ML-атрибуция перестала быть просто экспериментом для аналитиков. Сейчас на её основе часто распределяют реальные бюджеты. Но между красивой моделью и устойчивым результатом — целое поле грабель. На них легко наступить.
В этой статье разберем типичные ошибки, из-за которых проекты дают сбой. А в конце покажем чек-лист для внедрения, который можно использовать как основу для своего проекта.
Эта статья продолжает тему ML-атрибуции, но фокусируется на практике: ошибках, внедрении и проверке качества. Часть выводов — из нашего опыта, включая кейс с Литрес, где с помощью AI-системы удалось увеличить число покупок на сайте на 33%.
- Дорогие читатели и пользователи платформы StreamMyData! Хотим пригласить вас в наш телеграм канал, в котором публикуются важные новости, обновления, статьи и кейсы.
Краткое напоминание: зачем бизнесу ML-атрибуция
Классические модели атрибуции (last click, first click, position-based, time decay и т.п.) удобны и понятны, но плохо отвечают на главный вопрос: какой вклад каждый канал реально вносит в достижение бизнес-цели.
ML-атрибуция строит модель на основе данных о пользовательских путях и пытается оценить маржинальный вклад каналов и точек контакта. Это открывает путь к:
-
более точному перераспределению маркетингового бюджета;
-
выявлению недооценённых каналов поддержки;
-
более честной оценке верхних и брендовых активностей.
Но это работает только тогда, когда и данные, и постановка задачи, и процесс эксплуатации модели выстроены правильно.
Где ломаются реальные бизнесы: типичные ошибки ML-атрибуции
1. Неверная постановка задачи: оптимизируем не тот результат
Самая распространённая ошибка — неправильно сформулированная цель модели.
Частые сценарии:
-
Оптимизация на клики вместо денег. В качестве таргета берут клик, визит или дешёвую микро-конверсию. В результате модель честно находит дешёвый трафик, который не даёт выручку и маржу.
-
Слишком короткий горизонт. В B2B, подписках и продуктах с длинным циклом сделки ML-модель обучают на первых дешёвых событиях (регистрация, заявка), игнорируя факт, что реальная ценность возникает через месяцы.
-
Смешение разных типов целей. В одном таргете оказываются и продажи, и лиды разного качества, и повторные заказы — модель усредняет поведение и даёт неинтерпретируемый сигнал.
ML-атрибуция показывает эффективные каналы, под них перетекает бюджет, но через несколько месяцев P&L не улучшается, а иногда становится хуже. Возникает ощущение, что ML не работает в маркетинге.
Как избежать
Чтобы не попасть в эту ловушку, сначала чётко разделите операционные цели маркетинга — клики, трафик, лиды — и реальные бизнес-цели: выручку, маржу, LTV, рост доли новых клиентов. Таргет ML‑модели стоит формулировать как можно ближе к бизнес-результату. Это может быть вероятность покупки, ожидаемая маржа по пользователю или вероятность того, что клиент станет долгосрочным (например, с LTV выше заданного порога). Если по операционным причинам приходится использовать прокси-метрику (например, заявку вместо продажи), важно заранее договориться, какие искажения она вносит и как вы будете за ними следить.
2. Мало и/или плохие данные: когда атрибуция на основе данных превращается в гадание
ML-атрибуция по определению — атрибуция на основе данных. Если данных мало или они нерепрезентативны, модель будет уверенно прогнозировать шум.
Типичные проблемы:
-
Мало конверсий по каналам. Для некоторых источников у вас 20–30 конверсий в месяц — модель не может стабильно оценить вклад канала.
-
Сильная фрагментация трафика. Сотни мелких кампаний и групп объявлений, каждая из которых даёт по несколько конверсий.
-
Потери трекинга. Отсутствующие UTM, дубли сессий, исчезающие client_id, ограничения cookie.
-
Несостыкованность онлайна и офлайна. Часть конверсий уходит в CRM/офлайн и не линкуется с онлайн сессиями.
Модель выдаёт красивые коэффициенты, но при чуть более детальном разборе оказывается, что оценки вкладов нестабильны: при обновлении данных раз в месяц картина атрибуции радикально меняется. Команда теряет доверие к ML-подходу.
Как избежать
Перед запуском ML‑атрибуции оцените, хватает ли у вас данных. Посчитайте объём конверсий по ключевым каналам за 6–12 месяцев, проверьте полноту и качество UTM‑разметки и долю конверсий, которые реально можно связать с онлайн-взаимодействиями. Для редких событий и небольших сегментов лучше укрупнять уровень анализа (работать не на уровне кампаний, а на уровне каналов или типов кампаний) и агрегировать данные по более длинным периодам. Отдельно заложите время и ресурсы на очистку данных — наведение порядка с идентификаторами пользователей, нормализацию UTM, выравнивание часовых поясов и источников.
3. Нестабильный контур данных: меняем трекинг быстрее, чем успеваем переобучить модель
Даже хорошая ML-модель для атрибуции развалится, если система сбора и описания данных постоянно меняется.
Типичные признаки:
-
Маркетинг в любой момент может поменять схему UTM-меток, названия кампаний, структуру аккаунтов.
-
Часть каналов трекается через один инструмент аналитики, часть — через другой.
-
Нет зафиксированной схемы данных между маркетингом, аналитикой и разработкой.
Модель обучают на одной структуре данных, а уже через несколько месяцев фичи, описывающие каналы и кампании, меняются. Качество предсказаний падает, результаты становятся нестабильными, проверка качества ML-атрибуции показывает деградацию, и команда разочаровывается.
Как избежать
Задача здесь — сделать контур данных предсказуемым. Для этого полезно сформулировать и задокументировать для маркетинга понятную схему: как именно формируются UTM‑метки, какие атрибуты кампаний считаются стабильными и не меняются на лету, какие идентификаторы обязательно должны присутствовать в каждом событии. Любые изменения в трекинге стоит проводить через формализованный change‑request: сначала оценить влияние на модель и пайплайны, затем обновить ETL и только после этого переобучать и перевалидировать модель. Всё, что может часто меняться — структуру аккаунтов, правила именования, временные эксперименты, — лучше вынести в словари и маппинги поверх сырого слоя данных, не ломая его структуру.
4. Игнорирование сезонности и внешних факторов: модель «учит» акции и кризисы
Ещё один частый источник проблем ML-моделей в маркетинге — игнорирование влияния сезонности, акций и внешней среды.
Типичные ситуации:
-
Модель обучают на периоде с крупной распродажей / акцией и распространяют выводы на обычные месяцы.
-
На рынок выходит сильный конкурент, изменяется поведение пользователей, меняется mix каналов — но эти изменения не учитываются в дизайне модели.
-
Цены, офферы и условия меняются гораздо быстрее, чем переобучается модель.
Модель атрибуции делает правильные выводы для прошлого состояния мира, но при переносе на будущие периоды рекомендации оказываются некорректными. Бизнес видит расхождение между обещанным ростом и фактическими результатами.
Как избежать
При обучении модели важно заранее учитывать время и контекст. Используйте достаточно длинное временное окно, чтобы в данных оказалось несколько циклов сезонности, и добавляйте явные признаки календаря — день недели, месяц, тип периода — как фичи. Периоды крупных акций и распродаж полезно рассматривать отдельно: либо исключать их из обучающей выборки, либо строить для них отдельные модели, отличные от обычного режима. После запуска модели настройте регулярное переобучение и мониторинг изменений в данных: отслеживайте, как меняются распределения входных признаков и насколько стабильны вклады каналов во времени.
5. Отсутствие A/B-верификации: верим модели на слово
Даже лучшая атрибуционная модель — это гипотеза. Если на её основе принимаются решения о перераспределении десятков миллионов рублей бюджета, без A/B-верификации это становится игрой в рулетку.
Типичные ошибки:
-
Внедряют ML-атрибуцию в bid-менеджеры, бюджетное планирование, performance-отчёты — без экспериментального сравнения с базовой стратегией.
-
Сравнивают «до и после» на уровне всей компании, не учитывая сезонность, внешние кампании и рыночные изменения.
-
Не фиксируют базовый уровень метрик (контрольную стратегию), относительно которого надо измерять эффект.
Через несколько месяцев становится непонятно, что именно повлияло на результат: новая модель атрибуции, изменения креативов, выход конкурентов или общий рост рынка. Вокруг модели формируется религиозная дискуссия вместо строгой проверки.
Как избежать
Относитесь к результатам ML‑атрибуции как к гипотезе, которую нужно проверить экспериментом. Ещё до внедрения продумайте дизайн A/B‑теста: на каком уровне вы будете разделять трафик (регионы, кластеры кампаний, доли бюджета), что станет контролем (базовая атрибуция и текущая стратегия) и что будет тестовым вариантом (ML‑атрибуция плюс новая логика распределения бюджета). Заранее договоритесь о целевых метриках — CPA или CAC, ROMI/ROI, выручка или маржа, вклад отдельных каналов — и о том, какой прирост вы будете считать успешным, а также о длительности теста, достаточной для сглаживания краткосрочных флуктуаций и захвата ключевых периодов. В идеале контур проверки должен включать несколько линий обороны. Например, offline‑валидацию качества модели, контролируемый эксперимент и пост‑аналитику результатов.
Практический пример такого подхода — совместный A/B‑тест с ЛитРес и Яндекс.Директ, где мы сравнивали AI‑систему с комбинацией собственных корректировок и автостратегий, что позволило объективно измерить влияние модели на число покупок и эффективность кампаний.
6. Модель воспринимают как оракула
Даже хорошая модель может привести к ошибкам. Это происходит, если команда не понимает её результатов. Нужно знать, как правильно читать её выводы.
Типичные паттерны:
-
Атрибуционные веса воспринимают как истину в последней инстанции, а не как оценку с погрешностью.
-
Путают корреляцию и причинность: канал, который часто соседствует с конверсией, не обязательно её вызывает.
-
Игнорируют доверительные интервалы и стабильность оценок. Изменения в несколько процентных пунктов воспринимаются как значимые, хотя они лежат в пределах статистического шума.
-
Используют результаты на уровне, который модель не поддерживает. Например, делают выводы по отдельным ключевым словам или креативам, имея на них единичные конверсии.
Маркетинг начинает штрафовать каналы, которые модель недооценивает, и наказывать подрядчиков за изменения, лежащие в пределах статистической погрешности. В итоге теряется доверие к данным, усиливается конфликт между командами и подрядчиками.
Как избежать
Часть проекта по внедрению ML‑атрибуции неизбежно связана с обучением команды. На старте имеет смысл провести отдельные сессии для маркетинга, performance‑команд, продукта и финансов, где вы разберёте, что именно означают веса и вклады в отчётах, на каком уровне детализации модель даёт надёжные оценки и в каких кейсах она может ошибаться или быть нестабильной. В отчётах полезно показывать не только точечные значения, но и доверительные интервалы, а также динамику вкладов каналов во времени. Это помогает отличать реальные изменения от шумовых колебаний. Наконец, стоит чётко зафиксировать правила использования: какие решения можно принимать напрямую на основе модели, а какие всегда требуют дополнительной аналитики и, по возможности, экспериментов.
Чек-лист внедрения ML-атрибуции
Ниже представлен чек-лист, который можно использовать как основу. Он закрывает основные риски, о которых мы говорили выше, и помогает структурировать внедрение ML-атрибуции.
Шаг 1. Определите цель.
Чего бизнес хочет добиться? Роста ROMI, снижения CAC? Где именно будут использоваться результаты модели: в отчётах, планировании бюджета, настройке ставок? Зафиксируйте это письменно.
Шаг 2. Проведите аудит данных.
Проверьте, хватает ли конверсий для анализа, насколько полны UTM-метки, как стыкуются онлайн-данные и офлайн-продажи. Сформируйте список улучшений в трекинге, которые нужно сделать до старта.
Шаг 3. Спроектируйте схему данных.
Опишите, как будут выглядеть пути пользователей: какие события включать, за какой период. Определите словари каналов и кампаний.
На этом шаге полезно иметь платформу, которая уже умеет агрегировать такие данные в единый контур (например, стриминг + ETL + аналитический слой, как в StreamMyData).
Шаг 4. Выберите подход.
Решите, какая модель (цепи Маркова, градиентный бустинг и т.д.) лучше подходит под ваши данные и задачу. Зафиксируйте, с чем будете сравнивать.
Шаг 5. Постройте базовые отчёты.
Сначала соберите отчёты по классическим моделям атрибуции (last click и др.). Это даст точку отсчёта и понимание, где ML должен показать улучшение.
Шаг 6. Обучите и проверьте модель.
Разделите данные на обучение и тест. Оцените качество предсказаний и стабильность вкладов каналов. Проверьте на здравый смысл — не даёт ли модель абсурдных результатов.
Шаг 7. Запланируйте A/B-тест.
Не пропускайте этот шаг. Выберите, что будете тестировать (например, группу кампаний), определите контрольную группу и метрики успеха. Договоритесь о длительности теста.
Шаг 8. Настройте эксплуатацию.
Продумайте, как модель будет регулярно обновляться, кто за это отвечает, как отслеживать падение качества данных или самой модели.
Шаг 9. Обучите команду.
Проведите сессии для маркетологов и аналитиков. Объясните, как правильно читать результаты, где подводные камни, что можно и нельзя делать на основе выводов модели.
Шаг 10. Начните с пилота.
Запустите модель сначала в ограниченном контуре: для одного продукта или нескольких каналов. После успешной проверки масштабируйте.
Вывод
В ML-атрибуции ценен не сам алгоритм, а решения, которые вы на его основе принимаете. И проблемы кроются обычно не в сложности моделей, а в простых вещах: качестве данных, правильной постановке цели и обязательной проверке результатов.
Если учесть эти риски и действовать по плану, шанс, что ваш проект даст реальный результат, а не станет ещё одной неудачной попыткой, сильно возрастает. На практике именно аккуратная работа с данными и строгая проверка гипотез превращают ML-атрибуцию в рабочий инструмент для роста.
