Модели атрибуции в Яндекс.Директе: как выбрать и правильно использовать

Когда клиенты начинают свой путь к покупке, редко кто совершает заказ после первого же клика по рекламе. Чаще всего они заходят на сайт несколько раз, сравнивают предложения, читают отзывы, возвращаются через соцсети или органический поиск — и только потом принимают решение. В такой ситуации простое правило «последний клик — это всё» становится не просто неточным, а опасно вводящим в заблуждение. Модели атрибуции — это инструмент, который помогает понять, как именно рекламные каналы работают вместе, чтобы привести к конверсии. Без них вы рискуете недооценивать эффективность своих кампаний, отключать полезные рекламные стратегии и тратить бюджет на то, что кажется «неэффективным», хотя на самом деле играет ключевую роль в формировании решения клиента.

В Яндекс.Директе доступно семь разных моделей атрибуции, каждая из которых даёт уникальную картину вклада рекламных каналов. Выбор правильной модели — не вопрос удобства, а стратегическое решение, влияющее на то, как вы распределяете бюджет, оцениваете ROI и строите долгосрочную рекламную политику. В этой статье мы детально разберём каждую модель, её логику, сферы применения и типичные ошибки. Вы узнаете, как выбрать модель, которая действительно отражает реальный путь клиента к покупке, а не просто удобна в интерфейсе.

Что такое модель атрибуции и зачем она нужна

Атрибуция — это метод распределения заслуг за конверсию между всеми точками взаимодействия пользователя с брендом до момента совершения целевого действия. Представьте, что клиент видит ваше объявление в Яндекс.Директе, потом читает статью о вашем продукте в блоге, через неделю получает email-рассылку, а потом находит ваш сайт через органический поиск и делает заказ. Кто «заслужил» эту конверсию? Если вы смотрите только на последний клик — то органика. Но если бы не первое объявление, он вообще не знал бы о вашем бренде. А если бы не email — он мог бы уйти к конкуренту.

Без атрибуции вы не видите полную цепочку. Вы можете думать, что ваша реклама «не работает», потому что конверсии приходят с органики — и в результате отключите дорогие кампании, которые на самом деле привели человека к вашему сайту. Или, наоборот, вы будете считать, что только Яндекс.Директ приносит продажи, потому что «последний клик» — это он. Но на деле реклама просто довела уже заинтересованного пользователя до сделки, а привлёк его — соцсети или контент-маркетинг.

Модели атрибуции решают эту проблему. Они позволяют:

• Понять, какие каналы формируют интерес к бренду на ранних этапах
• Оценить, какие действия непосредственно стимулируют к покупке
• Выявить «молчаливых» каналы, которые не дают прямых кликов, но играют решающую роль
• Избежать переоценки или недооценки отдельных источников трафика
• Оптимизировать бюджет на основе реального влияния, а не иллюзий

В бизнесе с длинным циклом продаж — например, в B2B, юридических услугах или медицинских клиниках — атрибуция становится критически важной. Там клиент может взаимодействовать с брендом 10–20 раз до покупки. Без атрибуции вы рискуете терять деньги на тех каналах, которые «не дают кликов», но формируют доверие. В e-commerce ситуация другая: цикл короче, но влияние скидок и акций в последний момент может быть огромным. И здесь тоже нужна точная модель, иначе вы не поймёте, почему рост трафика не приводит к росту продаж.

Семь моделей атрибуции в Яндекс.Директе: подробный разбор

Яндекс.Директ предлагает семь моделей атрибуции, каждая из которых отвечает на разные вопросы о поведении клиентов. Ни одна из них не является «правильной» во всех случаях — выбор зависит от вашей бизнес-модели, цикла продаж и целей. Давайте разберём каждую подробно.

1. Последний переход из Яндекс.Директа

Эта модель приписывает всю ценность конверсии исключительно последнему клику, который был сделан именно через Яндекс.Директ. Другие источники — органический поиск, соцсети, прямые заходы — не учитываются. Если пользователь сначала пришёл через Google Ads, потом увидел ваше объявление в Яндекс.Директе и сделал заказ — вся заслуга достанется Директу.

Эта модель проста, интуитивна и часто используется по умолчанию — ведь она даёт чёткий, однозначный ответ: «Директ привёл продажу». Однако это и её главная опасность. Она игнорирует весь предыдущий путь клиента, как будто он не существовал. Если ваша реклама работает в связке с контентом, email-рассылкой или брендовыми кампаниями — эта модель покажет вам искажённую картину. Вы можете недооценивать вклад других каналов, а потом их отключить — и столкнуться с резким падением конверсий.

Плюсы:

• Простота интерпретации — понятно, что именно «сработало»
• Удобно для быстрой оценки эффективности кампаний Директа
• Хорошо подходит, если Яндекс.Директ — единственный источник трафика

Минусы:

• Игнорирует вклад других каналов
• Переоценивает влияние Директа в многоканальных цепочках
• Не подходит для бизнесов с длинным циклом продаж

Эта модель — как смотреть только на последний кадр фильма и говорить, что именно он создал весь сюжет. Возможно, да — но только если вы не видели предыдущих 50 минут.

2. Последний значимый переход

Эта модель расширяет предыдущую. В ней учитываются только «значимые» источники — то есть платные каналы: Яндекс.Директ, Google Ads, реклама в соцсетях. Прямые заходы (когда пользователь ввёл адрес сайта вручную) и органический поиск не считаются значимыми. Конверсия приписывается последнему клику из платного канала.

Эта модель полезна, когда вы хотите оценить эффективность платных рекламных усилий, не включая органику и прямые заходы. Она позволяет избежать ситуации, когда вы думаете, что «органика привела клиента», а на самом деле он уже был подготовлен вашей рекламой. Например, пользователь видел ваше объявление в Директе, потом забыл о нём — но через неделю набрал адрес сайта вручную. По модели «последний переход» это будет считаться органикой, хотя на деле он был «подогрет» рекламой. В модели «последний значимый переход» это будет засчитано как реклама — потому что последнее взаимодействие было с платным каналом.

Это более точная модель для маркетологов, которые работают исключительно с платной рекламой и хотят понять, какая из кампаний «закрыла» сделку. Но она всё ещё не учитывает роль органического поиска или контента — которые часто играют ключевую роль в формировании доверия.

Плюсы:

• Учитывает только платные каналы — полезно для оценки ROI рекламных бюджетов
• Исключает искажения от прямых заходов
• Хорошо работает, если у вас есть чёткая стратегия платного трафика

Минусы:

• Игнорирует органический трафик и контент
• Не учитывает долгосрочное влияние брендовых каналов
• Может недооценивать вклад органики, которая «подготовила» клиента

3. Первый переход

Эта модель приписывает всю ценность конверсии первому источнику, с которого пользователь впервые пришёл на сайт. Это может быть реклама в Яндекс.Директе, пост в Instagram или даже ссылка из email-рассылки. Всё, что происходит после — не имеет значения для атрибуции.

Почему это важно? Потому что в большинстве случаев именно первое знакомство с брендом формирует интерес. Если вы запустили кампанию по увеличению узнаваемости — эта модель покажет вам, какой канал первым «запустил» клиента в вашу воронку. Это особенно полезно для брендов, которые только начинают развиваться, запускают новые продукты или хотят оценить эффективность брендинговых кампаний. Например, если пользователь сначала увидел ваше объявление в Директе, потом забыл о нём, а через месяц увидел ваш пост в Telegram и перешёл — вся заслуга достанется Яндекс.Директу, потому что он был первым.

Модель подчёркивает важность привлечения «холодных» аудиторий. Она помогает понять, какие рекламные инструменты лучше всего работают на этапе осведомлённости. Но она также имеет серьёзный недостаток: игнорирует всё, что происходит после первого контакта. Если вы тратите деньги на рекламу, которая привлекает людей, но не удерживает их — эта модель покажет вам «успех», хотя на деле вы теряете клиентов.

Плюсы:

• Отлично показывает, какие каналы лучше всего привлекают новую аудиторию
• Полезна для бренд-маркетинга и запуска новых продуктов
• Помогает оценить эффективность первичного привлечения

Минусы:

• Игнорирует всю дальнейшую работу с клиентом
• Не учитывает, что последующие взаимодействия могут быть решающими
• Может переоценивать каналы, которые привлекают много трафика, но плохо конвертируют

4. Последний переход (всё)

Эта модель — самая простая и самая часто используемая в других системах. Она приписывает конверсию последнему источнику, независимо от того, платный он или нет. Это может быть Яндекс.Директ, органический поиск, прямой заход или ссылка из соцсети.

Она удобна, потому что отвечает на простой вопрос: «Что побудило клиента сделать заказ прямо сейчас?» Это особенно актуально в e-commerce, где решение часто принимается мгновенно — под влиянием скидки, акции или увиденного сообщения. Но эта модель опасна тем, что полностью игнорирует предыдущий путь клиента. Если вы тратите деньги на брендовые кампании, которые формируют доверие — эта модель покажет вам, что они «не работают», потому что конверсия пришла с органики. А вы можете решить, что «брендовая реклама бесполезна» — и остановить её. В результате вы потеряете потенциальных клиентов, которые не знали бы о вашем бренде без этих кампаний.

Плюсы:

• Проста в понимании — отвечает на вопрос «что последнее нажали?»
• Хорошо работает в коротких циклах продаж
• Позволяет быстро оптимизировать кампании под финальный этап

Минусы:

• Совершенно игнорирует долгосрочное влияние
• Не показывает, как клиент пришёл к решению
• Может привести к отключению эффективных каналов, которые работают на этапе осведомлённости

5. Линейная модель

Эта модель распределяет ценность конверсии равномерно между всеми точками контакта. Если пользователь взаимодействовал с вашим брендом пять раз — каждое взаимодействие получает 20% заслуги за конверсию. Это справедливо, потому что все этапы важны: первое знакомство, интерес, сравнение, доверие — и только потом покупка.

Линейная модель идеальна для B2B-бизнесов, компаний с долгим циклом продаж, услуг с высокой стоимостью и сложными решениями. Например: клиент видит рекламу в Директе — читает статью на сайте — подписывается на рассылку — получает консультацию — смотрит видео-обзор — и только потом покупает. Все эти шаги важны, и ни один из них не должен быть недооценён.

Эта модель помогает увидеть, какие каналы работают на разных этапах воронки. Она делает аналитику более объективной, потому что не даёт преимущества ни первому, ни последнему. Но у неё есть и подвох: она может недооценивать критические точки. Например, если последний клик — это скидка или ограниченное предложение — он может быть решающим. А линейная модель даст ему столько же веса, сколько и первому посещению. Это может привести к тому, что вы будете тратить деньги на «все подряд», потому что всё кажется равнозначным.

Плюсы:

• Справедливо распределяет заслуги между всеми каналами
• Отлично подходит для сложных, многоканальных цепочек
• Помогает выявить «тихие» каналы, которые работают на этапах до конверсии

Минусы:

• Не учитывает, что некоторые взаимодействия важнее других
• Может привести к распылению бюджета, если все каналы кажутся одинаково важными
• Не подходит для быстрых продаж, где решающую роль играет один момент

6. Временной спад (time decay)

Эта модель — золотая середина между «последним переходом» и «линейной». Она признаёт, что все взаимодействия важны — но не одинаково. Чем ближе точка контакта к моменту конверсии, тем больше её вес. Первое взаимодействие получает минимальный процент — например, 5%. Второе — 10%, третье — 20%, а последнее — 40%.

Эта модель особенно полезна для e-commerce, ритейла и бизнесов с коротким циклом продаж. Клиент может прочитать про ваш продукт месяц назад, но решающим моментом становится рекламное объявление с акцией за 3 часа до покупки. Временной спад именно это и отражает: последний контакт — это то, что «толкнуло» к действию. Но при этом он не игнорирует предыдущие этапы — они всё ещё учитываются, просто в меньшей степени.

Эта модель помогает понять: какие кампании «подогревают» аудиторию, а какие — «закрывают» сделку. Она идеальна для тех, кто использует remarketing, email-рассылки и сезонные акции. Например: если вы видите, что 60% конверсий приходится на последние три взаимодействия — значит, ваша кампания по ретаргетингу работает отлично. А если первое взаимодействие почти не влияет — возможно, ваш бренд недостаточно узнаваем.

Плюсы:

• Учитывает важность времени — последние взаимодействия имеют больший вес
• Хорошо работает с remarketing и акционными кампаниями
• Балансирует между первым и последним контактом

Минусы:

• Требует понимания, как долго длится цикл продаж — иначе веса могут быть некорректными
• Не учитывает, что первый контакт может быть критичным для новых брендов
• В сложных B2B-сферах может недооценивать долгосрочное влияние

7. Модель по позиции (position-based)

Эта модель — компромисс между «первым» и «последним». Она приписывает наибольший вес — обычно 40% каждому — первому и последнему взаимодействию. Оставшиеся 20% распределяются равномерно между всеми промежуточными точками. Эта модель отражает реальную логику: первый контакт создаёт интерес, последний — побуждает к действию. А всё, что между ними, поддерживает интерес.

Она идеальна для бизнесов, где важны и бренд-построение, и прямые продажи. Например: вы запускаете рекламу в Яндекс.Директе, чтобы привлечь внимание (первый контакт). Потом пользователь читает отзывы, получает email-рассылку и смотрит видео (промежуточные). И в конце — видит рекламу со скидкой и покупает (последний контакт). Модель по позиции признаёт, что и первый, и последний клик имеют критическое значение — а промежуточные просто поддерживают процесс.

Эта модель особенно полезна, когда вы хотите оценить как эффективность привлечения (первый контакт), так и конверсии (последний). Она помогает оптимизировать бюджет: если первый контакт даёт много трафика, но мало конверсий — вы можете увеличить инвестиции в ретаргетинг. Если последний контакт «не работает» — значит, вам нужно улучшить лендинг или предложение.

Плюсы:

• Подчёркивает важность и первого, и последнего контакта
• Отлично подходит для бизнесов с комплексной воронкой продаж
• Позволяет балансировать между брендированием и прямыми продажами

Минусы:

• Игнорирует различия в важности промежуточных контактов
• Может недооценивать влияние, если их много — например, 10+ взаимодействий
• Требует точного понимания структуры воронки

Как выбрать модель атрибуции: практическое руководство

Выбор модели — не вопрос «какая лучше», а вопрос «что вы хотите узнать?». Каждая модель даёт свой ответ. Если вы выбираете её случайно — вы рискуете принимать решения на основе искажённых данных. Вот как действовать правильно.

Шаг 1: Определите тип вашего бизнеса

Ваш выбор зависит от длительности цикла продаж:

• Короткий цикл (до 3 дней): e-commerce, билеты, товары повседневного спроса — подходит модель временного спада. Клиенты быстро принимают решение, и последнее взаимодействие — решающее.
• Средний цикл (3–14 дней): услуги, образование, SaaS — подходит модель по позиции. Здесь важны и первый контакт, и финальное действие.
• Длинный цикл (более 14 дней): B2B, медицина, юридические услуги — подходит линейная модель. Клиенты проходят через множество этапов, и каждый важен.

Шаг 2: Определите вашу главную цель

Ответьте на вопрос: что вы хотите измерить?

• Привлечение новых клиентов? — выбирайте первый переход. Это покажет, какие каналы «запускают» аудиторию.
• Продажи и ROI? — выбирайте последний значимый переход. Это покажет, какая реклама закрывает сделку.
• Брендирование? — первый переход или линейная модель. Они покажут, как ваш бренд влияет на долгосрочную лояльность.
• Оптимизация бюджета? — временной спад или по позиции. Они помогают понять, где стоит увеличить инвестиции.

Шаг 3: Проверьте поведение клиентов

Используйте аналитику Яндекс.Метрики, чтобы понять: сколько взаимодействий в среднем происходит до конверсии? Сколько из них — платные? Какие каналы чаще всего встречаются на первом и последнем этапе?

Если вы видите, что 70% клиентов делают 5–8 переходов до покупки — это сигнал, что вам нужна линейная или по позиции модель. Если большинство конверсий приходят после одного клика — подойдёт последний переход.

Шаг 4: Протестируйте несколько моделей

Не ограничивайтесь одной. Включите одну модель на неделю, посмотрите отчёты — затем переключитесь на другую. Сравните, как меняется распределение заслуг за конверсии. Часто вы удивитесь: канал, который раньше казался «неэффективным», оказывается ключевым на первом этапе. А кампания, которая «всё приводит», на деле лишь доводит уже заинтересованных.

Важно: изменение модели не влияет на исторические данные. Она действует только с момента переключения.

Шаг 5: Свяжите модель с KPI

Если ваша цель — увеличить продажи, выберите модель, которая отражает реальный путь к покупке. Если цель — рост узнаваемости — выбирайте первую модель. Не используйте «последний переход» для оценки брендовых кампаний. Не используйте «первый переход» для оценки ретаргетинга. Каждая модель должна соответствовать цели.

Таблица сравнения моделей атрибуции

Частые ошибки при выборе модели атрибуции

Даже опытные маркетологи делают одни и те же ошибки — и платят за них деньгами. Вот основные из них.

Ошибка 1: Использование модели по умолчанию

«Последний переход» — это стандартная модель в Яндекс.Директе. Многие оставляют её, потому что «так привычно». Но если ваш бизнес работает через несколько каналов — эта модель вводит вас в заблуждение. Вы думаете, что реклама не работает — а на деле она просто «подготовила» клиента, и конверсия пришла с органики. И вы отключаете рекламу — теряете потенциальных клиентов.

Ошибка 2: Игнорирование многоканальности

Если вы считаете, что «только Директ приводит клиентов», но при этом ведёте email-рассылку, контент-маркетинг и рекламу в соцсетях — вы уже работаете в многоканальной среде. И любая модель, которая игнорирует это — не подходит. Вы рискуете недооценивать вклад других каналов, даже если они не дают прямых кликов.

Ошибка 3: Не тестирование

Многие выбирают модель и больше не меняют её. Это как выбрать одну карту в путешествии — и думать, что она показывает всю страну. Протестируйте 2–3 модели в течение месяца. Сравните отчёты. Увидите, как меняется распределение заслуг. Возможно, канал, который вы считали «мусором», оказывается ключевым на этапе осведомлённости.

Ошибка 4: Связь модели с неправильной целью

Если вы используете «последний переход» для оценки брендовых кампаний — вы не увидите их реального эффекта. Бренд работает долго, и его вклад — на этапах до конверсии. Аналогично: если вы используете «первый переход» для оценки ретаргетинга — вы не поймёте, насколько он эффективен. Каждая модель должна соответствовать вашей цели.

Ошибка 5: Непонимание разницы между «вкладом» и «последним кликом»

Важно понимать: атрибуция — это не про то, кто «закрыл» сделку. Это про то, кто создал возможность для сделки. Иногда последний клик — это просто «последняя капля». А основная работа сделана раньше. Если вы не понимаете эту разницу — ваши инвестиции будут идти впустую.

Как настроить модель атрибуции в Яндекс.Метрике

Настройка модели атрибуции происходит в Яндекс.Метрике, и она влияет на отчёты в Яндекс.Директе — если они связаны с одним и тем же счетчиком.

1. Перейдите в Яндекс.Метрику.
2. Выберите нужный счетчик, привязанный к вашему сайту.
3. Перейдите в раздел «Отчёты» → «Конверсии» → «Модель атрибуции».
4. В выпадающем списке выберите одну из семи моделей.
5. Нажмите «Сохранить».

Важно: изменение модели не влияет на исторические данные. Оно действует только с момента переключения. Поэтому, если вы хотите сравнить эффективность моделей — запускайте тесты на одинаковом периоде времени. Например, выберите «последний переход» на неделю — затем переключитесь на «временной спад» и сравните результаты за следующую неделю.

Также убедитесь, что все ваши кампании и каналы правильно настроены в Метрике. Если вы не отслеживаете переходы из email-рассылок или рекламных постов — модель атрибуции не сможет учитывать их вклад. Проверьте UTM-метки, цели и события.

Рекомендации по выбору модели для разных типов бизнеса

Вот конкретные рекомендации, основанные на типах бизнеса.

Для e-commerce (магазин, доставка еды, товары)

Выбирайте временной спад. В этом сегменте клиенты часто возвращаются несколько раз — просматривают продукты, читают отзывы, получают уведомления о скидке. И именно последнее напоминание — или акция — становится решающим. Эта модель покажет, что ваши ретаргетинговые кампании и email-рассылки работают. Не используйте «первый переход» — он покажет, что ваши брендовые кампании «не работают», хотя они создали интерес.

Для B2B-компаний (услуги, ПО, консалтинг)

Выбирайте линейную модель. Потому что покупатель проходит через 8–15 взаимодействий: прочитал статью, пришёл на сайт, посмотрел вебинар, получил презентацию, разговаривал с менеджером — и только потом покупает. Каждый этап важен. Линейная модель покажет, что контент-маркетинг и email-рассылки — не «мусор», а ключевые каналы.

Для брендов с новым продуктом

Выбирайте первый переход. Ваша цель — сделать так, чтобы люди узнали о вас. Если вы запустили рекламу в Директе и через месяц увидели, что 60% новых клиентов пришли с этого канала — это значит: ваша реклама работает. Не тратьте деньги на ретаргетинг, пока не сформируется база. Сначала — привлечение, потом — конверсия.

Для сервисов с подпиской (SaaS, онлайн-курсы)

Выбирайте модель по позиции. Первое знакомство — это ваша реклама или пост в LinkedIn. Последнее действие — это пробная версия или акция. А всё, что между ними: email-рассылки, демо-вебинары, отзывы — поддерживают интерес. Эта модель покажет, что и бренд-маркетинг, и прямые действия важны.

Для локальных бизнесов (врачи, салоны, автосервисы)

Выбирайте последний значимый переход. Клиенты часто находят вас через поиск — но сначала видели вашу рекламу в Директе. Прямые заходы — это люди, которые уже знают о вас. Платные каналы — ваш основной инструмент привлечения. Эта модель поможет вам понять, какая реклама действительно ведёт к звонкам и записям.

Что делать, если модель не даёт ожидаемых результатов

Вы выбрали модель — но конверсии не растут. Или вы видите, что каналы, которые должны работать — «не приносят».

Возможно, проблема не в модели — а в структуре воронки. Спросите себя:

• Почему клиенты уходят на этапе «просмотра»?
• Не хватает ли убедительных кейсов или отзывов на странице?
• Слишком ли высокая цена или сложный процесс оформления?
• Какие каналы вы используете для ретаргетинга?

Если модель показывает, что «первый переход» не работает — возможно, ваша реклама не убедительна. Если «последний переход» не работает — возможно, ваша страница конверсии плохо оптимизирована. Модель атрибуции — это зеркало. Она не говорит, почему клиенты уходят — она показывает, где они уходят.

Используйте её как инструмент диагностики. Если результаты не совпадают с ожиданиями — ищите проблему в процессе, а не в модели. Проверьте лендинги, ценности, сообщения, убедительность. Модель не заменит маркетинг — она его усиливает.

Выводы и практические рекомендации

Модели атрибуции — это не техническая деталь. Это стратегический инструмент, который определяет, как вы тратите деньги. Неправильный выбор может привести к тому, что вы отключите эффективные кампании, оставите бюджет на бесполезных каналах и потеряете клиентов.

Вот ключевые выводы:

• Нет «лучшей» модели. Только та, что соответствует вашему бизнесу и целям.
• Никогда не используйте «последний переход» по умолчанию. Он игнорирует всю работу, которая сделана до этого.
• Тестируйте разные модели. Запускайте эксперименты на 2–4 недели — сравнивайте отчёты.
• Связывайте модель с KPI. Если цель — узнаваемость — выбирайте «первый переход». Если цель — продажи — используйте «временной спад» или «по позиции».
• Проверяйте данные. Если модель показывает, что ваша реклама «не работает» — проверьте лендинги, цели и UTM-метки. Возможно, проблема не в рекламе — а в отслеживании.
• Используйте модель как инструмент понимания. Она не заменяет маркетинг — она делает его точнее.

Помните: атрибуция — это не про то, кто «закрыл» сделку. Она про то, кто создал возможность для этой сделки. И часто — это не последний клик, а первое объявление, которое вы увидели неделю назад.

Выберите модель с умом. И ваш бюджет начнёт работать не просто лучше — а точнее, эффективнее и устойчивее.