Представьте: вы отключили медийную рекламу, потому что по last-click (последний клик) она принесла 0 конверсий. Через 3 месяца контекст падает на условные 30%. Причина? Медийка подогревала аудиторию, но вы этого не видели. Последний клик — самый популярный и при этом самый опасный способ оценки рекламы.
По данным Яндекса, около 60% макроконверсий в e-commerce совершаются не в первый визит пользователя. Это значит, что атрибуция по последнему клику может быть неточной для большинства ваших покупок. Ассоциированные конверсии — это те самые невидимые помощники, которые работают на результат, но часто не получают правильной оценки своего вклада.
Если вы оцениваете каналы только по последнему клику, от вашего внимания ускользает до 60% пути клиента.
Что такое ассоциированные конверсии
Ассоциированные конверсии — это промежуточные точки касания, которые помогли пользователю дойти до покупки, но не были последним шагом перед конверсией.
Вот как это выглядит на практике. Пользователь идёт к покупке по цепочке:
- Поиск → впервые узнал о продукте
- Соцсети → посмотрел отзывы
- Email-рассылка → вернулся по предложению
- Контекстная реклама → купил
По last-click 100% ценности получает контекст. А поиск, соцсети и email получают ассоциированные конверсии. Прямая конверсия — это когда канал «закрыл» сделку. Ассоциированная — когда канал «подогрел» пользователя и помог дойти до финала.
Прямые конверсии показывают, кто «закрыл». Ассоциированные — кто помог. Без учёта обоих картина будет неполной.
Кратко о моделях атрибуции
Модель атрибуции — это правило, как распределить ценность между касаниями. От модели зависит, кто «герой», а кто «статист» в вашей аналитике.
Основные модели:
- Последний клик. 100% ценности последнему каналу. По умолчанию используется в большинстве систем.
- Первый клик. 100% первому каналу. Полезна для оценки узнаваемости, но недооценивает всё остальное.
- Линейная. Поровну между всеми касаниями. Каждый получает равную долю участия.
- По времени (Time Decay). Чем ближе касание к конверсии, тем больше ценности. Хороша для длинных циклов продаж.
- U-образная — 40% первому, 40% последнему, 20% промежуточным. Сбалансированный вариант.
- Data-driven. Алгоритм считает реальный вклад каждого шага. Требует достаточного объёма данных (сотни–тысячи конверсий), иначе модель может работать нестабильно.
Нет одной «правильной» модели. Но last-click — точно не та, на которую стоит полагаться как на единственную.
Статистика: почему last-click искажает оценку
Цифры говорят сами за себя. Масштаб искажения просто огромный.
- 60% макроконверсий в e-commerce — не первый визит (Яндекс). Last-click неточен для большинства покупок.
- 73% покупателей используют несколько каналов в своём пути (WP Engine). Один клик — это не вся история.
- 6–15 точек касания перед покупкой в B2B (Gartner). Last-click показывает лишь 1/8–1/15 реальной картины.
- Даже при «импульсивных» B2C-покупках часто происходит несколько касаний. Last-click и тут лишь фрагмент.
- Органический поиск по last-click переоценён более чем в 2 раза по сравнению с data-driven. Вклад каналов может сильно отличаться.
- Display-канал, получивший 0% по last-click, реально внёс сильный вклад по data-driven модели.
Last-click системно завышает «закрывающие» каналы и обесценивает «подогревающие». Омниканальные клиенты покупают в 1,7 раза больше, чем одноканальные (McKinsey). Но с last-click вы этого просто не увидите.
Примеры из жизни
Кофейный ритейлер: Instagram с соотношением 24:1
Instagram дал 50 прямых конверсий в месяц. Кажется — кандидат на отключение. Но при анализе ассоциированных конверсий оказалось: Instagram ассистировал 1 200 конверсий. Соотношение 24:1. Канал не просто «полезный» — он критически важный (Kissmetrics).
Отключение по last-click уничтожило бы 1 200 конверсий. Вот цена одного неправильного решения.
HR-tech: подкаст с нулевыми прямыми конверсиями
Подкаст не принёс ни одной прямой конверсии. Первый кандидат на отключение? Нет — он ассистировал 35% enterprise-сделок как первый или второй тачпоинт (Kissmetrics). Без подкаста треть сделок могла бы просто не состояться.
Нулевые last-click конверсии не означают нулевой вклад. Это главный урок.
Кампания, «спасённая» ассоциированными конверсиями
17 лидов по last-click, CPL выше средней в 2+ раза. При учёте ассоциированных конверсий — в 12 раз больше конверсий, а CPL оказался в 2 раза ниже среднего (Яндекс). Кампания была бы отключена — а оказалась одной из самых эффективных.
Last-click чуть не убил рабочий канал. Буквально.
Медийка → падение контекста
Компания отключила медийный канал — 0 прямых конверсий, зачем платить? Через несколько недель конверсии в Директе начали снижаться (Sostav). Медийка подогревала узнаваемость, которая кормила контекст. Отключение «бесполезного» канала ударило по «полезным».
Как настроить отчёт
Ассоциированные конверсии можно найти и в Метрике, и в GA4 — но подходы в них будут разные.
Яндекс Метрика
Специального отчёта по ассоциированным конверсиям в Метрике нет. Но есть два пути.
Быстрый — сравнение моделей атрибуции:
- «Отчёты» → «Источники» → «Источники, сводка»
- Выберите цель и переключайте модели: первый переход, последний значимый, автоматическая
- Расхождения между моделями — это сигнал о высоких ассоциированных конверсиях
Точный — через Logs API:
- Выгрузите сырые данные через Logs API (clientID, UTM, визиты, конверсии)
- Для каждой конверсии соберите все визиты пользователя за 30–90 дней
- Удалите последний источник — остальные и есть ассоциированные касания
- Визуализируйте в Power BI или DataStudio
Проверка необходимости: откройте «Общее число визитов». Если значительная доля конверсий приходится не в первый визит — анализ ассоциированных конверсий обязателен.
Google Analytics 4
- «Реклама» → «Пути конверсии» — покажет ранние, средние и поздние касания по каналам
- «Реклама» → «Сравнение моделей» — сравните last-click, линейную и data-driven
- Рассчитайте Assisted/Last ratio: ассоциированные / прямые. Ratio > 1 — канал ассистирует. Ratio < 1 — «закрыватель». Ratio > 5 — мощный ассистент, почти не закрывает сам.
Настройка отчётов — не сложная математическая наука. Главное — не ограничиваться одной моделью атрибуции.
Ошибки при оценке конверсий
Даже зная про ассоциированные конверсии, маркетологи наступают на одни и те же грабли. Вот самые частые.
- Оценка только по last-click. Канал-ассистент выглядит неэффективным, бюджет режется, воронка сужается, конверсии падают через 6–12 месяцев (Migrate Analytics). Эффект с задержкой — и вы не свяжете причину со следствием.
- Отключение медийки «потому что 0 конверсий». Сначала проверьте через A/B-тест на части трафика, прежде чем резать бюджет (Sostav).
- Двойной подсчёт. Сложение ассоциированных и прямых конверсий как будто это разные конверсии. На деле это разные взгляды на одни и те же цепочки (Kissmetrics).
- Короткое окно внимания. 7 дней для B2B обрежет значимую часть пути. Нужно 30–90 дней (Kokoc Group используют 90).
- Мало данных. Менее 100 конверсий в месяц — и выводы могут быть случайными (JetStat / VC.ru).
- Смешивание моделей. Нельзя оценивать один канал по первому касанию, а другой по последнему клику и сравнивать результаты (Cybrain).
Главная ошибка — полагать, что анализа одного последнего касания будет достаточно. Вторая — думать, что ассоциированные конверсии всё решат без сравнения моделей.
Чек-лист: что сделать уже сегодня
Конкретные шаги, которые не подождут до следующего квартала.
- Проверьте долю первых визитов. Отчёт «Общее число визитов» в Метрике. Если заметная доля конверсий происходит не в первый визит — сравните модели атрибуции и проверьте роль каналов-ассистентов.
- Сравните модели атрибуции. Посмотрите одну цель через last-click и линейную (или data-driven). Каналы с сильными расхождениями — кандидаты на пересмотр бюджета.
- Рассчитайте Assisted/Last ratio. Для каждого канала. Ratio > 5 — мощный ассистент. Ratio < 1 — «закрыватель».
- Не отключайте каналы по last-click. Проверьте ассоциированные конверсии первым делом. Канал с 0 прямыми, но 500 ассоциированными — не бесполезный.
- Настройте окно внимания. 7 дней для простых продуктов, 30–90 дней для B2B и дорогих покупок.
- Проверьте ретаргетинг в Директе. Он почти всегда переоценён по last-click, потому что «закрывает» уже подогретых другими каналами пользователей.
- Стройте карту ролей каналов. Кто вводит (First Click), кто воспитывает (высокий Assisted/Last ratio), кто закрывает (низкий ratio). Инвестируйте в сбалансированную связку.
- Автоматизируйте расчёт. Logs API + Power BI. Это непрерывный процесс, а не разовая задача.
Один отчёт — это ещё не аналитика. Регулярное сравнение моделей — вот что даёт результат.
Последний клик — это как благодарить только курьера, забыв про повара, фермера и логиста. Ассоциированные конверсии показывают всю цепочку — от первого касания до покупки. Без них вы видите финал, но пропускаете весь сюжет.
Бесплатная консультация от Флексайтс — настроим атрибуцию и перестанем сливать бюджет. flexites.org