти в обзоре маркетинговой аналитики.

Данные атрибуции и эффективность маркетинга

Атрибуция помогает оценить, как зарегистрированные маркетинговые взаимодействия связаны с конверсиями. Модели с одной точкой контакта присваивают ценность одному взаимодействию, а мультиканальные и алгоритмические подходы распределяют или оценивают её для разных точек на пути пользователя. Каждый подход отвечает на свой вопрос, и ни одну модель не следует считать окончательным доказательством причинного влияния канала.

Полезность атрибуции зависит от доступных данных о пути пользователя. На результаты могут влиять пропущенные события, непоследовательные определения, ограничения конфиденциальности и неполное сопоставление идентификаторов. Учитывайте эти ограничения при сравнении каналов и принятии решений о распределении ресурсов.

AI в моделировании атрибуции может помочь анализировать сложные данные, но результаты модели всё равно требуют проверки и оценки специалистом. Сравнивайте рекомендации с фактическими результатами и контекстом кампаний, а при изменении условий или неравномерном охвате данных соблюдайте осторожность.

Анализ атрибуции помогает маркетологам изучать, как каналы представлены на разных этапах пути клиента. В сочетании с операционными данными он может помочь принимать решения об измерениях и запуске кампаний. Важно различать, что показывают данные, а что они подтвердить не могут.