Цепочка касаний
Data-driven attribution не рассчитывается: алгоритмической модели нужен большой объём данных, её нельзя честно воспроизвести из одной цепочки.
Как считается
Linear Value = Revenue / Touches; Time Decay Weight = 0.5^(Days Before Conversion / Half-Life); Position 40/20/40 = 40% первому, 40% последнему, 20% середине.
Расчёт выполняется локально в браузере и зависит от корректности исходных данных.
Что означает результат
Симулятор показывает, что модель атрибуции меняет отчёт, но не саму историю клиента. Цель — понимать искажения правил распределения, а не искать единственную правильную модель.
Частые вопросы
Какая модель самая правильная?
Универсальной модели нет: выбор зависит от вопроса, данных и роли каналов.
Что делает last click?
Отдаёт всю ценность последнему учитываемому касанию.
Когда полезна линейная модель?
Для нейтрального обзора цепочки, когда нет оснований выделять отдельные позиции.
Почему нет data-driven модели?
Ей нужен большой объём исторических данных; одна цепочка недостаточна.