Меня зовут Максим, я веб-разработчик. Хочу поговорить о теме, которая регулярно вызывает споры между маркетологами и владельцами бизнеса: какой рекламный канал «продаёт», а какой «не работает». Ассоциированные конверсии — инструмент, который ставит всё на свои места и спасает от дорогих ошибок в распределении бюджетов.

Я сталкиваюсь с этой проблемой буквально на каждом втором клиентском проекте. Приходит владелец бизнеса и говорит: «SEO не работает, ни одной заявки за месяц, давай отключим». Открываю аналитику, копаю глубже — и оказывается, что SEO участвовало в 40% всех цепочек продаж. Просто стандартный отчёт этого не показывает.

Проблема: последний клик забирает всю славу

Стандартная модель атрибуции в аналитике — последний значимый переход. Человек пришёл из Яндекс Директа и купил — конверсия целиком засчитывается Директу. Но до этого он трижды заходил из органики, один раз из email-рассылки и один раз из ВКонтакте. Все эти каналы «прогревали» его, формировали узнаваемость бренда, снимали возражения — но в отчёте у них ноль конверсий.

Это как приписать гол только нападающему, забыв про полузащитника, который сделал идеальный пас. Формально гол забил один игрок, но без остальной команды его бы не было.

Результат такого подхода: владелец бизнеса смотрит отчёт, видит, что SEO и email «не конвертируют», и режет на них бюджет. Через два-три месяца падают и конверсии из Директа — потому что «прогревающие» каналы больше не работают, а значит, аудитория больше не «нагревается» до покупки. Я видел, как после отключения контент-маркетинга стоимость лида из контекстной рекламы вырастала в полтора-два раза. Совпадение? Нет — каналы работают экосистемой.

Что такое ассоциированные конверсии

Ассоциированная конверсия — это конверсия, в цепочке которой канал участвовал, но не был последним. То есть канал «помогал» продать, но не закрывал сделку. Он выступил в роли ассистента, а не финиширующего.

Представьте цепочку: пользователь нашёл вашу статью через Яндекс (SEO) → подписался на рассылку → получил три письма (email) → увидел ретаргетинг (Директ) → вернулся на сайт и купил. По последнему клику — это конверсия Директа. Но без SEO и email пользователь бы вообще не узнал о вас.

В Яндекс Метрике это видно в отчёте «Источники — Модели атрибуции». Переключая модели, вы увидите, как кардинально меняется вклад каждого канала. Это откровение для большинства клиентов, которые впервые смотрят на эти данные.

Модели атрибуции в Яндекс Метрике: подробный разбор

В Яндекс Метрике доступно несколько моделей атрибуции. Каждая отвечает на свой вопрос, и ни одна не является «правильной» сама по себе — они показывают разные углы зрения.

Последний значимый переход. Стандартная модель по умолчанию. Конверсия целиком засчитывается последнему каналу, исключая прямые заходы. Если человек последний раз пришёл по закладке (прямой заход), Метрика «откатится» к предыдущему каналу. Самая простая для понимания, но самая неточная в плане распределения заслуг.

Первый переход. Конверсия засчитывается каналу, который привёл пользователя на сайт впервые в его жизни. Показывает, кто привлекает новую аудиторию. Крайне полезно для понимания, какие каналы работают на «верхней части воронки» — на этапе осведомлённости.

Последний переход. Конверсия засчитывается буквально последнему каналу, включая прямые заходы. Показывает, что именно «дожимает» до покупки. Прямые заходы здесь часто забирают огромную долю — потому что лояльные клиенты возвращаются напрямую.

Линейная модель. Конверсия делится поровну между всеми каналами в цепочке. Если в цепочке было 4 канала — каждый получает 25% конверсии. Более справедливая, но размывает картину: каналы с минимальным вкладом получают столько же, сколько ключевые.

Модель с привязкой к позиции (U-shape). Первый и последний канал получают по 40%, а промежуточные делят оставшиеся 20%. Хороший компромисс — выделяет и привлечение, и конвертацию, но не забывает про «средних».

Я обычно сравниваю минимум две модели: «последний значимый переход» и «первый переход». Расхождение между ними — и есть ассоциированные конверсии. Если по «первому переходу» SEO даёт 40% конверсий, а по «последнему» — 15%, значит 25% — это ассоциированный вклад SEO. Он привлекает людей, которых потом конвертирует другой канал.

Практический пример из моей работы

Для клиента — онлайн-школы английского — я сравнил модели атрибуции за квартал. Результаты перевернули представление о каналах.

По модели «последний значимый переход»: Яндекс Директ — 60% конверсий, органика — 25%, соцсети — 5%, email — 10%.

По модели «первый переход»: органика — 40%, соцсети — 20%, Яндекс Директ — 30%, email — 10%.

Разница драматическая. Органика и соцсети привлекают аудиторию, формируют первый контакт — это «знакомство с брендом». А Директ, с его ретаргетингом и поисковыми объявлениями, — «дожимает» уже подготовленную аудиторию до покупки. Без органики и соцсетей Директу некого будет конвертировать.

Клиент до этого анализа был готов отключить SEO и SMM как «неэффективные каналы». Мы сохранили бюджет, и за следующий квартал общее количество конверсий выросло на 20% — просто потому, что все каналы продолжали работать вместе.

Ещё один кейс — интернет-магазин электроники. По стандартному отчёту email-рассылка давала всего 3% прямых конверсий. Клиент хотел отказаться от рассылки и сэкономить на email-платформе. Анализ ассоциированных конверсий показал, что email участвует в 35% всех цепочек продаж: люди получали письма с обзорами товаров, переходили, сравнивали, а покупали через другой канал. Рассылку сохранили.

Как смотреть ассоциированные конверсии на практике

В Яндекс Метрике: откройте «Отчёты → Источники → Источники, сводка». Переключайте модели атрибуции в шапке отчёта. Сравнивайте числа — каналы, у которых цифры сильно отличаются между моделями, имеют высокую ассоциированную роль.

Для более глубокого анализа используйте отчёт «Кросс-девайс» и «Цепочки конверсий» (если настроен Client ID или User ID). Там видно конкретные последовательности: какие каналы идут первыми, какие в середине, какие завершают.

В Google Analytics 4 аналогичный инструмент — «Реклама → Модели атрибуции». GA4 по умолчанию использует data-driven атрибуцию (на основе машинного обучения), которая распределяет вклад более интеллектуально. Но для российского трафика, где основной поисковик Яндекс, данные Метрики обычно полнее.

Как использовать эти данные для бизнес-решений

Не отключайте каналы с нулевыми «прямыми» конверсиями, если они участвуют в цепочках. Сначала проверьте их ассоциированный вклад. Канал с нулевыми прямыми конверсиями, но высоким ассоциированным участием — это «невидимый герой» вашего маркетинга.

Распределяйте бюджет с учётом ролей каналов. Каналы привлечения (SEO, контент-маркетинг, соцсети, PR) и каналы конвертации (Директ, ретаргетинг, email-триггеры) — это разные роли в одной команде. Обе одинаково важны. Если урезать бюджет на привлечение, через 2–3 месяца упадёт и конвертация.

Отслеживайте длину цепочки конверсии. Если средняя цепочка — 4–5 касаний перед покупкой, один канал физически не может работать в одиночку. Для B2B с длинным циклом сделки цепочки могут достигать 8–12 касаний. Для импульсных покупок — 1–2. Чем длиннее цепочка, тем важнее «прогревающие» каналы.

Создайте матрицу ролей каналов. Я для каждого клиента делаю простую таблицу: канал, роль (привлечение / прогрев / конвертация), процент прямых конверсий, процент ассоциированных, коэффициент ассоциированности (отношение ассоциированных к прямым). Коэффициент больше 1 — канал чаще «помогает», чем «закрывает». Меньше 1 — канал чаще «закрывает» сделки. Оба типа нужны.

Тестируйте отключение осторожно. Если всё же решили проверить, влияет ли канал на общие продажи — отключите его на 2–4 недели и наблюдайте за остальными. Если общие конверсии просели — канал работал ассоциированно. Но будьте готовы к потерям во время теста.

Типичные ошибки при работе с ассоциированными конверсиями

Ошибка 1: смотреть только на одну модель. Любая модель — упрощение. Решения нужно принимать на основе сравнения нескольких моделей, а не одной. Если все модели показывают, что канал бесполезен — значит, он действительно не работает. Если хотя бы одна показывает значимый вклад — копайте глубже.

Ошибка 2: путать корреляцию с причинностью. Канал участвует в цепочке — это факт. Но помог ли он продаже или человек бы купил и без него? Аналитика этого не покажет. Единственный способ проверить — A/B-тесты с отключением каналов, но это рискованно и дорого.

Ошибка 3: игнорировать офлайн-касания. Клиент мог увидеть наружную рекламу, услышать рекомендацию от друга, зайти на выставку — и потом прийти на сайт через прямой заход. Веб-аналитика этого не видит. Поэтому ассоциированные конверсии — это неполная картина, хотя и значительно лучшая, чем «последний клик».

Ошибка 4: не настроить кросс-девайс-трекинг. Если человек видел рекламу на телефоне, а купил с ноутбука — цепочка будет неполной. Без настроенного User ID или Client ID аналитика воспринимает это как двух разных пользователей. Настройте авторизацию или хотя бы передачу Client ID через CRM — и картина станет точнее.

Честные ограничения

Ассоциированные конверсии — не точная наука. Модели атрибуции — это всегда упрощение реальности. Ни одна модель не знает, о чём думал клиент в момент покупки, какой из каналов действительно повлиял на его решение, а мимо какого он пролистал не глядя.

Тем не менее, даже неидеальные данные об ассоциированных конверсиях — это кардинально лучше, чем решения на основе одной модели «последнего клика». Включите мультиканальную аналитику в свои ежемесячные отчёты, сравнивайте модели атрибуции, и вы будете принимать значительно более взвешенные решения о распределении бюджетов. В моей практике этот подход помогал клиентам экономить от 15 до 30% рекламного бюджета без потери конверсий — просто за счёт правильного перераспределения средств между каналами.