Вопросы атрибуции. Last Click VS First Click? Или всё-таки ничья?

by ROOM42
Вопросы атрибуции. Last Click VS First Click? Или всё-таки ничья?

Если по заголовку вы не поняли, о чём идёт речь, мы сделали для вас небольшое вступление. Если же вы уже задавались этим вопросом, можете перейти сразу ко второй части статьи.


По мере работы с онлайн-рекламой маркетологи постоянно сталкиваются с вопросом: какому рекламному каналу присвоить конверсию? Проблема в том, что в процессе принятия решения о покупке или регистрации пользователь несколько раз видит рекламу в разных каналах, заходит на сайт, сравнивает предложения и возвращается снова. 


Представьте ситуацию: потенциальный клиент, листая stories в Instagram во время утренней поездки в метро, увидел вашу рекламу протеиновых батончиков и перешёл по ссылке. На выходе из дверей его толкнули под руку, палец скользнул по экрану, ссылка закрылась, а реклама была благополучно забыта. Предположим, что с помощью ремаркетинговой кампании в контекстно-медийной сети Google вам удалось снова вернуть пользователя на сайт, но времени для принятия решения о покупке ему снова не хватило. Однако он заинтересовался предложением, решил самостоятельно найти ваши батончики в поиске Google и снова перешёл по ссылке рекламного объявления после того, как сравнил ваши цены с ценами конкурентов. В итоге через пару недель этот пользователь, уже запомнив название вашего бренда, сделал заказ. Предварительно он вбил в адресную строку браузера URL вашего сайта.


Итак, у нас есть целых четыре этапа в процессе взаимодействия пользователя с продуктом: Instagram, Google поиск, КМС и direct. Как понять, какой из каналов наиболее эффективен? Какому из них присвоить конверсию?
Именно над распределением веса (значимости) каналов на пути к конверсии бьются многие маркетологи.


Last Click и First Click — самые простые модели атрибуции, в которых конверсия присваивается либо первому клику с рекламного объявления, либо последнему. В некоторых случаях можно ограничиться этими моделями, когда цепочка взаимодействия довольно примитивна и пользователю не нужно долго думать перед принятием решения, например, регистрация на вебинар по веб-аналитике.

Выбор моделей атрибуции по Last Click или First Click определяется тем, какой маркетинговый канал является наиболее эффективным для конкретного кейса. Однако часто это сложно оценить. Корректным примером использования модели по Last Click является ситуация, когда пользователям приходит e-mail рассылка с промокодом на скидку. Снижение цены влияет на принятие решения пользователей о покупке сильнее всего, даже если до этого они несколько раз видели рекламу в социальных сетях. Поэтому конверсию можно присвоить последнему клику из письма. Хотя мы понимаем, что рассылка приходит пользователю уже после того, как он прошел первые этапы воронки: ознакомился с брендом и оставил свои контактные данные. Этому предшествовали переходы из других рекламных или маркетинговых каналов.

Google Analytics предлагает и другие модели атрибуции, среди которых:

  • Линейная модель (каждому взаимодействию присваивается равная ценность);
  • Модель с учетом давности взаимодействия (чем ближе взаимодействие ко времени совершения конверсии, тем более высокая у него ценность);
  • Модель атрибуции с привязкой к позиции (по 40% даётся первому и последнему взаимодействию, 20% распределяется между остальными)

Яндекс Метрика предлагает кроме Last Click и First Click только две модели:

  • Последний значимый переход (конверсия присваивается последнему переходу, не учитывая прямые заходы и внутренние переходы и переходы с сохраненных страниц);
  • Последний переход из Директа (все конверсии присваиваются Директу).

Какую модель применять, зависит от вас и модели вашего бизнеса. Здесь важно понимать, что перечисленные модели являются стандартными решениями системы аналитики и могут оказаться неактуальными для определенных случаев.


Встаёт необходимость строить кастомную модель атрибуции для конкретного бизнеса, с которым вы работаете. Как это делаем мы? Расскажем в следующей статье.

Stay tuned!

November 1, 2019
by Диана Казакова