В современном маркетинге стандартные модели атрибуции часто оказываются недостаточно точными. Модель по последнему клику игнорирует бесплатные источники трафика и позволяет сосредоточиться только на платных, а другие стандартные варианты не учитывают уникальные особенности воронки продаж конкретного бизнеса. Именно поэтому многие компании приходят к необходимости создания пользовательской (кастомной) атрибуции.
Согласно данным из сферы аналитики, в сквозной аналитике возможно создавать собственные модели атрибуции, где аналитики прописывают ценности вручную. Однако обычно считается, что пользовательские модели создают только те компании, у которых есть на это технологичные ресурсы и компетентные аналитики. Но что делать, если у вас нет бюджета на дорогие платные решения? В этой статье мы разберем, как построить кастомную атрибуцию, используя бесплатные инструменты и грамотный подход к данным.
Что такое пользовательская атрибуция и зачем она нужна?
Пользовательская атрибуция, это десятый тип моделей, который настраивается индивидуально под отдельные бизнес-процессы. В отличие от жестко заданных алгоритмов (например, атрибуции по последнему клику, которая отдает всю ценность последнему каналу взаимодействия, или линейной модели), кастомная модель позволяет назначать ценность каналам так, как это имеет смысл именно для вашего клиента (Customer Journey).
Ограничения стандартных моделей
- Атрибуция по последнему клику: Учитывается только источник, после которого была совершена продажа. Остальные касания игнорируются. Плюс: позволяет сосредоточиться на платных каналах. Минусы: полностью обесценивает осведомленность и вовлеченность на ранних этапах.
- Атрибуция по последнему платному клику: Игнорирует бесплатные источники (например, прямые заходы), что может исказить понимание того, что именно привело пользователя.
- Чувствительность к фроду: Некоторые модели сильно чувствительны к фроду, поэтому требуют обязательной предварительной очистки трафика с помощью антифрод-инструментов.
Шаг 1: Сбор данных бесплатными инструментами
Чтобы прописать ценности вручную, нужно изучить огромные объемы данных. Без этого шага пользовательская атрибуция превратится в гадание на кофейной гуще. Вот как собрать данные бесплатно:
- Бесплатные аналитические системы: Используйте Яндекс.Метрику и Google Analytics 4. Важно помнить: с ноября 2023 года в GA4 недоступны некоторые классические модели (по первому клику, линейная, с учетом давности взаимодействий, на основе позиции). Это еще раз подчеркивает важность создания собственной логики оценки каналов.
- Очистка от фрода: Перед сбором данных обязательно настройте бесплатные антифрод-фильтры в Метрике и GA4. Модель должна строиться на чистом трафике.
- Исследование пользователей: Понимание пути клиента невозможно без качественных инсайтов. В 2026 году одним из лучших бесплатных инструментов для исследования пользователей является tl;dv. Этот инструмент расширяет возможности репозитория исследований: он записывает встречи в Google Meet, Zoom или MS Teams, делает расшифровку и позволяет делиться ссылкой на точный момент записи. Ваш коллега-аналитик сможет перейти непосредственно к той части интервью, где пользователь описывает свой путь к покупке.
Шаг 2: Выбор логики распределения ценности
Поскольку мы строим модель без платных решений, нам придется использовать математическую логику и экспорт данных в бесплатные редакторы (например, Google Sheets). Как можно распределять ценность?
- На основе позиции (кастомная): Вы можете адаптировать креативы и ценность под позицию в воронке. Например, отдавать 40% первому касанию (за привлечение), 40% последнему платному (за конверсию) и 20% распределять между промежуточными бесплатными касаниями.
- С учетом давности (Time Decay DIY): Каналы, которые были ближе по времени к конверсии, получают больше ценности. Это можно вычислить с помощью формул в таблицах, основываясь на логах данных из аналитики.
- Учет бесплатного трафика: В отличие от модели по последнему платному клику, ваша кастомная модель должна учитывать органику и прямые заходы, назначая им процент ценности за «подогрев» аудитории.
Шаг 3: Сборка логики в таблицах
Если у вас нет платных BI-систем, вашей главной рабочей станцией станут Google Sheets или Excel. Как это реализовать:
- Экспорт логов: Выгрузите сырые данные по сессиям и конверсиям из Google Analytics или Метрики (через API или бесплатный экспорт в CSV).
- Группировка цепочек: Сгруппируйте данные по уникальным пользователям (User ID / Client ID), чтобы выстроить последовательность их касаний.
- Применение формул: Напишите скрипт (например, на Google Apps Script — это бесплатно) или используйте формулы массивов, чтобы применить вашу кастомную логику к каждой цепочке. Скрипт будет проверять источники касаний и присваивать им вес в соответствии с вашей моделью.
Шаг 4: Валидация и тестирование
Созданная вручную модель требует проверки. Для этого используйте встроенные возможности систем:
- В Google Рекламе используйте отчет «Сравнение моделей». Он позволяет оценить влияние вашей новой логики на показатели и сравнить ее с базовыми моделями.
- В Метрике и Директе экспериментируйте с доступными настройками, чтобы понять, как изменение ценности канала меняет общую картину окупаемости.
- Если вы работаете с мобильными приложениями, помните про ретаргетинг: внутренние события и сессии ретаргетинга получают двойную атрибуцию. Бесплатные SDK (например, AppsFlyer имеет бесплатные базовые функции) помогут собрать логи для валидации вашей модели.
Важный нюанс: Атрибуция в контенте и дизайне
Слово «атрибуция» используется не только в аналитике трафика. При создании лендингов и креативов для тестирования вашей модели вам могут понадобиться бесплатные стоки. При их использовании важно помнить о правовой атрибуции:
- Когда вы пользуетесь бесплатными стоками, читайте лицензию внимательно. При скачивании часто просят взамен сделать атрибуцию — указать источник, откуда взяты иконки, фотографии или иллюстрации.
- Площадки требуют точные формулировки атрибуции. Лицензия Creative Commons предоставляется по принципу «как есть» (AS IS), и консорциум (который возглавляет Тим Бернерс-Ли) не дает гарантий, но требует соблюдения условий автора.
- Если для аудио-сопровождения креативов вы ищете бесплатную музыку без авторских прав (например, для подкастов или видео), обратите внимание на нейросети и бесплатные библиотеки, где можно контролировать жанр, темп, инструменты и вокал. Для таких материалов атрибуция часто не нужна, что упрощает работу маркетологу.
Построить пользовательскую атрибуцию без платных решений — сложная, но выполнимая задача. Ключ к успеху лежит в комбинации бесплатных технологий: глубокой очистки трафика от фрода, качественного исследования пользователей с помощью таких инструментов, как tl;dv, и грамотной обработки логов в табличных процессорах с помощью самописных скриптов.
Изучив огромные объемы данных и поняв реальный Customer Journey, вы сможете создать модель, которая будет точнее любого платного аналога отражать вклад каждого канала в рост ваших продаж.