Аналитика

Линейная атрибуция

linear attribution · Модель равного распределения

Линейная атрибуция (linear attribution) — это модель распределения ценности конверсии, при которой каждое касание в цепочке получает равную долю. Помогает оценить вклад всех каналов, а не только последнего.

Линейная атрибуция (linear attribution) — это способ разложить ценность одной конверсии поровну между всеми касаниями, через которые прошёл пользователь до целевого действия. Что это значит на практике: если путь к покупке состоял из четырёх взаимодействий, каждое получит по 25% ценности, независимо от того, было оно первым, последним или промежуточным.

Модель разбирают, когда воронка длинная и одноканальные отчёты недооценивают верх воронки. Настраивается через сравнение моделей в GA4 или в правилах атрибуции рекламного кабинета, а результат сверяют с фактическим числом касаний из отчёта по путям конверсий.

§ 01Базовая идея

Равное распределение конверсии строится на одном допущении: раз доказать реальный вклад каждого шага нельзя, справедливее раздать ценность одинаково. Линейный подход берёт полную цепочку из отчёта по путям конверсий и делит ценность на число касаний. Пять шагов — по 20% каждому. Так в отчёт попадают органический поиск, email и медийка, которые модель last click обнуляет. Она отвечает на вопрос, зачем канал вообще присутствует в пути, а не только кто закрыл сделку.

Формула / схема
Доля касания = ценность конверсии / число касаний
Ценность одной конверсии делится поровну на все взаимодействия в пути. При пяти касаниях каждое получает 20%, при четырёх — 25%; сумма долей всегда равна 100%.

§ 02Чем отличается от смежных понятий

Отличается от позиционных моделей тем, что не выделяет крайние касания. У first click вся ценность уходит первому взаимодействию, у last click — последнему. Модель с привязкой ко времени наращивает долю к концу пути. Равномерная атрибуция игнорирует и порядок, и давность: касание месячной давности весит столько же, сколько вчерашнее. Из-за этого она переоценивает второстепенные точки контакта, но честнее показывает верх воронки.

Кейс из практики

вклад ассистентов +38% — Интернет-магазин косметики на Shopify Plus переключился с last-click на линейную атрибуцию в GA4. За 4 месяца доля бюджета email и соцсетей выросла на 38%, а платный поиск перестал получать всю ценность. Замер через сравнение моделей в GA4 Attribution.

До и после

переоценка ROI −22% — B2B SaaS с MRR $180k раздал равные доли конверсии всем касаниям в длинном цикле сделки от 60 дней. Оказалось, что ROI вебинаров был завышен на 22% при last-click. Пересчёт за 3 месяца в связке HubSpot и GA4 Explore по пути к сделке.

§ 03Как применять на сайте

Сравнение моделей открывается в GA4 в разделе Реклама → Атрибуция → Сравнение моделей. Линейную выбирают одной из двух сопоставляемых и смотрят, какие каналы прибавляют ценность против last click. Прирост у ассистирующих каналов — сигнал, что они держат воронку. Этот способ распределения ценности подходит для бюджетирования каналов знакомства с брендом, где прямой отдачи по последнему клику почти нет.

§ 04Чего не делать

Не переносите выводы равномерной модели на площадки, где путь состоит из одного касания — там она даст те же цифры, что и last click, и смысла в ней нет. Не смешивайте данные из разных окон атрибуции в одном отчёте: сравнивать линейную и позиционную модели корректно только на одинаковом периоде и окне конверсии. Распределение вклада между касаниями теряет точность, если часть источников не размечена UTM-метками и падает в direct / none.

Частые ошибки
01
Приравнивание линейной модели к реальному вкладу каналов. Равные доли — это допущение, а не факт: касание-первый контакт и касание перед покупкой работают по-разному. В итоге бюджет утекает в дешёвые, но пустые касания, а сильные каналы недооцениваются. Как правильно: Оценивайте линейную модель как отправную точку. Сравнивайте её выводы с data-driven атрибуцией в GA4 перед перераспределением бюджета.
02
Внедрение линейной модели при коротком цикле сделки. Если у большинства конверсий 1–2 касания, размазывание ценности по цепочке ничего не даёт и лишь усложняет отчёт. Команда тратит время на анализ, который не влияет на решения по каналам. Как правильно: Проверяйте длину пути конверсии в отчёте «Пути конверсии» GA4. Применяйте линейную модель только при 3+ касаниях в среднем.
03
Анализ линейной атрибуции без учёта окна конверсии. По умолчанию окно ретроспективного анализа в GA4 — 30 или 90 дней; касания вне окна просто не попадают в цепочку. Часть каналов кажется бесполезной, хотя они работали на верхних этапах воронки. Как правильно: Настройте окно конверсии под реальный цикл продажи. Сравнивайте распределение долей при 30 и 90 днях перед выводами.
Часто спрашивают

Линейная атрибуция: ответы на популярные вопросы

Линейная атрибуция простыми словами — что это и зачем нужна?

+

Линейная атрибуция — это способ распределения ценности конверсии, при котором каждое касание в цепочке получает равную долю. Например, при 4 точках контакта каждая забирает по 25%. Модель равного распределения помогает увидеть вклад всех каналов, а не только последнего клика перед покупкой.

Линейный подход отдаёт равную долю всем касаниям, тогда как last-click отдаёт 100% ценности последнему взаимодействию. Из-за этого last-click завышает роль брендового поиска и ретаргетинга, а равномерная атрибуция честнее показывает верх воронки — первый контакт и промежуточные каналы.

Ценность конверсии делится поровну на число касаний в пути пользователя. Формула простая: 1 конверсия ÷ количество точек контакта. Если клиент прошёл через рекламу, email и органику — каждый канал получит по 0,33 конверсии. Данные собираются из GA4 или сквозной аналитики за выбранный период.

Обычно нет: при коротких цепочках в 1–2 касания эта модель атрибуции даёт мало пользы и почти совпадает с last-click. Равное распределение конверсии раскрывается на длинных путях от 3 точек контакта и объёме от нескольких сотен целевых действий в месяц, когда статистика становится репрезентативной.

Да, но с оговоркой: Google убрал большинство правило-ориентированных моделей из GA4 в 2023 году, оставив в отчётах в основном data-driven. Равное распределение вклада между касаниями по-прежнему доступно в BigQuery-выгрузках, Looker Studio или сторонних платформах сквозной аналитики вроде Roistat и Calltouch.

Не нашли ответ?

Спросите Андрея Гусарова — отвечаю в течение 1-2 рабочих дней.

Нажимая, вы соглашаетесь с обработкой данных.