УДК 339.138
DOI: 10.36871/u.i.k.2026.05.02.023

Авторы

Ксения Александровна Игнатова,
ФГАОУ ВО Российский государственный гуманитарный университет», Москва, Россия

Аннотация

В статье рассматриваются модели атрибуции в интернет-маркетинге как инструмент оценки вклада рекламных каналов в достижение конверсии и распределение рекламного бюджета. Проведен сравнительный анализ основных моделей атрибуции, включая last click, first click, linear, time decay, position-based и data-driven, с точки зрения их влияния на интерпретацию клиентского пути и управленческие решения в области маркетинговых инвестиций. Установлено, что выбор модели атрибуции напрямую влияет на оценку эффективности каналов продвижения, а следовательно, и на перераспределение рекламного бюджета между инструментами верхних, средних и нижних этапов воронки продаж. Обосновано, что использование только упрощенных моделей способно приводить к искажению реального вклада отдельных каналов и снижению качества бюджетного планирования. Сделан вывод о том, что универсально лучшей модели атрибуции не существует: ее выбор должен определяться целями бизнеса, длиной клиентского пути, числом касаний и уровнем зрелости аналитической системы компании. Практическая значимость работы заключается в обосновании необходимости комбинированного подхода к атрибуции и регулярного пересмотра используемых моделей в соответствии с изменением маркетинговой среды и бизнес-задач.

Ключевые слова

интернет-маркетинг, модели атрибуции, рекламный бюджет, рекламные каналы, клиентский путь, цифровая аналитика, конверсия, эффективность рекламы, медиамикс, сквозная аналитика.

Список литературы

  1. ГК «Самолет». Презентация для инвесторов [Электронный ресурс]. – 2025. – 19 с. – URL: https://adindex.ru/assets/specprojects/content_ presentation/2025_06/334710_presentation.pdf (дата обращения: 14.04.2026).
  2. Ена А. Н. Понятие промышленного маркетинга и оценка его эффективности / А. Н. Ена // Практический маркетинг. – 2025. – № 4(334). – С. 65–68. – DOI: 10.24412/2071-3762-2025-4334-65-68. – URL: https://www. bci-marketing.ru/2025/pm25_04.pdf (дата обращения: 14.04.2026).
  3. Кобозев Р. Нужно ли платить за данные в 2024-ом году [Электронный ресурс] : презентация / Р. Кобозев. – 2024. – 17 с.
  4. Кравченко В. А. Оценка эффективности интернет-рекламы на основе моделей мультиканальной атрибуции / В. А. Кравченко // Материалы Международного молодежного научного форума «Ломоносов-2024» / отв. ред. И. А. Алешковский, А. В. Андриянов, Е. А. Антипов, Е. И. Зимакова. – Москва : МОО СИПНН Н. Д. Кондратьева, 2024. – 3 с. – URL: https://lomonosov-msu. ru/archive/Lomonosov_2024/data/32434/173156_uid931287_report.pdf (дата обращения: 14.04.2026).
  5. Никитин В. С. Исследование ROI digital-маркетинговых каналов для оптимального использования рекламного бюджета / В. С. Никитин // Практический маркетинг. – 2024. – № 3(321). – С. 56–60. – DOI: 10.24412/2071- 3762-2024-3321-56-60.
  6. Попов Д. Кроссканальные, кроссдевайсные коммуникации, атрибуция и аналитика [Электронный ресурс] : презентация / Д. Попов // AdIndex City Conference. – 2025. – 14 с. – URL: https://adindex.ru/assets/specprojects/ content_presentation/2025_06/334894_presentation.pdf (дата обращения: 14.04.2026).
  7. Свистун М. В. Систематизация ключевых показателей эффективности интернет-рекламы: подходы, метрики и модели / М. В. Свистун // Бизнес-пульс : III Междунар. науч.-практ. студ. конф., Минск, 14 ноября 2024 г. : сб. материалов / редкол.: Н. В. Манцурова [и др.]. – Минск : Институт бизнеса БГУ, 2025. – С. 481–485. – URL: https://elib.bsu.by/bitstre am/123456789/331186/1/481-485.pdf (дата обращения: 14.04.2026).
  8. Шейнина М. А. Основные факторы снижения эффективности медийной рекламы в сети Интернет. Меры противодействия / М. А. Шейнина // Практический маркетинг. – 2025. – № 8 (338). – С. 17–22. – DOI: 10.24412/2071- 3762-2025-8338-17-22.
  9. Data Insight. Управление клиентскими данными: сервисы персонализации как ключ к эффективности бизнеса [Электронный ресурс]. – 2025. – 95 с. – URL: https://datainsight.ru/sites/default/files/DI_Customer_Data_ Management_2025.pdf%20.pdf (дата обращения: 14.04.2026).
  10. E-Promo Group. Медиаинфляция в диджитале. Q1’25 vs Q1’24 + Q1’25 vs Q4’24 : аналитический отчет [Электронный ресурс]. – 2025. – 74 с.
  11. Okkam MarTech. Семь вопросов, которые волнуют CMO в 2024 году. И как технологии могут помочь: мартех трендбук 2024 для CMO [Электронный ресурс]. – 2024. – 111 с. – URL: https://rxcode.ru/wp-content/ uploads/2024/12/2609_martechtrandbook_final_compressed-4.pdf (дата обращения: 14.04.2026).