dsrupt.
Войти Артём — автор базы Артём · авторТГ-канал
Статья · Аналитика

Последний клик врёт: почему контент всегда выглядит убыточным

Отчёт говорит, что заявку принёс брендовый запрос. Формально верно — но человек узнал о вас из статьи месяц назад. Разбираем, как модель атрибуции по умолчанию заставляет резать то, что приводит клиентов.

Коротко

Почти все системы по умолчанию считают источником последний непрямой клик — тот, с которого человек пришёл перед заявкой. Это даёт систематический перекос: завышаются брендовый трафик, ретаргетинг и прямые заходы, занижаются контент, SEO по информационным запросам, соцсети, видео и инфлюенс. Иначе говоря, каналы знакомства выглядят убыточными, а каналы дожима — сверхэффективными. Решение по бюджету, принятое по такому отчёту, режет то, что приводит людей, и наращивает то, что их только дожимает. Через пару месяцев дожимать становится некого. Лечится не столько сменой модели, сколько привычкой смотреть на участие канала в пути, а не только на его финал.

  • last clickмодель по умолчанию почти везде
  • завышаетбренд, ретаргетинг, прямые заходы
  • занижаетконтент, SEO, соцсети, видео
  • 4модели, между которыми стоит выбирать
Что менять первымне модель, а привычку: смотреть ассоциированные конверсии
Простейшая проверкаспросить клиента, откуда узнал, и сравнить с отчётом
Источник: курс «Начни понимать маркетинг», Акт IX, уроки 22.2–22.3 · Автор: · обновлено 02.08.2026
Перекос
Кого модель хвалит и наказывает

Ошибка не случайна: она всегда в одну сторону, и всегда против тех, кто работает в начале пути.

Так выглядит в отчёте
Что показывает отчёт. Заявку принёс брендовый запрос — человек набрал название компании и пришёл. Формально верно. Контентный канал за этот месяц не принёс ни одной конверсии и выглядит статьёй расходов.
Так было в жизни
Что было на самом деле. Месяц назад человек прочитал статью, запомнил название, потом сравнивал варианты, потом набрал бренд в поиске. Статья сделала всю работу по знакомству — и по логике последнего клика не принесла ничего.
Почему это дорого. Отключив «убыточный» контент, вы не увидите падения сразу: брендовый поиск и ретаргетинг какое-то время работают по накопленной аудитории. Провал приходит через два-три месяца — и выглядит как «перестала работать реклама», хотя перестало работать знакомство.
Модели
Четыре способа поделить заслугу

Ни одна не «правильная»: они по-разному ошибаются. Важно не выбрать идеальную, а перестать пользоваться одной по умолчанию.

МодельСутьЧто делает с картиной
Последний непрямой кликпо умолчанию почти вездеВся заслуга источнику, с которого человек пришёл перед конверсией
Первый кликзеркальная крайностьВся заслуга тому, кто привёл человека впервые. Завышает знакомство и обнуляет дожим
Линейнаяпоровну между всемиПростая и честная в обе стороны: не переоценивает ни конец, ни начало пути
С учётом давностиближе к конверсии — больше весКомпромисс: конец пути весит больше, но начало не обнуляется
↔ таблица листается в сторону
  1. Включите многоканальные отчёты
    Они есть в аналитике по умолчанию, но их почти никто не открывает. Смотреть надо не «источник конверсии», а весь путь до неё.
  2. Считайте ассоциированные конверсии
    Это конверсии, в которых канал участвовал, но не был последним. Для контента и соцсетей это единственное место, где их работа вообще видна.
  3. Сравните две модели на одном периоде
    Последний клик и линейная. Разница в оценке каналов и есть размер искажения, с которым вы жили.
  4. Спрашивайте клиентов напрямую
    Один вопрос «откуда вы о нас узнали» в скрипте. Ответы почти всегда расходятся с отчётом — и обычно в пользу тех каналов, которые система недооценивает.
Вопросы
Частые вопросы
Почему последний клик — плохая модель по умолчанию?
Потому что он приписывает всю заслугу тому, кто стоял в конце. Систематический перекос: завышаются брендовый трафик, ретаргетинг и прямые заходы, занижаются контент, SEO по информационным запросам, соцсети и видео. То есть каналы знакомства выглядят убыточными, а каналы дожима — сверхэффективными.
Чем это опасно на практике?
Решением о бюджете. Вы режете то, что приводит людей, и наращиваете то, что их только дожимает. Через пару месяцев дожимать становится некого: ретаргетинг работает по пустеющей аудитории, а брендовый поиск растёт только тогда, когда кто-то узнаёт о вас впервые.
Какую модель выбрать?
Для начала — любую, кроме последнего клика по умолчанию. Линейная или с учётом давности уже дают куда более честную картину. Но важнее модели другое: смотреть ассоциированные конверсии, то есть участие канала в пути, а не только его финал.
Что делать, если данных для многоканальных отчётов нет?
Работает простой приём: спросить у клиента, откуда он о вас узнал, и сравнить ответ с тем, что показывает система. Расхождение — и есть размер вашей слепоты. Обычно оно велико и убедительнее любых моделей.
Телеграм автора
Пишу об этом между статьями

Здесь — разборы с цифрами, они выходят редко и долго готовятся. В канале то, что живёт быстрее: свежие ставки аукционов, сломавшиеся связки, причины, по которым у клиента заявка подорожала вдвое за месяц. Без марафонов и рекламных постов.

@targetchannl Читать канал →
Дальше по теме
Что читать следующим

Эта страница оказалась полезной?

Три касания, без регистрации. По ответам я решаю, что дописать и какие темы разобрать следующими.
Насколько полезно — от 1 до 10
Как читается и выглядит
Чего не хватило
Ответы анонимные — сохраняем только сами оценки.
Спасибо. Учту при следующем обновлении базы.