MTA
MTA (Multi-Touch Attribution) — атрибуция конверсии сразу нескольким каналам, участвовавшим в пути клиента, а не только первому или последнему касанию.
MTA — Multi-Touch Attribution, подход к атрибуции, при котором ценность конверсии распределяется между всеми маркетинговыми касаниями в пути клиента, а не отдаётся одному каналу. В отличие от Last Click (весь кредит последнему источнику) или First Click (весь кредит первому), MTA пытается честно оценить вклад каждого канала.
Основные модели MTA: Linear (поровну между всеми касаниями), Time Decay (больше последним касаниям), Position-Based / U-Shaped (40% первому, 40% последнему, остальные 20% делятся между средними), Data-Driven (алгоритм сам считает веса на основе ваших конверсий — требует достаточного объёма данных, обычно 3000+ конверсий в месяц).
Главная практическая проблема MTA — cross-device и cross-browser слепые зоны. Пользователь увидел рекламу в Instagram на телефоне, потом через неделю нашёл вас через поиск на ноутбуке и купил. Last Click скажет: «SEO дало конверсию». MTA в GA4 скажет то же самое, потому что не связал устройства. Решение — probabilistic matching и logged-in user tracking, но это уже уровень сложной инфраструктуры.
Мой рабочий подход: для операционных решений (где режем бюджет) использую Last Non-Direct Click как «достаточно честную» модель; для стратегических решений (оцениваем вклад brand-кампаний) — Data-Driven Attribution в GA4 плюс MMM для офлайн-каналов и долгосрочных эффектов.
Частые вопросы про MTA
Что такое MTA?+
Какие модели атрибуции бывают в MTA?+
В чём главная проблема MTA?+
Какую модель атрибуции выбрать на практике?+
Связанные термины
Где разбирается на практике
Нужно настроить это на вашем проекте?
Разбираю метрики, считаю юнит-экономику и собираю воронки на реальных бюджетах. 30 минут на созвоне — бесплатно.