Краткое саммари
Ассоциированные конверсии — это все посещения сайта из разных каналов, которые предшествовали целевому действию. Они помогают увидеть полный путь клиента от первого контакта до покупки и правильно оценить вклад каждого рекламного канала в конверсию.
В статье разбираем, как отслеживать ассоциированные конверсии в Яндекс.Метрике и Google Analytics 4 (GA4), какие модели атрибуции использовать, и как это помогает оптимизировать рекламный бюджет.
Кому стоит прочитать эту статью:
- Маркетологам и специалистам по контекстной рекламе — чтобы правильно распределять бюджет между каналами и оценивать их реальную эффективность
- Владельцам интернет-магазинов и e-commerce проектов — для понимания, какие каналы действительно приводят к продажам
- SEO-специалистам — чтобы видеть, как органический трафик участвует в конверсиях наряду с платной рекламой
- Аналитикам — для работы с многоканальными последовательностями и моделями атрибуции в GA4 и Яндекс.Метрике
Идеально, когда клиент оформляет заказ на сайте при первом посещении. На практике часто перед покупкой клиенты заходят на сайт несколько раз: изучают информацию, ассортимент, сравнивают варианты, принимают решение о покупке и уже потом покупают. Все эти посещения могут происходить при участии нескольких рекламных каналов и источников. Поисковая реклама, органическая выдача, соцсети, email-рассылки — все каналы могут встретиться на пути пользователя к конверсии и в разной степени повлиять на его решение.
С помощью анализа ассоциированных конверсий можно выяснить:
- с какими рекламными каналами взаимодействует пользователь перед покупкой;
- какие последовательности взаимодействий приносят больше всего конверсий;
- как правильно распределить рекламный бюджет между каналами для максимальной эффективности.
В этой статье разбираем, как отследить ассоциированные конверсии в Яндекс.Метрике и Google Analytics 4, какие модели атрибуции конверсий использовать, и как это помогает оптимизировать рекламные кампании.
Материал подготовила команда платформы PromoPult.
В статье:
- Что такое ассоциированные конверсии и зачем их отслеживать
- Отслеживание ассоциированных конверсий в Google Analytics 4 (GA4)
- Отслеживание ассоциированных конверсий в Яндекс.Метрике
- Модели атрибуции конверсий: как выбрать правильную модель
- Итоги: почему ассоциированные конверсии важны для оценки эффективности рекламы
Что такое ассоциированные конверсии и зачем их отслеживать
Ассоциированные конверсии — это все посещения сайта из разных каналов, которые предшествовали целевому действию (покупке, заявке, регистрации). Чаще всего в системах аналитики по умолчанию используют модель атрибуции конверсий «По последнему клику» — в этом случае конверсии засчитываются тому рекламному каналу, в котором был сделан последний клик перед конверсией.
По факту, клиенты редко покупают с первого контакта. Часто покупке предшествуют несколько заходов на сайт — и каждый раз это могут быть переходы из разных каналов. Как правило, чем дороже и сложнее товар или услуга, тем больше времени проходит от первого контакта пользователя с сайтом и до покупки, и тем больше он делает переходов из разных каналов.
Почему важно учитывать ассоциированные конверсии
Можно сделать неверные выводы, если анализировать эффективность рекламных каналов без учета ассоциированных конверсий, то есть не рассматривать вклад каждого канала в достижении конверсии. Например, в приведенном выше примере можно решить, что весь рекламный бюджет стоит направить на рекламу в Instagram, а расходы в остальных каналах снизить до минимума.
Правильный подход: проанализировать, какие каналы участвуют в пути пользователя, и уже потом принимать решение развивать или отключать рекламный источник. Анализ ассоциированных конверсий помогает:
- Правильно распределять рекламный бюджет между каналами
- Оценивать реальную эффективность каждого канала
- Понимать, какие каналы работают на разных этапах воронки продаж
- Оптимизировать ретаргетинговые кампании на основе данных о времени до конверсии
Почитать по теме:
Как увеличить конверсию интернет-магазина: чек-лист на примере магазина спортпита
FAQ: Ассоциированные конверсии
В чем разница между ассоциированными конверсиями и обычными конверсиями?
Обычные конверсии (по модели «Последний клик») засчитываются только последнему каналу перед покупкой. Ассоциированные конверсии учитывают все каналы, которые участвовали в пути пользователя к конверсии, даже если они не были последними. Это позволяет увидеть полную картину влияния каждого канала на решение о покупке.
Когда нужно анализировать ассоциированные конверсии?
Анализ ассоциированных конверсий особенно важен для бизнесов с длинным циклом продаж (дорогие товары, B2B-услуги, сложные продукты). Если менее 80-90% пользователей совершают конверсию при первом визите, стоит анализировать ассоциированные конверсии, чтобы правильно оценить эффективность каналов.
Как понять, что канал играет вспомогательную роль в конверсиях?
Если коэффициент ассоциированных конверсий канала существенно выше 1, это означает вспомогательную роль. Например, email-рассылки и ретаргетинг редко приводят к прямой конверсии, но помогают пользователям вспомнить о бренде и вернуться на сайт. Такие каналы важны для поддержания интереса, но их вклад в конверсию часто недооценивается при использовании модели «Последний клик».
Отслеживание ассоциированных конверсий в Google Analytics 4 (GA4)
Важное уточнение для пользователей из России: Google не локализует серверы в РФ, а это создает риски при передаче персональных данных за рубеж. Особенно если учесть изменения в законодательстве с июля 2025 года. Использование Google Analytics 4 может привести к блокировке сайта — применяйте эту систему аналитики на свой страх и риск.
В Google Analytics 4 (GA4) анализ ассоциированных конверсий и многоканальных путей пользователей доступен через отчет «Пути конверсии». Это аналог отчета «Многоканальные последовательности» из Universal Analytics, но с расширенными возможностями и обновленным интерфейсом.
Важно: Universal Analytics прекратил работу в июле 2023 года. Если вы еще используете старую версию, необходимо перейти на GA4. Все новые проекты работают только в GA4.
Отчет «Пути конверсии» показывает, какой путь проходят пользователи до конверсии и какие касания с брендом они совершают. Система визуализирует три группы точек взаимодействия:
- Ранние — первичная осведомленность о бренде (первый контакт)
- Средние — промежуточные касания (изучение товара, сравнение)
- Поздние — непосредственно перед конверсией (финальное решение о покупке)
В отчете отображается рейтинг каналов на основе их позиции на пути к конверсии, а также детальная таблица с данными по каждому каналу.
Для анализа ассоциированных конверсий в GA4 перейдите в раздел «Отчеты» → «Монетизация» → «Пути конверсии». Здесь можно выбрать ключевое событие (конверсию) и посмотреть, какие каналы участвовали в пути пользователя.
Система показывает значимость каждого канала через коэффициент ассоциированных конверсий. Он рассчитывается как соотношение количества ассоциированных конверсий к количеству конверсий по последнему клику:
Если коэффициент близок к нулю — канал играет завершающую роль в продажах (пользователи приходят и сразу конвертируются).
Коэффициент, близкий к 1 — вспомогательная и завершающая роль. Например, канал «Прямые посещения» с показателем 0,92 означает, что пользователи часто возвращаются на сайт напрямую и совершают покупку.
Значение коэффициента существенно выше 1 говорит о вспомогательной роли канала. Такие каналы (email-рассылки, соцсети, ретаргетинг) помогают пользователям вспомнить о бренде, но редко приводят к прямой конверсии.
В отчете «Пути конверсии» можно увидеть наиболее частые последовательности взаимодействий. Например, отчет может показать, что перед конверсией большинство пользователей взаимодействуют с каналами так: один раз заходят из органического поиска → два раза переходят по платной поисковой рекламе → один раз заходят по прямой ссылке → два раза переходят по рекламе из соцсетей → еще один раз заходят по прямой ссылке и совершают целевое действие.
Также в GA4 доступны дополнительные инструменты для анализа путей пользователей:
- Исследование пути — визуализация последовательности действий пользователей от первого визита до конверсии
- Исследование воронки — анализ эффективности каждого этапа воронки конверсии
Эти инструменты помогают понять, на каком этапе пользователи чаще всего уходят и какие каналы наиболее эффективны на каждом этапе пути к покупке.
FAQ: Ассоциированные конверсии в Google Analytics 4
Как найти отчет «Пути конверсии» в GA4?
Перейдите в раздел «Отчеты» → «Монетизация» → «Пути конверсии». Если раздела «Монетизация» нет в меню, добавьте его через настройки отчета или используйте поиск по интерфейсу GA4.
Чем отличается отчет «Пути конверсии» в GA4 от «Многоканальных последовательностей» в Universal Analytics?
В GA4 отчет стал более наглядным и включает дополнительные инструменты анализа (исследование пути, исследование воронки). Также в GA4 изменилась терминология: вместо «конверсий» используются «ключевые события» (Key Events), что позволяет более гибко настраивать отслеживание важных действий пользователей.
Почему в GA4 не вижу данных по ассоциированным конверсиям?
Для корректной работы отчета необходимо настроить отслеживание ключевых событий (конверсий) и убедиться, что в настройках включена модель атрибуции, которая учитывает несколько каналов (например, «На основе данных» или «Последний клик»). Также проверьте, что в аккаунте достаточно данных — для некоторых отчетов требуется минимум 100 конверсий за выбранный период.
Отслеживание ассоциированных конверсий в Яндекс.Метрике
В Яндекс.Метрике функционал анализа ассоциированных конверсий развивается. В сентябре 2025 года Яндекс ввел понятие ассоциированных конверсий — промежуточных точек касания с брендом, которые помогают более точно оценить вклад каждого канала в многоэтапные пути конверсии.
В отличие от Google Analytics 4, в Яндекс.Метрике нет отдельного отчета «Пути конверсии», но можно анализировать участие каналов через отчет «Источники, сводка» и использовать модели атрибуции, которые учитывают несколько каналов.
Статистику по каналам можно посмотреть в отчете «Источники, сводка»:
Здесь по умолчанию отображаются данные по количеству визитов и посетителей, проценту отказов, глубине просмотра и времени на сайте в разрезе разных источников:
Чтобы посмотреть статистику по конверсиям, выбираем нужную цель:
В итоге в отчете останутся лишь те каналы, которые принесли конверсии:
Важное обновление: В декабре 2025 года в Яндекс.Директе стала доступна автоматическая модель атрибуции на основе машинного обучения. Она учитывает кросс-девайс переходы и данные домохозяйств, что позволяет более точно распределять ценность конверсий между каналами. Автоматическая модель выбирается по умолчанию для новых кампаний с конверсионными стратегиями в ПромоСтраницах.
Для анализа ассоциированных конверсий в Яндекс.Метрике рекомендуется использовать модель атрибуции «Последний значимый переход» или «Автоматическая атрибуция» (если доступна), так как они учитывают участие нескольких каналов в пути пользователя.
FAQ: Ассоциированные конверсии в Яндекс.Метрике
Есть ли в Яндекс.Метрике отдельный отчет по ассоциированным конверсиям?
Прямого отчета «Ассоциированные конверсии» в Яндекс.Метрике нет, в отличие от GA4. Но с сентября 2025 года Яндекс ввел понятие ассоциированных конверсий, и их можно анализировать через отчет «Источники, сводка» с использованием подходящих моделей атрибуции (например, «Последний значимый переход» или «Автоматическая атрибуция»).
Что такое автоматическая модель атрибуции в Яндекс.Директе?
Автоматическая модель атрибуции использует алгоритмы машинного обучения для распределения ценности конверсий между каналами. Она учитывает кросс-девайс переходы и данные домохозяйств, что делает оценку более точной. Модель доступна в ПромоСтраницах с декабря 2025 года и выбирается по умолчанию для новых кампаний с конверсионными стратегиями.
Какую модель атрибуции выбрать в Яндекс.Метрике для анализа ассоциированных конверсий?
Для анализа ассоциированных конверсий лучше использовать модель «Последний значимый переход» — она учитывает участие нескольких каналов и игнорирует прямые заходы. Если доступна автоматическая модель атрибуции, она даст наиболее точные результаты, так как использует машинное обучение для распределения ценности между каналами.
Модели атрибуции конверсий: как выбрать правильную модель
Отчеты по ассоциированным конверсиям позволяют лучше понять путь пользователя к покупке. Пути будут отличаться в зависимости от специфики ниши или конкретного продукта. Если вы понимаете путь пользователя, то можете выбрать нужную модель атрибуции в системах аналитики и принять решение о развитии рекламных каналов и распределении между ними бюджета.
В начале статьи упоминали, что по умолчанию в системах аналитики используется модель атрибуции по последнему клику. Если последний переход перед конверсией был из поисковой рекламы — конверсия будет засчитана этому каналу, если последний переход был из соцсетей — зачтется на счет канала «Соцсети». Такая модель атрибуции подходит для тех бизнесов, в которых большинство конверсий совершается с первого контакта с сайтом. Например, это может быть актуально в таких нишах:
службы доставки;
службы такси;
продуктовые интернет-магазины;
магазины кормов и товаров для домашних животных;
интернет-магазины, продающие недорогие товары с сезонным спросом: семена, купальники, очки, товары для пляжа.
Сложным и дорогим товарам, например, дорогая бытовая техника, промышленное или медицинское оборудование, свойственен длинный цикл покупки. Принятие решения может длиться неделями или месяцами. За весь этот период потенциальный клиент может десятки раз заходить на сайт из разных источников, поэтому модель атрибуции по последнему клику в таких нишах даст некорректные данные.
Поэтому в каждом отдельном случае важно анализировать многоканальные последовательности и ассоциированные конверсии, а затем выбирать подходящую модель атрибуции.
Тренд 2026 года: Переход на модели атрибуции на основе машинного обучения (ML-атрибуция). Такие модели анализируют все последовательности взаимодействия пользователя и создают оптимальную модель распределения ценности конверсий, учитывая кросс-девайсные переходы и данные домохозяйств.
Модели атрибуции в Google Analytics 4 (GA4)
Важное обновление: С ноября 2023 года в GA4 были удалены некоторые модели атрибуции. Больше не доступны модели «По первому клику», «Линейная», «С учетом давности взаимодействий» и «На основе позиции». Остались только три модели:
1. Последний клик (Last click)
Источнику, который был последним в пути пользователя перед совершением конверсии, присваивается 100% ценности конверсии. Прямой трафик не учитывается.
К примеру, если пользователь переходил на сайт из поиска, потом по прямой ссылке, а последний раз перед покупкой перешел из рекламного объявления в соцсетях, вся ценность покупки будет присвоена каналу «Соцсети».
Такая модель атрибуции подходит для товаров или услуг, у которых есть хорошо сформированный спрос и цикл продаж достаточно короткий, то есть большинство конверсий совершаются с первого контакта.
2. Последний клик в Google Рекламе (Last Google Ads click)
Здесь учитывается только Google Реклама. Допустим, путь пользователя выглядел так: кликнул на рекламу в Google, перешел на сайт по прямой ссылке, кликнул по объявлению в соцсетях, перешел по ссылке из электронного письма и оформил покупку. Несмотря на то, что после клика по объявлению в Google было еще несколько взаимодействий с другими каналами трафика, конверсия будет засчитана именно на счет Google Ads.
Подходит, если для привлечения трафика на сайт используется только Google Ads или этот рекламный канал доминирует.
3. На основе данных (Data-driven) — рекомендуется
Это рекомендуемая модель атрибуции в GA4. Система использует алгоритм машинного обучения для распределения ценности конверсии на основе данных каждого события. Модель анализирует исторические данные о взаимодействиях пользователей и определяет реальный вклад каждого канала в конверсию.
Модель «На основе данных» работает только при наличии достаточного объема данных (минимум 600 конверсий за 30 дней и минимум 10 000 событий с источником за тот же период). Если данных недостаточно, система автоматически переключается на модель «Последний клик».
Эта модель подходит для большинства бизнесов, особенно для тех, у кого длинный цикл продаж и несколько каналов привлечения трафика.
Модели атрибуции в Яндекс.Метрике
В Яндекс.Метрике доступно четыре варианта моделей атрибуции:
1. Первый переход
Все визиты и достижения целей присваиваются каналу, из которого было первое взаимодействие за период до 180 дней.
Подходит для кампаний, направленных на рост узнаваемости бренда, когда важно отслеживать, с какого канала пользователи впервые узнают о компании.
2. Последний переход
Ценность конверсии присваивается каналу, который был последним перед конверсией.
Подходит для бизнесов с коротким циклом продаж, где большинство конверсий совершается с первого контакта.
3. Последний значимый переход
Система делит все источники на две группы:
значимые — переходы по рекламным объявлениям, ссылкам на внешних сайтах, результатам органического поиска, соцсетей, мессенджеров и email;
незначимые — прямые, внутренние.
В статистике по визитам и конверсиям учитываются только переходы из значимых источников. Эта модель подходит для анализа ассоциированных конверсий, так как учитывает участие нескольких каналов.
4. Автоматическая атрибуция (новая, с декабря 2025)
Рекомендуемая модель для новых кампаний. Использует алгоритмы машинного обучения для распределения ценности конверсий между каналами. Учитывает кросс-девайс переходы и данные домохозяйств, что делает оценку более точной.
Автоматическая модель атрибуции доступна в ПромоСтраницах с декабря 2025 года и выбирается по умолчанию для новых кампаний с конверсионными стратегиями. Данные доступны с 1 ноября 2025 года.
Эта модель подходит для большинства бизнесов, особенно для тех, кто работает одновременно в нескольких каналах и на разных устройствах.
5. Последний переход из Директа
По аналогии с моделью атрибуции «По последнему клику в Google Ads», здесь статистика по визитам и конверсиям присваивается переходу из рекламы в Яндекс.Директе. В случае, если пользователь не взаимодействовал с рекламой Директа, будет использоваться атрибуция по последнему значимому переходу.
Подходит, если для привлечения трафика на сайт используется только Яндекс.Директ или этот рекламный канал доминирует.
FAQ: Модели атрибуции конверсий
Какая модель атрибуции лучше для анализа ассоциированных конверсий?
Для анализа ассоциированных конверсий лучше использовать модели, которые учитывают несколько каналов. В GA4 это модель «На основе данных» (Data-driven), в Яндекс.Метрике — «Автоматическая атрибуция» или «Последний значимый переход». Эти модели показывают реальный вклад каждого канала в конверсию, а не только последний клик.
Почему в GA4 удалили некоторые модели атрибуции (линейная, первый клик, с учетом давности)?
Google удалил эти модели в ноябре 2023 года, чтобы упростить интерфейс и сосредоточиться на более точных моделях. Модель «На основе данных» использует машинное обучение и дает более точные результаты, чем модели на основе правил. Если вам нужна функциональность удаленных моделей, используйте модель «На основе данных» — она учитывает все факторы автоматически.
Когда использовать модель «Последний клик» вместо ML-модели?
Модель «Последний клик» подходит для бизнесов с коротким циклом продаж, где большинство конверсий происходит с первого контакта (доставка еды, такси, простые товары). Также ее используют, когда в аккаунте недостаточно данных для работы ML-модели (менее 600 конверсий за 30 дней в GA4).
Итоги: почему ассоциированные конверсии важны для оценки эффективности рекламы
Учет ассоциированных конверсий важен для анализа пути пользователя от первого контакта к покупке и позволяет выяснить, какую роль выполняет каждый из рекламных каналов. Без этого анализа можно сделать неверные выводы о эффективности каналов и неправильно распределить рекламный бюджет.
В Google Analytics 4 (GA4) доступны отчеты «Пути конверсии», которые позволяют провести подробный анализ источников трафика и сделать правильные выводы о распределении рекламного бюджета. Рекомендуется использовать модель атрибуции «На основе данных» для наиболее точной оценки вклада каждого канала.
В Яндекс.Метрике функционал анализа ассоциированных конверсий развивается. С сентября 2025 года введено понятие ассоциированных конверсий, а с декабря 2025 доступна автоматическая модель атрибуции на основе машинного обучения. Для анализа можно использовать отчет «Источники, сводка» с моделью «Последний значимый переход» или «Автоматическая атрибуция».
Главные выводы:
- Ассоциированные конверсии показывают полный путь пользователя к покупке, а не только последний клик
- Анализ ассоциированных конверсий помогает правильно распределять рекламный бюджет между каналами
- В 2026 году тренд — переход на модели атрибуции на основе машинного обучения (ML-атрибуция)
- Для бизнесов с длинным циклом продаж анализ ассоциированных конверсий критически важен
- Используйте модели атрибуции, которые учитывают несколько каналов, а не только последний клик
Регулярный анализ ассоциированных конверсий поможет оптимизировать рекламные кампании, повысить ROI и более эффективно использовать рекламный бюджет.
FAQ: Работа с ассоциированными конверсиями
Как часто нужно анализировать ассоциированные конверсии?
Рекомендуется анализировать ассоциированные конверсии ежемесячно или ежеквартально, в зависимости от объема трафика и конверсий. Для крупных проектов с большим объемом данных можно делать анализ еженедельно. Важно отслеживать изменения в путях пользователей, особенно при запуске новых рекламных каналов или изменении стратегии.
Что делать, если один канал показывает низкую конверсию по последнему клику, но высокий коэффициент ассоциированных конверсий?
Это означает, что канал играет важную вспомогательную роль — он помогает пользователям узнать о бренде или вернуться на сайт, но редко приводит к прямой конверсии. Не стоит отключать такой канал, так как он важен для общего пути пользователя к покупке. Лучше оптимизировать его, чтобы повысить конверсию, или использовать в комбинации с другими каналами.
Можно ли использовать данные об ассоциированных конверсиях для оптимизации рекламных кампаний?
Да, данные об ассоциированных конверсиях можно использовать для оптимизации. Например, если вы видите, что определенная последовательность каналов приводит к большему количеству конверсий, можно настроить автоматические правила в рекламных системах для увеличения ставок или бюджета на такие последовательности. Также можно использовать данные о времени до конверсии для настройки ретаргетинга.
