Модели атрибуции

  1. Атрибуция с учетом визитов со всех устройств посетителя (кросс-девайс)
  2. Автоматическая атрибуция

С помощью Яндекс Метрики в отчетах можно настроить атрибуцию по клику (по переходу). Такая настройка помогает точно определить источник перехода, а также выяснить, какой из источников привел к конверсии — то есть наиболее эффективный.

Если вы продвигаете свой бизнес с помощью баннерной или видеорекламы, может быть полезно при анализе рекламной кампании использовать атрибуцию по показам. Это можно сделать с помощью Яндекс Метрики для медийной рекламы.

При формировании отчета для каждого посетителя может быть использована информация о нескольких источниках:
  • первом;
  • последнем;
  • последнем значимом;
  • последнем переходе по рекламе Яндекс Директа.

Для моделей «Первый переход», «Последний значимый» и «Последний переход из Директа» Метрика использует историю визитов посетителя.

Примечание. При расчетах учитывается окно атрибуции — атрибуция применяется ко всем визитам посетителя, исключая перерыв в 90 дней между визитами. Это означает, что если посетитель не заходил на сайт в течение 90 дней, история визитов завершается. Новая история визитов начинается с последующего визита посетителя. Источник этого визита будет отнесен к «Первому переходу». Пользователь не может изменить окно атрибуции.

Рассмотрим пример:

Посетитель перешел на сайт из результатов поиска, просмотрел несколько страниц сайта и ушел. Позже снова перешел на сайт, но по контекстной рекламе Яндекс Директа. А через некоторое время — по рекламе из социальной сети. Еще через некоторое время зашел на сайт, введя адрес в строке браузера, и сделал заказ (момент конверсии). Таким образом, посетитель совершил четыре визита на сайт.



Чтобы точно определить источник перехода, необходимо использовать модели атрибуции. Визиты по-разному распределятся по источникам в зависимости от модели.

Распределение визитов по источникам трафика в зависимости от модели атрибуции
Визит / Модель Последний переход Последний значимый переход Последний переход из Директа Первый переход
1 Поиск Поиск Поиск Поиск
2 Директ Директ Директ Поиск
3 Реклама Реклама Директ Поиск
4 Прямой заход Реклама Директ Поиск
Последний переход

В этой модели для каждого визита Метрика определит источник перехода в данный момент, без учета истории визитов посетителя. В примере у посетителя четыре визита, каждый из них получил свой источник:

Модель можно использовать для технического анализа сайта. Например, чтобы найти страницы без кода счетчика с помощью анализа внутренних переходов.

Эта модель применяется для корректного сравнения данных в отчетах между Директом и Метрикой. Подробнее см. Как правильно анализировать переходы с Директа.

Последний значимый переход

Эта модель позволяет более точно подсчитать конверсию. Все источники можно условно разделить на значимые и незначимые с точки зрения конверсионности.

Тогда визиты из незначимых источников приписываются более значимому предыдущему источнику, позволяя полнее измерить его эффективность.

В примере источники первых трех визитов являются значимыми (поиск, Директ, реклама). Источник последнего визита — незначимый (прямой заход). Поэтому этот визит приписывается третьему значимому источнику — рекламе:

Такая модель атрибуции помогает получить верные результаты и для сайтов с быстрой конверсией — той, что происходит в рамках одного и того же визита.

Последний переход из Директа

Эта модель помогает оценить эффективность рекламы Директа независимо от того, в какой момент цепочки визитов посетитель перешел по рекламе.

Если после перехода по рекламе Директа были переходы из других источников, то все визиты будут привязаны к последнему переходу по рекламе Директа.



Если посетитель несколько раз перешел по рекламе Директа, то визит будет привязан к последнему из них.



По умолчанию модель используется при переходе из Директа в отчет Метрики. Если не было переходов по рекламе Директа, в отчете Источники, сводка используется модель «Последний значимый переход». Вы можете изменить модель атрибуции.

Первый переход

Эта модель используется для сайта с отложенной конверсией: когда посетитель долго принимает решение о покупке (или другом целевом действии) и за время раздумий может несколько раз вернуться на сайт из других источников трафика. Также модель можно использовать, если необходимо понять, какой из источников привлекает больше новых посетителей на сайт.

В этой модели используется история посетителя: источник самого первого визита. Все последующие визиты посетителя будут отнесены именно к первому источнику. В примере первый визит у посетителя был из результатов поиска:

Атрибуция с учетом визитов со всех устройств посетителя (кросс-девайс)

Примечание. Данные рассчитываются с учетом кросс-девайс начиная с 14 октября 2021 года.

Метрика может производить атрибуцию, учитывая все устройства, с которых посетитель пришел на сайт. Это помогает более точно определить источник, который принес конверсию. Учесть всю историю визитов и действий посетителя на разных устройствах позволяет технология Крипта.

Чтобы отобразить в отчетах Метрики статистику с учетом кросс-девайс, включите опцию Атрибуция → Кросс-девайс. В этом случае при определении источника трафика Метрика учтет историю визитов и устройств посетителя.

Например, посетитель увидел рекламу и перешел по ней на мобильном устройстве, а заказ совершил позже, перейдя на сайт из закладки на компьютере. При включенной опции Кросс-девайс и выборе модели атрибуции Последний значимый переход такая конверсия будет отнесена рекламному каналу, который привлек посетителя на мобильном.



Также вы можете включить опцию Метрика Посетители кросс-девайс в отчетах — в отчеты добавится метрика «Посетители кросс-девайс». Она показывает количество людей, которые посетили ваш сайт, с учетом визитов со всех устройств. Это позволит сравнить количество посетителей кросс-девайс и посетителей, определенных по анонимным идентификаторам браузеров, которые сохраняются в cookies.

Автоматическая атрибуция

Примечание. Данные рассчитываются начиная с 8 апреля 2023 года.

В основе автоматической атрибуции лежат как уже привычные алгоритмы, например, определение кросс-девайс конверсий, так и новые технологии и принципы, например, учет домохозяйств на основе обезличенных данных.

Чтобы отобразить в отчетах Метрики статистику с учетом автоматической атрибуции, включите опцию Атрибуция → Автоматическая атрибуция. При этом будет включен режим Кросс-девайс.

 Написать в чат

Обратите внимание: служба поддержки не обзванивает пользователей. Не следуйте указаниям людей, которые вам звонят и представляются службой поддержки Яндекс Метрики.

Обратите внимание: служба поддержки не обзванивает пользователей. Не следуйте указаниям людей, которые вам звонят и представляются службой поддержки Яндекс Метрики.