Модели атрибуции в Яндекс Метрике: что это и какую выбрать

Модель атрибуции — это модель, исходя из которой Яндекс Метрика будет присваивать каждому каналу ценность. Проще говоря, Метрика будет решать, какой канал оказался определяющим при привлечении конверсионного пользователя.

• Какие есть модели атрибуции

  • Последний переход

  • Последний значимый переход

  • Последний переход из Директа

  • Первый переход

• Что дает опция «Кросс-девайс»

• Какую модель атрибуции выбрать

Какие есть модели атрибуции

Всего моделей атрибуции в Метрике четыре. Выбрать их можно в верхнем меню страницы с отчетом. Здесь же включается опция «кросс-девайс», которая позволяет учитывать визиты пользователя с других устройств. Опция стала доступна для всех моделей атрибуции с ноября 2021 года.

Последний переход

Самая простая модель, при которой вся ценность присваивается последнему источнику.

Пример. Пользователь зашел на сайт четыре раза: через органику, рекламу в Директе, из сообщества во ВКонтакте и по рекламе, запущенной из myTarget. После этого он делает заказ.

Метрика посчитает ценным переход из рекламы myTarget.

В этом есть логика: хотя пользователь уже знал о бренде, именно последнее объявление подтолкнуло его к заказу.

Однако модель «Последний переход» используется редко, потому что она не учитывает значимость предыдущих источников.

Другой пример. Пользователь, опять-таки, зашел на сайт несколько раз. В последний раз — по рекламе myTarget. Он перешел по объявлению, решил сделать заказ, но не сделал, а сохранил себе ссылку и ушел на час.

Через час пользователь зашел по прямой ссылке и оформил заказ.

Очевидно, что на решение повлияла реклама. Но модель «Последний переход» будет считать конверсионным именно прямой заход по ссылке.

Это серьезный недостаток «Последнего перехода».

Зато модель хорошо подходит для технического аудита сайта. Бывает, что на сайте есть страницы без счетчика Яндекс Метрики, и нужно их найти. Тогда мы поставим модель атрибуции «Последний переход» и проанализируем все внутренние переходы. Если мы переходим со страницы, на которой нет счетчика Яндекс Метрики, на страницу со счетчиком, засчитается новый визит с источником «Внутренний переход».

Последний значимый переход

Эта модель атрибуции отличается от модели «Последний переход» тем, что она игнорирует только незначимые источники.

Пример. Вернемся к последнему примеру, где пользователь пришел на сайт по рекламе myTarget, но отвлекся и потом совершил прямой заход. В случае с моделью «Последний значимый переход» система среагирует корректно и посчитает ценным заход с рекламы.

Кроме прямых заходов Метрика считает незначимыми источниками внутренние переходы и переходы с сохраненных страниц.

Модель «Последний значимый переход» отлично подходит для анализа рекламных активностей — так мы сможем проанализировать, какая реклама привела пользователя к конверсии, и исключим прочие переходы, которые не влияют на принятие решения.

Последний переход из Директа

Эта модель позволяет оценить эффективность рекламы в Яндекс Директе, игнорируя ее положение в цепочке визитов.

Пример. Пользователь заходил на сайт по разным источникам четыре раза, Яндекс.Директ был вторым источником. Конверсия будет приписана Директу.

Если же пользователь переходит из Яндекс Директа несколько раз, конверсия будет приписана последнему визиту из Директа.

Эта модель искажает реальное положение вещей и приписывает Директу больше конверсий, чем следует.

Рекомендую использовать эту модель атрибуции только для понимания того, в каком количестве цепочек Директ участвовал. Принимать решения по распределению бюджетов на основе этой модели точно не стоит.

Первый переход

Эта модель позволяет проанализировать первый контакт с пользователем.

Пример. Пользователь искал какой-то товар в поисковой выдаче и попал на ваш сайт. Ему понравился товар, условия доставки и цены. Пользователь решил, что купит у вас, но сейчас ему не хватало времени, и он отложил покупку до выходных.

После этого вы дважды привлекли его на сайт с помощью рекламы.

В выходной день пользователь, как и планировал, зашел на сайт по прямой ссылке и заказал товар.

Модель «Первый переход» в таком случае припишет конверсию поисковой выдаче.

В этом примере Метрика проанализировала поведение пользователя корректно. Но он мог решиться на покупку и позже, когда вы показали ему рекламу, приняв решение за короткие сроки.

Поэтому модель «Первый переход» в основном применяют для бизнесов с долгим сроком принятия решения: например, для недвижимости и B2B. В таком случае с большей вероятностью можно сказать, что первый переход и был самым значимым, а оставшееся время пользователь решался на заказ.

Что дает опция «Кросс-девайс»

Если включен переключатель у опции «Кросс-девайс», все визиты кросс-девайсных пользователей будут объединены в одну цепочку.

Пример. В Метрике выбрана модель атрибуции «Последний значимый переход».

Пользователь на смартфоне искал товар, после чего вы еще два раза привели его на сайт с помощью рекламы. Последний рекламный источник — myTarget. После этого пользователь решился на покупку и еще раз зашел на сайт по прямой ссылке с мобильного. Но сделать заказ ему было удобнее с ноутбука, поэтому он открыл сайт на нем и купил товар.

При включенном кросс-девайсном анализе конверсия будет приписана myTarget, так как следующие источники были незначительными.

Что будет, если мы выключим кросс-девайс?

Метрика будет думать, что к конверсии привел прямой заход, и обесценит вклад рекламных кампаний.

Таким образом, включать опцию «Кросс-девайс» есть смысл в подавляющем большинстве случаев. Люди используют сразу несколько устройств и могут переходить с одного на другое. Так происходит и в e-commerce, и в B2B-нишах со сложными продуктами.

При включенном «кросс-девайсе» рекламе будет приписываться больше конверсий, а прямым заходам — меньше. И так ваша аналитика станет точнее.

В некоторых проектах окажется так, что пользователей на самом деле не так много, просто они часто заходят с разных устройств.

Насколько сильно влияет включение «кросс-девайса», вы можете понять, включив метрику «Посетители кросс-девайс» в отчетах.

Какую модель атрибуции выбрать

Три главных вывода:

1. Для анализа performance-рекламы рекомендую использовать модель атрибуции «Последний значимый переход».

2. Для анализа трафика в нишах с долгим сроком принятия решения рекомендую использовать две модели атрибуции одновременно:

   1. «Первый переход» определит источники, которые эффективнее втягивают пользователя в воронку маркетинга и продаж.

   2. «Последний значимый переход» определит источники, которые лучше закрывают на конверсию.

3. Включать «кросс-девайс» рекомендую всегда — это сделает аналитику точнее.

И напоследок. Хотя атрибуция в Яндекс Метрике и закрывает большинство вопросов, в Google Analytics 4 выбор моделей атрибуции больше, и они позволяют анализировать сложные маркетинг-миксы. Например, в GA4 можно распределять ценность конверсии по долям между несколькими источниками, которые привели пользователя на сайт.

О моделях атрибуции в Google Analytics 4 — в другой статье.