Атрибуция и инкрементальность

Модель Самый ценный раздел модуля с точки зрения сэкономленных денег.

Атрибуция отвечает на вопрос: по какому пути пришёл клиент, которому мы что-то показывали. Модели: по последнему клику, по первому, линейная, с затуханием.

Инкрементальность отвечает на вопрос: что изменилось бы, если бы мы этого не делали?

Это разные вопросы, и второй — единственный, который имеет отношение к деньгам.

Классическая ловушка: реклама по собственному бренду. Человек ищет твоё название, видит объявление, кликает, покупает. Атрибуция приписывает продажу рекламе, показатели превосходные. Но этот человек уже искал именно тебя — он нашёл бы и без объявления, ниже, в органической выдаче. Инкрементальный эффект близок к нулю, а деньги потрачены.

Эмпирика Это не рассуждение, а измеренный результат. Крупное полевое исследование на данных eBay (Блейк, Носко, Таделис, 2015, опубликовано в Econometrica) отключало платную рекламу по брендовым запросам в части регионов и сравнивало с контрольными. Вывод: отдача от рекламы по брендовым запросам была близка к нулю или отрицательна — трафик почти полностью замещался органическим.

Три способа измерить инкрементальность:

Практическое правило для небольшой компании. Полноценные эксперименты дороги. Минимальная доступная версия: периодически отключай канал целиком на две-три недели и смотри, что происходит с общим объёмом заявок. Грубо, шумно, но честнее любой атрибуции. Регулярное отключение по очереди даёт больше знания, чем самая подробная панель.