Поиск или соцсети: как читать атрибуцию и не урезать нужный канал

Отчеты не врут: они отвечают на разные вопросы

Модель атрибуции - правило, по которому заслугу за сделку делят между касаниями. Касание - любой контакт человека с компанией, который зафиксировала система учета: показ или клик по рекламе, переход из поиска, письмо, прямой заход. Последовательность касаний до сделки называют путем.

Человек увидел рекламу в соцсети, через неделю нашел компанию в поиске и оставил заявку. По первому касанию сделку привели соцсети, по последнему поиск. Ошибки нет, есть два разных вопроса.

Вторая причина расхождений - кто считает. Кабинет площадки видит в основном свои показы и клики, аналитика сайта не видит рекомендацию знакомого, а CRM, система учета клиентов и сделок, знает, кто купил, но не всегда знает путь. Перед спором уточните систему, модель и окно атрибуции, то есть за сколько дней до сделки касание еще учитывается.

Какая модель на какой вопрос отвечает

Первое касание отдает всю заслугу каналу, с которого начался путь, последнее - каналу последнего перехода, включая прямой заход. Последний значимый переход пропускает незначимые источники: в Метрике это переходы с сохраненных страниц, внутренние переходы и прямые заходы, а значимые - объявления, поиск и другие сайты. Модель на основе данных делит заслугу по расчету площадки, обученному на ее данных.

Набор моделей менялся. Google 6 апреля 2023 года объявил, что модели первого клика, линейная, с учетом давности и на основе позиции уходят из Google Ads и GA4; в GA4 они недоступны с ноября 2023 года. Сейчас там модель на основе данных и две модели последнего клика, а прямые заходы не получают заслуги, если путь не состоит только из них. Источник первого визита остался в параметрах «Первый пользователь».

В Метрике с 20 мая 2026 года отключены «Первый переход», «Последний значимый переход» и две модели последнего перехода из Директа. Остались «Последний переход», кросс-девайс модели первого и последнего значимого перехода, учитывающие разные устройства посетителя, и автоматическая атрибуция. История визитов обрывается после перерыва в 90 дней, это окно изменить нельзя.

Одни и те же 10 сделок: у соцсетей то 6, то ноль

Учебный пример с выдуманными данными. Компания делает ремонт квартир, каналы: соцсети, поисковая реклама, органический поиск, рассылка и прямые заходы. Мы восстановили путь 10 закрытых сделок. Допущения: каждая сделка весит единицу, все касания попали в окно атрибуции, пути известны полностью. В жизни так бывает редко.

Пути: 1) соцсети → поисковая реклама → прямой заход; 2) соцсети → органический поиск → поисковая реклама; 3) соцсети → прямой заход; 4) соцсети → рассылка → прямой заход; 5) поисковая реклама; 6) поисковая реклама → прямой заход; 7) органический поиск → поисковая реклама; 8) соцсети → поисковая реклама; 9) соцсети → органический поиск → прямой заход; 10) рассылка → поисковая реклама → прямой заход. Девять сделок из десяти прошли больше одного касания, в среднем 2,4 касания.

По первому касанию соцсети приводят 6 сделок из 10. По последнему у них ноль, а лидер - прямой заход с 6 сделками: человек уже знал компанию и набрал адрес сам. По последнему значимому переходу поисковая реклама получает 7 сделок, соцсети одну. Если делить сделку поровну между значимыми касаниями (линейная модель, в Google отключена в 2023 году), соцсети получат 3,3 сделки, поиск 4,3.

Модель на основе данных вручную не пересчитать: площадка обучает ее на всех путях, включая те, что не закончились покупкой. Все модели правильно отвечают на свои вопросы. Ни одна не говорит, сколько сделок пропадет, если канал выключить.

Соцсети выглядят дорогими, хотя открывают пути

Таблица атрибуции показывает распределение заслуги, а не причину покупки.

Добавим расходы: по 120 000 ₽ за период на соцсети и на поисковую рекламу. Расход на приписанную сделку зависит от модели сильнее, чем от работы канала.

По последнему значимому переходу соцсети обходятся в 120 000 ₽ за сделку против 17 143 ₽ у поиска, в семь раз дороже. Но во всех шести путях с соцсетями они стояли первыми и только в одном остались последним значимым касанием. Канал, который знакомит с компанией и создает интерес, называют формирующим спрос. Он редко оказывается последним, поэтому модели последнего касания занижают его заслугу. Часть поисковых переходов может быть поиском по названию компании, которое человек узнал из соцсетей.

Обратная ошибка тоже возможна. По первому касанию соцсети стоят 20 000 ₽ за сделку, но это не доказывает, что без них шесть клиентов не пришли бы. Таблица атрибуции показывает распределение заслуги, а не причину покупки. Это вывод редакции, а не правило платформ. Как пересчитать расходы в стоимость клиента, разобрано в материале журнала о цене заявки, клиента и окупаемости рекламы.

Кабинеты насчитали 13 сделок, а продали 10

Каждая площадка считает свои касания. Атрибуция на основе данных в Google Ads делит заслугу между взаимодействиями с объявлениями Google и сравнивает пути тех, кто совершил конверсию, и тех, кто нет; соцсети в расчете не участвуют. Meta в стандартной атрибуции засчитывает событие в течение 1 или 7 дней после клика по ссылке, 1 дня после показа и 1 дня после другого взаимодействия, например просмотра видео от 5 секунд.

В учебном примере соцсети были в шести путях, поисковая реклама в семи. Если все эти касания попали в окна площадок, Meta может отнести к себе до 6 сделок, Google Ads до 7. Вместе 13 при 10 реальных. Это иллюстрация допущения, а не прогноз отчетов: окна, модели и учет просмотров у площадок разные.

Meta сама предупреждает, что группы объявлений с разными моделями атрибуции нельзя сравнивать в общей таблице кампаний. Сравнивайте каналы в одной системе, по одной модели и одному окну.

Модель на основе данных не решит спор за вас

В GA4 модель на основе данных машинным обучением сравнивает пути, которые закончились и не закончились целевым действием, учитывая время, устройство, число и порядок взаимодействий с рекламой и тип объявлений. Заслугу она делит по тому, насколько касание меняет оценку вероятности действия; для показов рекламы Google расчет обучается на рандомизированных экспериментах. Заслуга может пересчитываться до 7 дней после конверсии.

Google Ads рекомендует для нее не меньше 200 конверсий и 2 000 взаимодействий с рекламой за 30 дней, хотя модель работает и на меньших данных. Аналог в Метрике - автоматическая атрибуция с кросс-девайс конверсиями и учетом домохозяйств на основе обезличенных данных, данные с 8 апреля 2023 года. У Meta есть инкрементальная атрибуция: показ оптимизируется под конверсии, которые модели площадки считают вызванными рекламой.

Но модель видит только зафиксированные касания, ее нельзя пересчитать вручную, и каждая площадка обучает ее на своих данных. Она не заменяет картину по сделкам из CRM и не доказывает, что без канала продаж стало бы меньше. Это оценка редакции.

Где пути рвутся: cookies, устройства и офлайн

Учебный пример предполагает, что все пути известны. В жизни они рвутся, и первое касание может просто не попасть в отчет.

• Cookies и согласие. GA4 узнает человека по идентификатору пользователя после входа, по идентификатору устройства или моделирует тех, кто отказался от идентификаторов вроде cookies. Если человек очистил браузер или отказался от cookies, путь может разорваться, и следующее касание будет выглядеть первым.
• Разные устройства. Реклама в телефоне, заявка с рабочего компьютера: без входа это могут быть два посетителя. Метрика и GA4 склеивают часть таких путей, полного склеивания не обещает никто.
• Офлайн. Звонки, мессенджеры, встречи и оплаты по счету аналитика не видит, пока вы их не передадите. Метрика принимает офлайн-конверсии и заказы из CRM, привязывает их к последнему предшествующему визиту и позволяет дополнить визит в течение 21 дня.
• Окна. В GA4 для большинства целевых действий по умолчанию 90 дней, есть 30 и 60; Метрика обрывает историю после 90 дней без визитов; стандартная атрибуция Meta учитывает клик до 7 дней. С 12 января 2026 года Ads Insights API Meta не возвращает окна 7 и 28 дней после просмотра.

Что будет без канала, покажет только тест

Инкрементальность - та часть результата, которой не было бы без канала. Ее не показывает ни одна модель атрибуции, ее оценивают экспериментом: часть людей или территорий не видит рекламу, и результат сравнивают с остальными. Google называет исследование роста конверсий способом измерить причинное влияние рекламы, Meta в тестах роста сама создает тестовую и контрольную группы и считает прирост как дополнительные конверсии, деленные на оценку конверсий без рекламы.

Тест с отключением: канал выключают на срок и сравнивают сделки из CRM с прошлым периодом и тем же периодом прошлого года, помня о сезоне и конкурентах. Гео-тест: рекламу меняют в части городов. В документации открытого инструмента GeoLift от Meta контроль собирают как взвешенное сочетание других территорий по истории до запуска, а срок советуют не короче полного цикла покупки.

Тест площадки: Conversion Lift у Meta или исследование роста конверсий у Google, доступное не всем аккаунтам и в варианте по географии принимающее офлайн-данные. Ясный ответ не гарантирован: на малом числе сделок разница тонет в случайных колебаниях, а Meta может показать минимальные расходы на тест. План записывают до запуска.

1. Вопрос: «сколько сделок мы потеряем, если сократим соцсети вдвое», а не «какой канал лучше».
2. Метрика из CRM: сделки или оплаты, а не конверсии кабинета.
3. Способ проверки и срок не короче цикла сделки.
4. Какой результат приведет к сокращению, сохранению или росту бюджета.
5. Что не меняется на время теста: цены, предложение, работа отдела продаж.

Задание команде: одна таблица и один тест

Задание можно выполнить своими силами. Журнал издает WEBNOSTRA CAPITAL, связанная с компанией WEBNOSTRA, которая оказывает услуги по рекламе и настройке аналитики. Порядок ниже не требует подрядчика и платных сервисов.

Если модели согласны, решение о бюджете можно принимать спокойнее. Если сильно расходятся, у вас, вероятно, есть канал, формирующий спрос, и сокращать его без теста рискованно.

1. Выгрузите из CRM закрытые сделки и восстановите путь каждой по аналитике, меткам в ссылках и ответу «откуда узнали о нас».
2. Разложите сделки по первому касанию, последнему касанию и последнему значимому переходу в одной таблице.
3. Отметьте каналы, которые часто открывают пути, но редко бывают последними.
4. Подпишите у каждой цифры систему, модель и окно атрибуции.
5. Для канала, который хотите сократить, подготовьте тест с отключением или гео-тест по сделкам из CRM.
6. После теста примите одно решение: сократить, сохранить или перераспределить бюджет, и запишите почему.

Главные решения

1. решение о канале смотрите минимум в двух моделях: первое касание и последний значимый переход
2. число сделок берите из CRM, а отчеты кабинетов не складывайте: это оценка площадки о себе
3. канал, который часто открывает пути, сокращайте только после теста с отключением или гео-теста

Что обсудить с командой

• У каждой цифры в отчете подписаны система, модель и окно атрибуции
• Число сделок взято из CRM, отчеты кабинетов не складываются
• Сделки разложены минимум по первому касанию и последнему значимому переходу
• Канал, который открывает пути, не сокращается по одному отчету последнего клика
• Гипотеза, срок, метрика и решение для каждого исхода теста записаны до запуска

Источники

1. Google Analytics: начало работы с атрибуциейsupport.google.com · проверено 31.10.2026
2. Google Analytics: как выбрать настройки атрибуцииsupport.google.com · проверено 31.10.2026
3. Google Analytics: области действия параметров для источников трафикаsupport.google.com · проверено 31.10.2026
4. Google Analytics: способы идентификацииsupport.google.com · проверено 31.10.2026
5. Google Реклама: прекращение поддержки моделей по первому клику, линейной, с учетом давности и на основе позиции (6 апреля 2023)support.google.com · проверено 31.10.2026
6. Google Реклама: модели атрибуцииsupport.google.com · проверено 31.10.2026
7. Google Реклама: атрибуция на основе данныхsupport.google.com · проверено 31.10.2026
8. Google Реклама: о показателях роста конверсий (Conversion Lift)support.google.com · проверено 31.10.2026
9. Яндекс Метрика: модели атрибуции и изменения с 20 мая 2026 годаyandex.ru · проверено 31.10.2026
10. Яндекс Директ: модели атрибуции, значимые и незначимые переходы, окнаyandex.ru · проверено 31.10.2026
11. Яндекс Метрика: загрузка офлайн-данныхyandex.ru · проверено 31.10.2026
12. Meta: модели и настройки атрибуции, справка на английскомfacebook.com · проверено 31.10.2026
13. Meta для разработчиков: изменения окон атрибуции в Ads Insights API (16 октября 2025)developers.facebook.com · проверено 31.10.2026
14. Meta: рекомендации по началу работы с инструментом «Эксперименты»facebook.com · проверено 31.10.2026
15. Meta: процентная доля прироста конверсийfacebook.com · проверено 31.10.2026
16. Meta GeoLift: пошаговый разбор гео-теста, документация на английскомfacebookincubator.github.io · проверено 31.10.2026