Борис Абрамов← borisabramov.ruИИ в Маркетинге@AI_MRKTNG

← Картотека бенчмарков · Измерение и атрибуция

Правило выбора: MTA — дни и тактика, эксперимент — 4–8 недель и один канал, MMM — квартал-год и весь бюджет

Каким методом мерить эффект под эту задачу — MTA, экспериментом или MMM?

Эффективность и эконометрикаГлобальныйисточник заинтересован
правилоГлобальный · 2026
матрица выбора

Выбор метода

Measured; Rockerbox; Cassandra, 2026
01

Что за цифра

Откуда она и где перестаёт работать

Значение
матрица выбора · правило
Тип
Выбор метода
Что это
Три инструмента отвечают на разные вопросы и не заменяют друг друга. MTA работает на уровне отдельных касаний, обновляется ежедневно, покрывает только трекаемый digital — годится для тактической оптимизации внутри канала. Инкрементальный эксперимент даёт причинный ответ по одному каналу за 4–8 недель — годится для проверки конкретной гипотезы и для калибровки модели. MMM работает на агрегированных недельных данных за 2–3 года, покрывает все каналы вместе с ценой, промо и дистрибуцией — годится для сплита бюджета на квартал и год. Рабочая последовательность: MMM задаёт стратегический сплит → эксперимент проверяет спорные каналы и калибрует модель → MTA распределяет внутри канала. Правило приоритета тестов: первым тестируют тот канал, по которому MMM и платформенная атрибуция расходятся сильнее всего при большом объёме расходов.
Применимость
Снимает вечный спор «какая цифра правильная»: методы измеряют разное и обязаны расходиться. Ограничения каждого: MTA не видит офлайн и охватные показы, а после потери сквозных идентификаторов покрывает лишь часть путей; эксперимент дорог, медленный и не масштабируется на все каналы сразу; MMM требует вариации в данных — если канал два года откручивается ровным бюджетом без пауз и всплесков, его вклад в модели не идентифицируется, и низкая оценка означает отсутствие вариации, а не отсутствие эффекта. Сама последовательность — консенсус вендоров измерения, а не результат исследования.
Рынок
Глобальный · раздел «Эффективность и эконометрика»
Метки
достоверность средняя · источник заинтересованный · применимость переносимая
Источник
Measured; Rockerbox; Cassandra, 2026 ↗
02

Рядом в картотеке

Задача «Измерение и атрибуция» — 45 записей

  1. переворот рейтингаРейтинг каналов по ROI переворачивается между горизонтами: аудио №1 на 13 неделях, ТВ №1 на 24 месяцахThinkbox / Ebiquity, Profit Ability 2 · 2024
  2. RE_i / Σ RE_jRemoval effect: RE_i = 1 − P_conv(граф без канала i)/P_conv(полный граф), доля канала = RE_i/Σ RE_jAnderl, Becker, von Wangenheim, Schumann, IJRM 33(3), 457–474; пакет ChannelAttribution · 2016
  3. 2/3Две трети влияния рекламы приходится на период после первой неделиAnalytic Partners ROI Genome · 2024
  4. CASVШепли без контрфактуала завышает вклад; поправка CASV сводится к схеме «unique-uniform»Singal, Besbes, Désir, Goyal, Iyengar, Management Science 68(10), 7457–7479 · 2022
  5. ×10Детализация модели до торговых точек меняет измеренный вклад канала в 10 раз (0,5% → 5% продаж)Okkam Trade Marketing · 2026
  6. формулаЗначение Шепли: φᵢ = Σ_{S⊆N\{i}} |S|!(n−|S|−1)!/n! · [v(S∪{i}) − v(S)]Shapley (1953); Singal, Besbes, Désir, Goyal, Iyengar, Management Science 68(10), 7457–7479 · 2022
  7. MDE 5–10% / 4–8 недельПравило запуска гео-теста: целевой MDE 5–10% на окне 4–8 недель, иначе тест не запускаютMeta GeoLift (facebookincubator) · 2026
  8. 2ⁿ; порог 8 каналов; 500 перестановокСложность Шепли — 2ⁿ коалиций: 8 каналов = 256 наборов, 20 каналов = 1 048 576MetricGate; Mitchell et al., Sampling Permutations for Shapley Value Estimation · 2026