В маркетинговой аналитике часто возникает вопрос: какой рекламный канал реально повлиял на конверсию? На первый взгляд всё просто: человек увидел рекламу, перешёл на сайт и купил. Значит, канал сработал.

Однако, в реальности путь пользователя почти никогда не бывает таким прямым. Например, человек мог сначала увидеть наружную рекламу, потом баннер, потом поискать бренд, зайти на сайт, уйти, вернуться через ретаргетинг — и только потом оставить заявку или совершить покупку.

И тут появляется главный вопрос: кому засчитать вклад в конверсию? Как попробовать понять, какой канал действительно был важен в цепочке?

Один из подходов — модель Маркова. Если объяснять просто, она смотрит на путь пользователя как на последовательность шагов. Каждый рекламный канал — это отдельный этап, из которого человек может перейти дальше: к другому каналу, к сайту, к покупке или к уходу.

Например: Display → Search → Retargeting → Conversion

Модель анализирует много таких цепочек и считает вероятности переходов между этапами. (Из баннера в поиск, из поиска на сайт, из ретаргетинга в покупку, или из любого этапа — в потерю пользователя).

Самая интересная часть модели Маркова — это оценка того, что произойдёт, если убрать один из каналов из цепочки. Иными словами - это называется эффект удаления.

Допустим, мы убираем Search из всех пользовательских путей. Если после этого общая вероятность конверсии сильно падает, значит, Search действительно играет важную роль. Если убираем другой канал, а вероятность конверсии почти не меняется, значит, его вклад в итоговый результат ниже.

То есть модель Маркова отвечает не на вопрос: “Кто был последним перед покупкой?” А на более полезный вопрос: “Без какого канала путь к покупке стал бы заметно хуже?” В этом её отличие от классических моделей атрибуции.

Last click отдаёт всю ценность последнему касанию. First click — первому. Linear attribution делит вклад между всеми каналами поровну. Модель Маркова оценивает вклад канала через его влияние на всю систему переходов.

Давайте "под лупой" посмотрим следующий пример.

Есть три канала: Display знакомит пользователя с брендом. Search помогает вернуться уже с интересом. Retargeting дожимает до заявки.

Если смотреть только по last click, может показаться, что ретаргетинг — главный канал, а медийная реклама почти не нужна. Но модель Маркова может показать другую картину: без Display в цепочку попадало бы меньше пользователей, а без Search меньше людей доходило бы до финального этапа.

В итоге мы видим не только финальное касание, а роль каждого канала в общей логике движения к конверсии. Мне кажется, в этом и есть ценность модели: она помогает смотреть на конверсию, как на связанную систему касаний (большую плеяду звезд, если пожелаете :-)).