Модели атрибуции
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.
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.
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.
Изменения в моделях атрибуции
С 20 мая 2026 года модели атрибуции «Первый переход», «Последний значимый переход», «Последний переход из Директа» и «Последний переход из Директа кросс-девайс» будут отключены в Яндекс Метрике и Яндекс Директе.
Если в сохраненных отчетах использовались отключенные модели атрибуции, система автоматически заменит их на актуальные модели.
При формировании отчета для каждого посетителя может быть использована информация о нескольких источниках:
- первом переходе кросс-девайс;
- последнем переходе;
- последнем значимом переходе кросс-девайс;
- автоматической атрибуции.
Для моделей «Первый переход кросс-девайс» и «Последний значимый переход кросс-девайс» Метрика использует историю визитов посетителя с учетом его устройств.
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. 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 объявлениям 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.
|
Визит / Модель |
||||
|
1 |
Поиск |
Поиск |
Поиск |
Поиск |
|
2 |
Директ |
Поиск |
Директ |
Директ |
|
3 |
Реклама |
Поиск |
Реклама |
Директ |
|
4 |
Прямой заход |
Поиск |
Реклама |
Директ |
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.
Последний значимый переход (кросс-девайс)
-
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.
Первый переход (кросс-девайс)
-
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.
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.