HITZ Agency 
Тендеры и лиды
Информация
Открываете рекламный кабинет в конце месяца. Брендовый поиск и прямые заходы - в топе по конверсиям, охватные кампании и посевы - в самом низу, почти ноль. Логика подсказывает: режем то, что не приносит заявки, деньги перекладываем в то, что приносит. Через месяц общее число заявок проседает, а понятной причины нет.
Так работает модель атрибуции по последнему клику. Она честно показала, кто закрыл сделку, и промолчала о том, кто ее создал. Сами площадки от нее уже уходят: в GA4 Google советует переходить с последнего клика на алгоритмическую data-driven, а Яндекс с 20 мая 2026 отключил старые модели в Директе и Метрике. Но в головах и в отчетах, которые агентства носят клиентам, последний клик остался привычным способом читать каналы - по нему и режут бюджет.
Дальше - где именно последний клик обманывает, почему смена модели не спасает, что отдельно рвется в ру-стеке с мессенджерами и как я в итоге решаю, куда направлять бюджет, без идеальной картины.
Вся ценность конверсии уходит последнему касанию перед заявкой или покупкой. Человек месяц назад увидел охватное видео, через неделю прочитал статью, потом пришел из поиска по бренду и оставил заявку - весь кредит достается этому запросу. Видео и статья получают ноль.
Из-за этого последний клик системно раздувает одни каналы и обнуляет другие. Раздувает те, что стоят в конце воронки и собирают уже теплый спрос: брендовый поиск, прямые заходы, ретаргет на тех, кто уже был на сайте. Обнуляет те, что этот спрос создают: охватные кампании, контент, посевы у блогеров, медийную рекламу.
Вы режете «неэффективный» охват, потому что у него ноль конверсий по последнему клику. Спрос перестает наполняться сверху. Через цикл проседает и брендовый поиск - в него приходит меньше людей, которых раньше разогревал тот самый охват. Канал, который казался лучшим, падает вслед за тем, который сочли худшим.
Брендовый поиск тут - отдельная ловушка. По последнему клику он почти всегда в топе и выглядит самым окупаемым. Но большая часть людей, которые ищут вас по названию, нашли бы вас и без этого объявления: они уже знают бренд. Фактический прирост от такого канала часто куда меньше, чем рисует кабинет.
Первый клик отдает всю ценность первому касанию - переоценивает верх воронки так же однобоко, как последний клик переоценивает низ. Линейная делит кредит поровну между всеми точками. Затухающая по времени дает больше веса касаниям ближе к конверсии. U-образная отдает по 40% первому и последнему касанию, оставшиеся 20% размазывает по середине. Data-driven строит вероятностную модель и раздает кредит машинным расчетом.
Звучит как прогресс. Но все эти модели делают одно и то же: делят уже случившиеся продажи между точками контакта. Они описывают корреляцию - кто был рядом в момент покупки, - но не причину. Ни одна не отвечает на главный вопрос: что бы произошло, если бы этого канала не было.
Отсюда два следствия, которые подрывают доверие к самой идее «правильной модели».
Первое: на одних и тех же данных разные модели дают разные числа. Переключили в настройках модель - и канал «вырос» вдвое, хотя в кампаниях вы не тронули ничего. Процент выручки, который приписывают каналу, двигается сменой модели и окна атрибуции, а не результатом на рынке. Цифру, которую так легко поменять настройкой, трудно считать измерением.
Второе: каждая рекламная платформа считает по-своему и каждая записывает конверсию на себя. Сложите конверсии из Директа, из кабинета Меты и из веб-аналитики - их окажется больше, чем у вас фактических продаж. Один человек, который видел три объявления в трех системах, превращается в три записи о конверсии. Каждый кабинет уверен, что сделку привел он.
Это признал и сам Google. В GA4 из всех вариантов в основных настройках оставили две модели - последний клик и data-driven, остальные правила убрали. И даже data-driven там не показывает, как охватные каналы без клика влияют на конверсию. Самый продвинутый вариант все равно слеп к верху воронки.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13590 тендеров
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
У нас к общей проблеме добавляется своя, и она крупнее, чем кажется. Половина рынка ведет заявку не на форму на сайте, а в мессенджер - кнопкой «написать в Telegram или WhatsApp». В момент перехода в чат связь заявки с источником обрывается. Человек кликнул объявление, перешел в мессенджер, написал, купил - а в аналитике заказ повисает без рекламного источника. Канал, который привел клиента, в отчете пустой.
Метрика научилась тянуть данные о заказах из мессенджеров обратно - через партнеров вроде Радист онлайн, Wahelp, i2CRM. Связка возвращает заказу источник, канал и даже ключевую фразу, по которой пришел человек. CRM-цели в Метрике работают как простая таблица статусов лидов: размечают визиты на хорошие и плохие заявки без полноценной CRM. Колл-трекинг подтягивается в те же CRM-цели, чтобы звонки не выпадали из картины. Для офлайн-покупок есть связка через Client ID - анонимный номер посетителя, который через клик, телефон и карту лояльности на кассе сшивает онлайн-визит с покупкой в магазине.
Тут есть свежий поворот. 20 мая 2026 Яндекс отключил старые модели атрибуции в Директе и Метрике и перевел кампании на кросс-девайс версии и автоматическую атрибуцию - ту, что рекомендует сам. Добавились модели по показам: они засчитывают конверсии в течение 30 дней после показа баннера, даже без клика по нему. Шаг в верную сторону: кросс-девайс склеивает одного человека с телефона и ноутбука в одну цепочку вместо трех разных, а учет показов хотя бы замечает верх воронки. Но автоматическая атрибуция - снова алгоритмическая раздача кредита по вероятности. Точность дележа выросла, а вопрос инкрементальности остался прежним: ни одна из новых моделей не скажет, что было бы без этого канала.
Но главное в ру-стеке даже не отчеты, а то, что Директ учится на ваших целях. Кампании оптимизируются под те конверсии из Метрики, которые вы им скормили. Отдали в обучение мусорную цель - клик по кнопке, который не значит ничего, - и алгоритм гонит трафик под этот клик, а не под продажи. Хуже того: если учить алгоритм на микроцелях вроде звонков, он находит тех, кто звонит, но не покупает. Статистика по целям выходит красивой, а выручки за ней нет.
Лечится это не сменой модели, а тем, что вы отдаете в обучение. В Директ стоит передавать ценность сделки, а не факт заявки: сумму и качество лида, в идеале офлайн-конверсии из CRM по фактическим продажам. Тогда алгоритм оптимизируется под деньги, а не под клики. Без разметки качества лидов все заявки для него стоят одинаково, и отрубить кампанию, которая приносит дешевый мусор, нечем. Качество атрибуции здесь держится на том, какое событие вы назначили целью и какие данные о продажах вернули в систему. Неверная цель сливает бюджет тише и надежнее любой кривой модели.
Идеальной атрибуции не существует, и я давно перестал ее искать. Вместо одной модели, которой надо верить, держу три сигнала и сверяю их между собой.
Первый - грубая инкрементальность. Это проверка простым вопросом: что изменится, если канал выключить. Не «сколько конверсий он набрал по кабинету», а «сколько заявок мы потеряем суммарно». Отключаю канал в части регионов или на части аудитории на две-три недели и смотрю на общую выручку и общее число заявок, а не на кредит внутри кабинета. Если при отключении охвата суммарные заявки не просели - он правда не работал. Если просели сильнее, чем показывал его собственный отчет, - он держал куда больше, чем ему приписывали. Такие проверки имеет смысл гонять дважды в год, в низкий сезон и в высокий: при разном спросе каналы ведут себя иначе. Перед тестами есть шаг дешевле: в Метрике открыть отчет по ассоциированным конверсиям. Он показывает каналы-ассистенты, которые были в цепочке, но не стали последним кликом, - ровно тех, кого основная модель обнуляет.
Второй - прямой вопрос клиенту. В форме или в первом сообщении: «Откуда вы о нас узнали?» открытым полем, без вариантов на выбор. Да, половина ответов будет мусором вроде «из интернета». Это нормально: нужна не точность до процента, а направление. Открытое поле ловит то, чего нет ни в одном кабинете, - рекомендацию знакомого или конкретного блогера, через которого пришла волна клиентов. Кабинет такое не покажет.
Третий - деньги, а не клики. В конце я смотрю не на то, кому достался последний клик, а на юнит-экономику и общую выручку на вложенный рубль. Канал может вообще не светиться в атрибуции как закрывающий, но если в периоды, когда он включен, бизнес зарабатывает больше при той же марже - он работает. Считать прибыль честнее, чем считать касания.
Чего я не делаю. Не режу верх воронки по последнему клику - это первое, что хочется сделать по кабинету, и почти всегда ошибка. Не доверяю одной модели как истине: любая из них только версия событий. И не строю сложную сквозную аналитику там, где хватает трех проверок выше. Дорогая инфраструктура часто решает не ту проблему, которая у вас есть.
«Last-click врет» - не призыв немедленно купить сквозную аналитику или заказать маркетинг-микс-моделирование. Это была бы замена одной иллюзии контроля на другую, заметно более дорогую.
Корень проблемы не в том, какая модель стоит в настройках. Он в вопросе, который стоит задать перед тем, как смотреть на любую цифру атрибуции: меняет ли эта цифра мое решение и проверял ли я ее хоть одним тестом на отключение. Если число красивое, но решение от него не зависит - оно лишнее. Если решение зависит, а число взято из одной модели и ничем не подтверждено - на него опасно опираться.
Что на самом деле сливает бюджет - это вера в стопроцентную атрибуцию. Установка «вот эта модель показывает правду» гонит деньги туда, где их удобно посчитать, а не туда, где они растят бизнес. Удобнее всего считаются закрывающие каналы - в них и перекладывают бюджет, обескровливая верх воронки, который и приводит людей. Любая модель, которой вы верите на сто процентов, обманывает одинаково: она делит вчерашние продажи и выдает это за карту того, что работает сегодня.
Атрибуция - это компас: показывает примерное направление, и для большинства решений этого хватает. Но направление надо иногда сверять с местностью - дешевыми тестами на отключение, прямым вопросом клиенту, фактической выручкой. Компас, которому верят слепо, заводит в стену так же, как его отсутствие.
- Последний клик отдает всю ценность закрывающим каналам - брендовому поиску, прямым заходам, ретаргету - и обнуляет те, что создают спрос: охват, контент, посевы
- Сменить модель не выход: все модели только делят уже случившиеся продажи и описывают корреляцию, а не причину. Одни данные через разные модели дают разные числа
- В ру-стеке атрибуция дополнительно рвется на мессенджерах и офлайне. Лечится связкой Метрика, CRM-цели и партнеры по выгрузке заказов из чатов. Но важнее модели то, какую цель и какие сигналы о продажах вы вернули в Директ
- Решения о бюджете - по трем сигналам: грубая инкрементальность (отключить и посмотреть на общую выручку), прямой вопрос клиенту, юнит-экономика. Не по одной модели
- Опаснее любой кривой модели - вера в стопроцентную атрибуцию: она гонит бюджет в то, что удобно считать, а не в то, что растит бизнес
Автор: Марат Аксанов. Performance-маркетолог. 12 лет в маркетинге и медиа, aksanov.digital.
