Продуктовый аналитик: Путешествие туда и обратно

Глава 3. Дорога испытаний

3.2. Атрибуция в темноте: как в игры приходит аудитория

Маркетинг как будто зовёт разжечь тёплый костёр: обещает тепло, свет и уют. Вот вы собрали сухой хворост (ваш рекламный бюджет), вот высекли искру, вот огонь разгорелся и установки пошли, цифры поползли вверх на дашборде, команда довольна. Кажется, что можно отдохнуть на привале. Но если расслабиться в Дороге Испытаний, то можно оказаться в ловушке гоблинов. В гоблинских пещерах никто не знает дороги: куда идти, где верх, где низ, кто кого схватил первым. Именно так выглядит UA без атрибуции: установки есть, деньги потрачены, но непонятно откуда пришёл каждый игрок. Свет атрибуции как свет эльфийского клинка. И чем ближе опасность в темноте гоблинских пещер, тем он ярче горит в вашей руке.
- маркетинговый рынок игр на Mobile, PC и Console;
- как пользователи принимают решения;
- выстраивание сквозной аналитики;
- куки и фингерпринт;
- модели атрибуции

3.2.1. Как работает маркетинг в геймдеве

Когда вас как аналитика попросят посмотреть на цифры UA вы открываете рекламный кабинет сервиса маркетинговой аналитики и видите строчки: CPI $1.20, установок 50 000, потрачено $60 000. Вам кажется, что это неплохо, верно? Но через три или шесть месяцев оказывается, что выручка с этих установок составила только $15 000. Возможно, что суммы вырастут, а возможно ваша компания уже потеряла $45 000. И вас попросят объяснить почему.

Эта статья про путешествие по гоблинским пещерам маркетинга в геймдеве. Разберём, как устроен маркетинг в мобильных, ПК и консольных играх, и как настроить сквозную аналитику. Маркетинг игр это многоуровневая инженерия данных, поведенческая психология и математика юнит-экономики, упакованные в операционный процесс, который работает 24/7 и стоит десятки миллионов ежедневно.

Маркетинговая экосистема

Размер рынка и его структура
По данным Newzoo и Data.ai (App Annie), мировая выручка мобильных игр в 2025 году составила около $108 млрд. Это примерно 55% всего мирового игрового рынка. ПК и консольные игры вместе дают ещё примерно $90 млрд. Если считать F2P отдельно, то на него приходится более 75% мировых игровых доходов.

Мобайл самая конкурентная экосистема. CPI в гипер-казуальном сегменте вырос с $0.15–0.30 в 2019 году до $0.50–1.20 в 2024-м. В мидкоре и хардкоре — от $1.5–3 до $4–8 за установку. Представьте себе, что разработчики игры платят условно по 500 рублей рекламодателям за каждого кто скачает их бесплатную игру, не за того кто платит, а просто за того кому возможно игра понравится и он будет в нее играть.

ПК это рынок с более долгими циклами принятия решений, сильной ролью Steam как практически монополиста дистрибуции (более 75% цифровых ПК-продаж) и растущим присутствием собственных лаунчеров (Epic Games Store, EA App, Battle.net, Astrum Play). Маркетинговые бюджеты для АА-игр (условно, игры с бюджетом разработки $5–30 млн) составляют от 30% до 100% от бюджета разработки.

Консоли PlayStation, Xbox и Nintendo имеют собственные закрытые экосистемы с жёсткими ограничениями на трекинг. Подписки Game Pass и PS Plus привели к тому, что часть издателей получает уже не прямые продажи, а роялти за количество часов, сыгранных подписчиками.

Ужесточение приватности
Это, пожалуй, самое важное структурное изменение рынка за последние пять лет. Атрибуция становится сложнее потому что регуляторы и платформы планомерно ограничивают доступ к идентификаторам.

ATT (App Tracking Transparency) на iOS 14.5+ требует явного согласия пользователя на передачу IDFA. Как следствие, у 65–75% игроков на iOS атрибутный идентификатор недоступен в привычном виде. Apple предложила альтернативу SKAdNetwork (SKAN), но у неё есть серьёзные ограничения: задержка отчётов до 24–72 часов, ограниченные постбэки, невозможность использования user-level данных.

GDPR в Европе и CCPA в Калифорнии накладывают обязательства: пользователь должен дать явное согласие на сбор и обработку персональных данных, включая рекламные идентификаторы. Нарушение грозит реальным штрафом до 4% от мирового оборота компании.

Google годами обещал отключить third-party cookies в Chrome, неоднократно переносил сроки и в итоге к 2024 году запустил Privacy Sandbox (набор API: Topics, Attribution Reporting API, Protected Audience), которые должны заменить куки для рекламных целей. Для ПК-атрибуции через браузерный путь это означает, что привычный подход «поставил куку → отследил конверсию» работает всё хуже и требует замены.

Всё это вместе создаёт ситуацию, в которой атрибуция это не один внешний инструмент, а уже сложная система кастомной сквозной архитектуры связывания данных из разных источников.

F2P vs Premium
В традиционном SaaS маркетинг это воронка привлечения пользователей: заплатили за клик, получили регистрацию, дальше продукт сам убеждает остаться. В геймдеве всё устроено значительно сложнее.

В Premium игре (B2P, “купи чтобы играть”) маркетинговая задача относительно проста: максимизировать продажи на запуске продукта в первые 2–4 недели после выхода. После этого продажи экспоненциально падают, маркетинговый бюджет сворачивается, а команда переходит к следующему проекту и вернется к проекту только к выпуску следующего DLC.

В F2P играх маркетинг это постоянная работа, нельзя «запустить маркетинг» и отдохнуть. Каждый день появляются новые конкуренты, старые подходы перестают работать, текущие игроки уходят из проекта, нужны новые источники привлечения и инфоповоды для возврата старых игроков. При этом UA-кампания для крупной игры включает десятки тысяч активных рекламных объявлений одновременно, которые ежедневно тестируются, ротируются и оптимизируются.

Гиперконкуренция
Представьте себе, что ежедневно в App Store выходит примерно 200–500 новых игр. В Google Play примерно 300–800 в день. В Steam ежедневно выходит около 60 игр. И каждая из них как-то борется за ограниченный рекламный инвентарь, ограниченные позиции в магазине и ограниченное внимание игроков. Это аукцион, и в аукционе побеждает тот, кто знает реальную ценность игрока и умеет считать LTV точнее конкурента.
Именно поэтому data-driven это единственная надежная стратегия в маркетинге игр. Студия, которая не умеет точно прогнозировать LTV и ROAS в разрезе каналов и когорт, будет систематически переплачивать за плохих игроков или недоплачивать, оставляя долю рынка конкурентам.

Pre-Launch, Launch, Post-Launch

Маркетинговая кампания хорошей игры зависит от фазы развития игры как проекта. Упрощенно, в индустрии принято выделять три основных фазы.

Pre-Launch
В Pre-Launch полноценной игры еще нет, маркетинг строит у аудитории ее ожидание, тестирует инструменты и закладывает фундамент будущего успеха.
Основные задачи:
 - создать осведомлённость среди целевой аудитории до выхода игры;
 - собрать предрегистрации (для мобайла) или вишлисты (для Steam);
 - провести soft-launch в ограниченных гео и периоде для замера ключевых метрик перед глобальным запуском;
 - протестировать креативы и подходы;
 - провести ASO-эксперименты: какая иконка, скриншоты и описание дают лучшую кликабельность.

Soft-launch это запуск игры в ограниченном количестве регионов и на короткий период за 3–6 месяцев до глобального релиза. Обычно перед глобальной кампанией делается локальный тест чтобы получить реальные данные о технической готовности серверов, замерить Retention, монетизацию и техническое качество до того, как вы вложили весь маркетинговый бюджет. Аналитик на этапе soft-launch считает ранние LTV-прогнозы, проверяет корреляцию между метриками soft-launch и историческими данными похожих проектов. Например, если D1 Retention в soft-launch 22% при бенчмарке 35% для жанра то это сигнал для продуктовой команды внести правки до глобального запуска.

Launch
Launch это момент, когда искра Pre-Launch превращается в настоящий огонь. Маркетинговые бюджеты достигают максимума. Медийная машина работает на полную мощность. Это самое дорогое и самое опасное время и ошибки здесь стоят не тысячи, а миллионы. В Launch-фазе работает весь маркетинговый стек одновременно: платный трафик через рекламные сети, инфлюенсеры, PR, промокоды, App Store / Google Play Featured (если повезёт с договорённостью с платформой). На мобайле в первые 72 часа после запуска крайне важна скорость набора установок: алгоритмы App Store и Google Play в ранжировании учитывают скорость роста установок. Хороший старт влечёт органическое усиление.
Ключевые метрики:
 - CPI в разрезе каналов и гео
 - D1-D7 Retention первых когорт (первый сигнал о качестве продуктового опыта)
 - ROAS D7 (как ранние оценки окупаемости)
 - App Store / Play Store Position в категории для мобильных игр
 - Число публикаций (для ПК и консолей) и оценки аудитории

Post-Launch
После старта ажиотаж спадает. Бюджеты сокращаются. Но для команды оперирования проекта настоящая систематическая работа только начинается. Post-Launch для успешного F2P-проекта никогда не заканчивается. Здесь центр тяжести смещается с привлечения на удержание, возврат и монетизацию:
 - Возвратные кампании направлены на возвращение игроков, которые перестали заходить. Обычно, стоимость реактивации в прошлого игрока в 3–5 раз ниже, чем стоимость привлечения нового и у таких игроков гораздо лучше удержание.
 - LiveOps или контентные ограниченные по времени события, например, Ивенты и Батлпасы, которые удерживают хардкорную аудиторию и создают поводы для возврата.
 - A/B-тесты на первый платеж, ценообразование предложений и акций.
Ключевые метрики Post-Launch:
 - DAU, MAU
 - LT, Retention
 - LTV (прогнозный и фактический по когортам)
 - PU, ARPU, ARPPU по сегментам
 - N-day ROAS (D30, D90, D180, D365)

Работа команд, роли и зоны ответственности

Большая студия выглядит как медиахолдинг.
Бренд-маркетинг отвечает за долгосрочное позиционирование игры. Какой tone of voice в соцсетях? Бренд-маркетолог думает в категориях месяцев и лет. Его KPI в области узнаваемости (Brand Awareness), ассоциации с ценностями игры и NPS (Net Promoter Score) аудитории. Когда UA хочет «агрессивный» креатив, который «цепляет» за счёт провокации или кликбейта, бренд может говорить «это не наш образ».

PR управляют информационным потоком. Для ПК-игр рецензии и публикации в игровых СМИ влияют на конверсию в вишлисты и покупки. Например, изменение среднего рейтинга на Steam на 10% в сегменте «в основном положительные» в «смешанные» сразу снижает конверсию в покупку игры на 25–40%.

UA-менеджеры это закупка трафика, они работают как операционный двигатель маркетинга. Они ежедневно работают с рекламными кабинетами. Их главная задача масштабировать кампании которые работает, и останавливать те, что не работают, до того, как деньги утекут впустую.

Аналитики (DS, BI, Product Analytics) это мы. Без такого как мы «героя легенд» UA-менеджер работает в темноте: он видит CPI, но не видит LTV. Видит установки, но не видит конверсию в платящего. Аналитик помогает построить сквозную аналитику, модель атрибуции трафика, прогнозирует LTV по когортам, проводит A/B-тесты креативов и монетизации, проводит исследования и строит дашборды для оперативной работы.

Продюсер в геймдеве часто это смешение традиционных ролей Product Manager + Project Manager + delivery менеджер. Традиционно он крайний за все и отвечает за стратегические, операционные и тактические задачи: виденье и бюджет всего проекта, доставку проекта (сроки, ресурсы, планирование), управление командой разработки, координацию между дисциплинами (арт, код, дизайн, QA, звук), работу с внешним издателем или платформой.

Product-команда или команда разработки продукта влияет на маркетинг опосредованно, но критически: онбординг новичков, внутриигровые события, обновления игры как инфоповод. Всё то, что определяет, что происходит с игроком после установки и зачем в нее возвращаться сейчас. Если UA привёл миллион установок, но игроки уходят, то деньги потрачены впустую.

Комьюнити менеджеры ведут официальные каналы коммуникации, собирают обратную связь от сообщества и организуют активности, работают с контент-мейкерами. Игровое сообщество часто агрессивно реактивная среда. Недовольные игроки могут сформировать нарратив «разработчики не слышат нас» или «игра умирает», что прямо влияет на конверсию новых игроков и отток старых.

Психологические аспекты и модель AIDA по платформам

В прошлой части мы рассмотрели модель AIDA (Attention → Interest → Desire → Action).

На Mobile вся цепочка AIDA сжата до минут. Игрок видит рекламу → переходит в стор → читает описание (5–10 секунд) → смотрит скриншоты (3–4 секунды) → нажимает «Скачать». Если всё хорошо, то от показа до первого запуска пройдет всего 15–30 минут. Это означает, что каждый элемент воронки должен работать мгновенно: первые 3 секунды видеокреатива должны захватить Attention, первый экран стора должен создать Interest, иконка и заголовок должны вызвать Desire.

На PC/Console цепочка растягивается на дни и недели. Игрок видит трейлер → добавляет в вишлист → возвращается через две недели → читает отзывы → смотрит ролик на YouTube → видит акцию →скачивает или покупает. Между Attention и Action могут пройти месяцы. Маркетинговая задача будет выполнена, если игра будет оставаться в поле зрения игрока на протяжении всего этого пути.

Возврат в воронку AIDA. Игрок, который ушёл из игры, возможно, не навсегда потерянный игрок. Это игрок, который уже прошёл Attention и Interest, уже знает, что такое ваша игра. Психологический барьер для возврата значительно ниже, чем для привлечения нового. Возвратные кампании работают на ностальгии: «Ты помнишь, как тебе понравился первый рейд? Новые территории тебя ждут. Покажешь, что такое «старая школа»?». Это Desire → Action без необходимости заново строить Attention и Interest.

3.2.2. Как пользователи принимают решение начать играть

Прежде чем потратить деньги на трафик, хороший маркетолог должен ответить на вопрос: “Как мой потенциальный игрок вообще принимает решение начать играть?” Если вы не понимаете психологию принятия решения, вы не можете правильно выбрать формат рекламы, канал и момент показа.

Платформенные различия (Mobile, PC, Console)

Mobile: импульсивная воронка
Мобильный игрок часто это человек в очереди в кофейне, в метро, в обеденный перерыв, в паузе между рабочими задачами, вечером после ужина. Его психологическое состояние: у меня есть 5-20 свободных минут, нужно чем-то занять руки. Психологический барьер для установки минимальный: бесплатно, хранение на телефоне, возможность удалить в любой момент, работает без интернета. Поэтому, кстати, скроллинг коротких видео (низкий порог входа, бесконечный контент) является прямым конкурентом гиперказуальных и казуальных мобильных игр.

Ключевой момент мобильных игр это то, что принятие решения об установке происходит почти мгновенно. Это не рациональный выбор после взвешивания аргументов. Это импульс. Эффективный мобильный креатив должен вызвать импульс «это выглядит прикольно, скачаю». Именно поэтому у мобильных игр часто провокационные и даже, иногда, оскорбительные креативы. Онбординг в мобайле должен доставить первый фан в первые 2–3 минуты. Нет времени на длинный туториал. Если игрок не почувствовал удовольствие до конца первой сессии то D1 Retention будет слишком низким.

PC: длительный цикл решения
ПК-игрок это совсем другой психологический профиль. Это человек, который садится за компьютер специально, выбрав время и место чтобы играть. У него есть время, например, после учебы или работы и он готов вложить его в изучение игры. Он читает отзывы, смотрит летсплеи, следит за обзорами в игровых медиа и у блогеров.

Воронка для Premium ПК-игры выглядит иначе:
Трейлер/реклама → добавление в Wishlist → Возврат при релизе или скидке →
Просмотр отзывов → Покупка → Первый запуск → Играл более 2 часов.

Последний пункт критически важен для Steam, потому что платформа позволяет вернуть деньги за игру, если вы играли менее 2 часов. Это означает, что первые 2 часа могут быть по сути демо, и конверсия из «запустил» в «не вернул» зависит от качества этих двух часов.

Корреляция добавления в вишлист в покупку для инди-игр возможна на уровне 10–15%. То есть, если у вас 100 000 вишлистов к релизу, то ожидайте 10 000–15 000 продаж в первый месяц. В платной игре цена это основной барьер. А для F2P барьер это потраченное время и внимание. Обычно решение о скачивании бесплатной игры это отсутствие явных красных флагов после оценки (рейтингов, отзывов) и сработавший конкретный эмоциональный крючок с обещанием фана.

Console: влияние подписок
Консольный рынок в 2023–2025 годах переживает трансформацию из-за Game Pass (Xbox/PC) и PS Plus Extra/Premium. Для игрока барьер «попробовать» практически исчезает, когда игра уже включена в подписку. Теперь важным становится «начать играть из каталога».

Но аналитика консольных кампаний сложна из-за закрытости экосистемы. А также того, что если рекламу пользователи смотрят на телефоне или компьютере, то играть им приходится совсем на другом устройстве, никак не связанным с просмотром рекламы. Поэтому атрибуция с сопоставлением того, как пользователь перешел по рекламной ссылке и событием как кто-то запустил игру на PS5 технически крайне сложна, и основана на вероятностных моделях.

Поведенческие триггеры

Понимание триггеров как определенных «спусковых крючков» которые могут сработать это разница между рекламой, которую игрок проматывает, и рекламой, которая его цепляет.

Социальное доказательство работает по-разному на разных платформах. Количественные сигналы («14 миллионов игроков», «№1 в App Store») создают стадное подтверждение, что если столько людей играют, значит, это стоит попробовать. Качественные сигналы («играет мой любимый стример» или «посоветовал друг») работают через доверие. А наивная уверенность в беспристрастном отношении публичных персон к упоминаемым играм (или другим товарам) принимается на веру и переносится на игру.

Снижение неопределённости также один из ключевых механизмов для выбора игры на ПК и консолях. Игрок тратит деньги на покупку и время на то, чтобы с ней хорошо самостоятельно ознакомиться. Риск потратить деньги и время впустую реален. Трейлер снижает неопределённость о визуальном стиле. Геймплейное видео снижает неопределённость о механиках. Ярлыки «без pay-to-win механик» или «можно играть оффлайн» нейтрализуют болевые точки аудитории. Положительные отзывы снижают неопределённость через социальное доказательство.

Отзывы и рейтинги влияют на ранжирование в поисковой выдаче магазинов игр и сигнализируют аудитории о возможном качестве. Например, изменение среднего рейтинга мобильной игры с 4.2 до 4.4 звезды увеличивает конверсию в установку на 12–18%, а падение с 4.2 до 3.8 снижает конверсию на 30–40%. Это огромные цифры, которые UA-команды не могут компенсировать ростом бюджета.

Манипуляции аудиторией
Игры на ПК и консолях это сложный продукт с высоким порогом входа. Пользователь не может спонтанно поиграть и за 30 секунд составить свое мнение. Поэтому так зависит от посредника-эксперта, которому доверяет.

Возможно, что главный механизм такого доверия это иллюзия личного знакомства. Зритель смотрит блогера сотни часов и мозг не делает различия между реальным другом и медиаперсоной. Блогер шутит, матерится, удивляется, делает ошибки, радуется – создает для аудитории эмоциональный контент сам по себе. Это разительно отличается от безупречного маркетингового материала. Аудитория считывает такую спонтанность как честность, даже если блогер профессионально управляет этим образом для последующей монетизации. Как следствие, проплаченный позитив или хайп на негативе это регулярные практики среди лидеров мнений.

Например, блогер формирует образ честного критика за счёт показательных разгромов. Так если блогер несколько раз подряд оказался прав, то его следующий обзор уже воспринимается аудиторией как экспертный факт, а не мнение. Тогда такой накопленный кредит доверия им успешно монетизируется.

Кроме того, токсичность и противопоставление корпорациям быстро становится основой формирования идентичности их личного бренда. Причина в том, что алгоритмы YouTube, TikTok и Twitch оптимизированы под удержание и вовлечённость, а негативы работают гораздо лучше взвешенного анализа (новости и телеканалы уже давно в курсе). Алгоритмы дают охват, аудитория даёт просмотры, спонсоры платят реальные деньги. Продолжать значит наращивать эскалацию негатива и критики и, впоследствии, столкнуться с психологическим выгоранием и перестать получать прежнее удовольствие от игр. А менять подход в одиночку для блогера это добровольно проигрывать конкурентам, которые его не меняют.

Механика первого опыта

Установка на смартфон происходит почти мгновенно, и первая сессия работает как бесплатный пробный опыт. Поэтому крайне важен идеальный онбординг. У вас не будет второго шанса дать игроку составить свое первое впечатление. Игрок должен сам дойти до момента, когда говорит «это интересно, продолжу».

Типичная воронка выглядит последовательность этапов с некоторой конверсией:
Запуск → Шаг 1 туториала → Шаг 2 → … → Завершение туториала → Первая сессия

Потери более 10% на шаге можно считать «узким горлышком». Потери более 25% на одном из этапов уже критическая проблема и высокий приоритет на задачу оптимизации. Конечно, если вы просто разобьёте один этап, на котором были потери в 25% на три, то возможно, получите по 8% потерь на каждом и совокупно все те же 25% за три этапа. Или нет, если три промежуточных этапа это не просто три новых лога между событиями, а реальные изменения.

Факторы удержания и оттока после первого дня

Первый день это критический экзамен для любой игры. Вы как издатель игры заплатили за каждую установку рекламодателю, условно, по 500 рублей, только за то что кто то скачал вашу бесплатную игру. Этот игрок открыл вашу игру. Теперь у вас есть примерно 10–15 минут его внимания, чтобы игра ему понравилась и, возможно, тогда он вернется завтра. Так что вам придется очень постараться ему понравится.

Time-to-First-Fun
Время от первого запуска до момента, когда игрок испытывает первое значимое игровое удовольствие точно есть. Вопрос в том, как понять, что игрок получил это удовольствие и как его измерить. Более подробно будем говорить об этом в следующей части, но коротко скажу так: определите конкретное событие как первый успешный бой, первый значимый и красивый успех, первое получение редкого предмета, и измерьте медианное время до этого события.

Creative-Gameplay Mismatch
Одна из самых распространённых и разрушительных проблем в мобайле с плохим первым впечатлением игроков связана с несоответствием между тем, что обещает впечатляющий рекламный креатив, и тем, что игрок находит в игре. И тут есть дилемма что лучше: реклама с реальным геймплеем которая дает хорошее удержание после установки, но меньшие охваты и выше CPI или мислиды с низкой ценой за установку, но и низким удержанием.

Первый paywall
На мобайле paywall уже давно норма жанра, аудитория к нему адаптирована. На ПК сложилась другая культура: игрок платит за B2P игру или играет бесплатно на равных условиях с платящими игроками. Paywall на ПК воспринимается как нарушение негласного договора. «Pay-to-win» и «paywall» это типичные токсичные термины при описании большинства F2P ПК игр. Репутацию pay-to-win игры практически невозможно исправить. Даже после смягчения и даже удаления paywall первые страницы поиска по названию игры годами будут содержать статьи об отрицательных отзывах.

Особенно опасен явный paywall в мультиплеерных играх, где ценность игры напрямую зависит от числа игроков и PVP механик. Когда игрок понимает, что его прогресс искусственно заблокирован деньгами вся предыдущая инвестиция времени обесценивается. Возникает ощущение обмана, которое сильнее, чем просто разочарование. Paywall создаёт дефицит аудитории → очереди в матчмейкинге растут → оставшиеся игроки тоже уходят. Когда бесплатные игроки уходят, платящим становится не с кем играть.

Вместе с этим, F2P игра должна окупаться, поэтому самым минимальным решением обычно является продажа нефункционального контента, который не влияет на победу: скины, анимации, звуки, экранные эффекты, питомцы. Игровой прогресс полностью доступен бесплатно. Подробнее монетизацию игр рассмотрим в отдельной главе.

3.2.3. Каналы привлечения аудитории

Мир рекламных каналов похож на большой базар и работает как аукцион. Каждый торговец кричит, что именно его товар лучший и самый качественный, а при наличии спроса продает тому, кто заплатит дороже.

Одна из ловушек для UA-команд в том, чтобы рассматривать и оптимизировать каждый канал в изоляции, в то время как пользователь принимает решение через серию касаний с разными платными и бесплатными источниками. Реальность такова, что какие-то кампании формируют начало воронки, а какие-то уже обрабатывают спрос. И в таком случае, все они могут претендовать на атрибуцию установки.

Paid Search

Например, Apple Search Ads (ASA) это платный поиск для мобильных игр в App Store. Работает по модели аукциона на ключевые слова в поисковой строке. Это высококачественный, высоко мотивированный трафик ведь он уже обрабатывает спрос. Пользователь сам ищет во что бы ему поиграть, и ваша игра появляется в результатах раньше других. Конверсия в установку у Поиска значительно выше чем у display-каналов, потому что игрок уже в «режиме поиска». Платный брендовый поиск особенно важен для защиты брендового трафика: если конкурент ставит ставку на запросы по названию вашей игры, то ваша аудитория могут уйти к нему. Брендовые кампании дороги, но сохранят вам тех кто хотел бы играть именно в вашу игру.

Display/Video

Display/Video это платное размещение визуальных рекламных материалов (баннеры, видеоролики, интерактивные форматы) на внешних площадках с целью привлечения новых игроков. В отличие от поискового трафика, где пользователь сам ищет игру, Display/Video прерывает пользователя в момент потребления другого контента. ПК-игрок редко устанавливает игру сразу после просмотра баннера. И Display работает как верхний уровень воронки и формирует узнаваемость, которая конвертируется позже через другие каналы.

Например, для мобильных игр Unity Ads это рекламная сеть Unity Technologies, работающая внутри мобильных игр (rewarded video, interstitial). Особенность в том, что реклама идет для играющей аудитории и это другой психологический контекст по сравнению, например, с соцсетями. В игре можно смотреть рекламу других игр и получать внутриигровую награду. Таким образом, когда вы размещаете у себя рекламу других игр вы перепродаете свою аудиторию. Купить аудиторию дешево, а продать дорого это была главная модель монетизации гиперказуальных игр примерно до 2021 года.

ASO

App Store Optimization (ASO) это оптимизация видимости игры при поиске в магазине приложений для увеличении конверсии в установку.
 - Иконка, например, с кричащим мужиком как первый визуальный контакт аудитории с игрой.
 - Название и подзаголовок работают как ключевые слова для поиска.
 - Скриншоты и превью-видео в первые секунды должны передать суть игры и создать желание установить.
 - Описание влияет на индексацию в Google Play (в App Store описание не индексируется).
 - Оценки и отзывы критический фактор конверсии.
ASO это последовательный процесс улучшений через A/B тесты.

Steam

Steam это одновременно платформа дистрибуции, поисковик и социальная сеть для PC-геймеров. Алгоритм видимости Steam учитывает количество добавлений в вишлист, соотношение положительных и отрицательных рецензий, участие в распродажах, и количество одновременно играющих игроков. Важная особенность атрибуции для ПК игр на Steam в разрыве цепочки между «перешел по рекламной ссылке» в Steam и тем, что кто-то установил игру через Steam. Это создаёт сложности для трекинга.

Twitch и YouTube

Влияние стримеров на ПК и консольные игры точно существует. Но надежная атрибуция технически сложна ведь прямой UTM-трекинг невозможен. Игрок видит стрим, потом идёт в поиск в браузере, в лаунчер или в консоль и находит игру сам. Поэтому часто прибегают к дополнительным приемам.
 1. Промокоды: стример даёт уникальный код на скидку. Количество активаций кода служит как нижняя граница конверсии (многие купили без кода).
 2. Реферальные ссылки: уникальный URL для каждого инфлюенсера.
 3. Временная корреляция: сравнение почасовых данных об установках игры с расписанием стримов.

CPA-сети: партнёрский трафик для ПК-игр

CPA (Cost Per Action) это модель закупки трафика, при которой рекламодатель платит партнёрской сети фиксированное вознаграждение за конкретное целевое действие пользователя: регистрацию, первый вход в игру, достижение определённого уровня или первый платёж. Сама сеть выступает посредником между рекламодателем (вашей компанией) и вебмастерами - людьми или командами, которые самостоятельно привлекают трафик из собственных источников.

Как устроена CPA-сеть
Схема работы выглядит следующим образом. Рекламодатель создаёт в сети оффер: описание игры, целевого действия и ставки вознаграждения. Вебмастер принимает оффер и начинает гнать трафик из собственных источников: SEO-сайты, соцсети, YouTube-каналы, тематические ресурсы, обзоры и гайды. Когда пользователь совершает целевое действие в игре, сеть фиксирует конверсию и начисляет вебмастеру выплату. Рекламодатель оплачивает только зафиксированные конверсии теоретически без риска «слить» бюджет на нецелевой трафик. Для ПК-игр наиболее распространены Admitad и CityAds как крупнейшие в русскоязычном сегменте. У каждой сети своя специализация и своя база вебмастеров, поэтому крупные издатели одновременно работают с несколькими.

Модели оплаты и целевые действия для ПК-игр
В отличие от мобайла, где стандартное целевое действие это установка (и ее цена CPI), для ПК-игр спектр возможных действий значительно шире и выбор напрямую влияет на качество трафика.
 - CPL (Cost Per Lead) / CPR (Cost Per Registration). Оплата за регистрацию аккаунта. Самое дешёвое действие, самое лёгкое для вебмастера и самое ненадёжное для рекламодателя: высокая доля регистраций не конвертируется в реальных игроков. Использовать стоит только в связке с дополнительными фильтрами качества.
 - CPA за игровое действие. Оплата за достижение определённого уровня, прохождение туториала или первый вход в игру после регистрации. Это более качественный фильтр: вебмастер получает деньги только за тех, кто реально попробовал игру. Наиболее распространённая модель для F2P ПК-игр.
 - CPA за первый платёж (FTD, First Time Deposit). Оплата только за пользователей, совершивших первую покупку. Дорогая ставка для вебмастера, зато рекламодатель получает гарантированно монетизирующегося игрока. Эффективно для Premium-игр и для игр с агрессивной монетизацией.
 - RevShare. Вебмастер получает процент от всех будущих платежей приведённого игрока. Выгодна рекламодателю (риск нулевой так как платишь только с реальной выручки), но непопулярна среди вебмастеров, потому что выплата растянута во времени и непредсказуема.

Трафик от вебмастеров
Вебмастер это независимый подрядчик, у которого есть собственный трафик или умение его добыть. Он принимает ваш оффер, подбирает подходящую аудиторию из своих источников и за свой счёт направляет её на вашу игру. Вы не знаете и не контролируете, как именно он это делает пока он соблюдает правила оффера.

Мотивированный трафик (incentivized), когда пользователю предлагают бонус за регистрацию в игре обычно запрещён условиями оффера или сильно ограничен, потому что такие пользователи приходят за наградой, а не за игрой, и отваливаются после первого действия.

Трекинг в CPA
Пользователь кликает по партнёрской ссылке вебмастера. CPA-сеть фиксирует клик и передаёт в URL игровой страницы уникальный идентификатор click_id. Сервер игры сохраняет click_id и связывает его с сессией пользователя. Когда пользователь совершает целевое действие (например, достигает 5-го уровня), сервер игры отправляет напрямую на сервер CPA-сети postback запрос на URL сети вида https://cpa-network.com/postback?click_id=XYZ&status=confirmed. CPA-сеть засчитывает конверсию и начисляет выплату вебмастеру. Ключевое преимущество postback в том, что вы сами контролируете момент подтверждения конверсии. Это автоматически отсекает самый мусорный трафик ещё до выплаты.

Фрод
CPA-трафик привлекателен тем, что вы платите только за результат. Именно поэтому часть вебмастеров пытается имитировать результат вместо того, чтобы его честно достичь. Фрод в CPA-сетях это системная проблема.
 - Cookie stuffing. Вебмастер незаметно «подкладывает» в браузер пользователя свой трекинговый куки без реального клика по рекламе, после чего любая последующая органическая регистрация атрибутируется ему как конверсия.
 - Мотивированный трафик. Пользователям предлагают награду (внутриигровую валюту, деньги, бонусы другого сервиса) за регистрацию, хотя условия оффера это запрещают. Такие игроки регистрируются ради награды и никогда не возвращаются.
 - Ботовые фермы. Автоматизированные аккаунты, которые совершают целевое действие (регистрация и первый вход в игру), имитируя реальных пользователей. Особенно опасно, если оплачиваемое действие как раз регистрация, а не условный 20-й уровень в игре.
 - Перехват брендового трафика. Вебмастер покупает контекстную рекламу на брендовые запросы (по названию вашей игры), перехватывает пользователей, которые и так нашли бы вас сами, и присваивает конверсию себе.

Как аналитик работает с CPA-трафиком
Задача аналитика в работе с CPA проверять данные и оценивать реальное качество трафика по поведению игроков.
 1. Когортный анализ по источнику трафика. Сравниваем D1, D7 Retention, LT и LTV когорты CPA-канала с когортами органики и платных каналов. Если CPA-когорта критично ниже других каналов то, вероятно, это мотивированный трафик либо нецелевая аудитория. Платить за него по той же ставке, что за качественные когорты, нельзя.
 2. Сопоставление конверсий. Число конверсий, которое отчитала CPA-сеть, должно совпадать с числом событий из внутреннего трекинга с минимальной погрешностью. Расхождение в 20–30% уже сигнал для детального разбора: или фрод, или ошибка интеграции postback.
 3. Анализ паттернов поведения на фрод. Аномально высокая скорость прохождения туториала, одинаковое время между событиями у сотен аккаунтов, множественные регистраций с одних IP или устройств, совпадение игровых сессий строго в нерабочее время и многое другое это хорошие признаки ботовых ферм.

CPA-канал при правильной настройке может быть одним из самых эффективных по соотношению затрат к качеству аудитории. Ведь вы платите только за результат, а не за клики в пустоту. Но без постоянного аналитического контроля это легко может стать ловушкой, где вы платите за результат, которого не было.

Console Store Banners

Рекламные баннеры в PlayStation Store, Xbox Marketplace и Nintendo eShop это покупка размещения непосредственно у платформодержателей. Аналитика здесь минимальна: платформы предоставляют данные об показах и кликах, но не о конверсии.

3.2.4. Атрибуция на основе кук и фингерпринта

Темнота гоблинских пещер коварна, легко попасть в ловушку или засаду. Но архитектура сбора данных и их анализ позволят вам пройти испытания, а модель атрибуции как свет эльфийского клинка в вашей руке вовремя предупредит о приближении гоблинов.

First-party и Third-party cookies

Cookie это небольшой текстовый файл, который сайт сохраняет в браузере пользователя. В контексте атрибуции cookie решает одну задачу - связать действие пользователя сейчас с его действием в будущем. First-party cookies это куки, установленные на том же домене, который пользователь посещает.

Third-party cookies это куки, установленные доменом, который пользователь не посещал напрямую. Например, пользователь на сайте игры (game123.ru) видит рекламный пиксель от bestgame. Bestgame устанавливает куку, а когда пользователь позже посещает другой сайт с тем же пикселем то bestgame «узнаёт» его и связывает поведение на разных сайтах. Именно это позволяло в прошлом традиционной веб-атрибуции работать: увидел рекламу на сайте А → посетил лендинг игры на сайте Б → скачал игру. Third-party cookies связывала весь путь и была основой атрибуции.

Ограничения: ITP, ETP, блокировщики
 • ITP (Intelligent Tracking Prevention) в Safari от Apple ограничивает жизнь first-party кук, созданных через JavaScript, до 7 дней. Для сессий длиннее недели куки «умирают».
 • ETP (Enhanced Tracking Protection) в Firefox блокирует third-party cookies по умолчанию с 2019 года.
 • Chrome: по доступным в 2025–2026 источникам Google пока не отключила third-party cookies полностью. Пока компания отказалась от плана убирать их в Chrome и оставила текущий подход с выбором пользователя. При этом официальные материалы Google продолжают продвигать Privacy Sandbox и новые API как альтернативы сценариям, где раньше опирались на third-party cookies, но это именно альтернативы, а не факт полного отключения cookies в Chrome.
 • Блокировщики рекламы (uBlock Origin, AdBlock Plus) устанавливают примерно 25–40% ПК-пользователей в Европе, США и России. Они блокируют трекинг-пиксели и куки. В итоге ПК-атрибуция через куки в 2025–2026 годах работает, но лишь для части аудитории.

GDPR compliance
Законодательные ограничения на работу с персональными данными, например, GDPR требует явного согласия на обработку персональных данных, включая куки для трекинга.
Что вам необходимо.
 1. Consent Management Platform (CMP): это баннер согласия пользователей с возможностью принять или отклонить каждую категорию куки. Стандарт: IAB TCF 2.2. Если пользователь не готов согласится передавать персональные данные на обработку то условный Google Analytics не будет ничего получать для построения атрибуции трафика.
 2. Атрибуция на основе first-party: максимально собирайте данные через первую сторону (аккаунт пользователя в лаунчере, email-регистрация) ведь эти данные вне GDPR и тут нет ограничений на трекинг (при наличии легальной основы в договоре с пользователем).
 3. Агрегированные данные: если атрибуции по пользователям вам не построить то используйте агрегированные данные по когортам. Google Attribution Reporting API агрегирует данные до 100+ пользователей, и не передает индивидуальный путь.

Fingerprint

Фингерпринтинг это метод идентификации пользователя по уникальной комбинации характеристик его браузера/устройства без использования кук или постоянных идентификаторов. Каждый из параметров по отдельности не уникален. Но комбинация из 15–20 параметров даёт уникальность с вероятностью 90–99% в зависимости от качества реализации и аудитории.

Но fingerprint без явного согласия подпадает под ограничения Европейского Союза, если используется для маркетинга, аналитики или отслеживания переходов между сайтами. Но согласие может не требоваться, если fingerprinting действительно необходим для передачи сообщения, обеспечения безопасности, предотвращения мошенничества или предоставления прямо запрошенной пользователем функции.

Безопасная стратегия это использовать fingerprint только как компонент в агрегированном и вероятностном сопоставлении без создания постоянного профиля пользователя и без отслеживания переходов между сайтами. Но даже в этой модели вам всё равно нужна юридическая проверка.

3.2.5. Сквозная аналитика для ПК-игр с собственным лаунчером

Если у вас есть собственный лаунчер для PC-игр вы как аналитики одновременно имеете огромное преимущество (полный контроль над атрибуцией) так и огромную ответственность (вам самим нужно построить всю атрибуционную инфраструктуру).

Архитектура трекинга
Путь игрока выглядит так:
 1. Показ рекламы
 2. Клик по рекламе с UTM-параметрами
 3. Переход на посадочную страницу (landing page)
 4. Клик на «Скачать игру» или «Зарегистрироваться»
 5. Скачивание и установка лаунчера
 6. Авторизация в лаунчере / вход в аккаунт
 7. Скачивание и установка игры через лаунчер
 8. Первый запуск игры в лаунчере
 9. Создание персонажа на игровом сервере
На каждом шаге есть потенциальная потеря данных. Критично важная задача аналитика это сохранить нить атрибуции от первого клика до первого входа на игровой сервер.

UTM

UTM-параметры это метод разметки трафика через теги, которые добавляются к URL и передают аналитической системе информацию о том, какая кампания, какой канал, какое конкретное объявление привело пользователя. В примере ниже всё что идет после ? это параметры. Они не влияют на страницу куда попадает пользователь и только передают данные в аналитику:
https://example-game.com/download?
 utm_source=google - откуда пришёл трафик (площадка или источник),
 &utm_medium=cpc - тип канала или механика трафика (cpc это платный поиск),
 &utm_campaign=pc_beta_q4_2025 - название конкретной кампании,
 &utm_content=creative_id_101 - конкретное объявление внутри кампании,
 &utm_term=war_games_pc - ключевое слово (изначально для поиска) или дополнительный сегмент.

Когда пользователь кликает по объявлению, UTM-параметры передаются на посадочную страницу через URL в браузере. Поэтому не работают для мобильных приложений. Кроме того, если пользователь увидел баннер, не кликнул, но через три дня сам нашёл игру и установил то UTM этого не зафиксирует. После того, как ваш пользователь перешел на посадочную страницу по рекламе вам необходимо сохранить UTM до момента, когда пользователь регистрируется или логинится в лаунчере.

Механизм сохранения UTM через скачивание лаунчера

Первая проблема потери информации о переходе пользователя по рекламе в том, что между кликом на рекламу и установкой лаунчера может пройти несколько минут или часов. Браузерная сессия может закрыться. Как сохранить атрибуцию? Нужен механизм, который переносит UTM-контекст из браузера в лаунчер через этот разрыв.

Решение 1. First-party cookie
При загрузке лендинга JavaScript читает UTM-параметры из URL и записывает их в first-party cookie домена. Cookie живёт дольше сессии, а значит атрибуция сохраняется и при повторном визите. Однако лаунчер это отдельное приложение, он не читает браузерные cookie напрямую. Возможен вариант передачи данных через сервер лончера.
Передача UTM из First-party cookie.
 1. Пользователь нажимает на кнопку «скачать».
 2. Сервер лаунчера создает некоторую сущность, например, download-session с UTM данными из cookie.
 3. Сервер лаунчера создаёт у себя session_token для download-session, сохраняет UTM.
 4. Сервер возвращает ссылку для скачивания браузера URL вида /download?token=abc123
 5. Лаунчер при первом запуске извлекает токен из имени своего исполняемого файла и отправляет серверу token=abc123 тем самым подтверждая, что эта установка лаунчера произошла у того пользователя чей токен был равен abc123.
 6. Связка сработала и UTM данные по рекламному переходу теперь связаны с конкретной установкой лончера на некоторое устройстве и передается в аналитику для дальнейшей работы.

Решение 2. Session ID на стороне сервера
В отличии от предыдущего варианта данные об UTM сохраняются не в браузере пользователя, а на сервере. Сервер генерирует уникальный session_id при первом визите на лендинг и хранит UTM на своей стороне. После чего session_id передаётся в лаунчер. Инсталятор лаунчера содержит session_id подписанный в URL или в метаданных файла, и session_id становится ключом для получения атрибуции.
 1. Пользователь открывает лендинг с UTM.
 2. Сервер создаёт session_id, сохраняет UTM в БД.
 3. Session_id передаётся в браузер (cookie).
 4. Пользователь нажимает “Скачать”.
 5. Session_id вшивается в установщик.
 6. Лаунчер при первом запуске отправляет session_id на сервер.
 7. Сервер сопоставляет UTM параметры для найденной установки и удаляет сессию.

Чтобы передать session_id в лаунчер его можно зашить в имя установщика вида launcher_setup_550e8400e29b41d4.exe. Потом лаунчер при первом старте парсит своё имя, и если никто не переименует специально установочный файл, то все будет работать.

Решение 3. Fingerprint + UTM сопоставление
Если предыдущие варианты не работают по причине того, что сookie недоступны, session_id переименован то используется вероятностная модель «отпечатков пальцев».
Принцип действия:
 1. браузер при посещении лендинга генерирует цифровой отпечаток устройства и сохраняет его вместе с UTM на сервере;
 2. лаунчер при первом запуске генерирует системный отпечаток того же устройства;
 3. ищем совпадение между ними и диапазоне временного окна.
Важно, что fingerprint это все же вероятностная атрибуция, не детерминированная. Точность падает при увеличении окна для поиска сигнала.

Итоговая реализация использует каскад решений с приоритетами.
 1. Лаунчер запускается первый раз.
 2. Есть session_id в бинарнике → атрибуция сработала.
 3. Нет session_id, но есть валидный cookie в браузере → атрибуция сработала.
 4. Нет валидного cookie, но фингерпринт надежно сопоставил данные → атрибуция сработала.
 5. Никакие сигналы с размеченным трафиком не найдены → это organic или неразмеченный трафик.

Сопоставление лаунчера с игровым user_id

Это последний критичный этап построения сквозной аналитики. Завершаем соединение клика по рекламной ссылке с конкретным игровым аккаунтом.

Один пользователь на несколько устройств
Предположим, игрок кликнул по рекламе на мобильном браузере, но лаунчер установил на ПК. В этом случае самое простое решение это сопоставить два устройства через один игровой аккаунт. Если игрок при установке лаунчера логинится в уже существующий аккаунт (который может быть создан, в том числе, на мобильном телефоне), то связь устанавливается через account_id.

Повторная установка или возврат в игру
Предположим, пользователь удалил лаунчер или удалил игру и установил снова. Это новая установка или реактивация? Принято считать, что если account_id существует и пользователь входит через него, то это реактивация. Если же он, например, забыл пароль от account_id и не может его восстановить, в результате чего регистрирует новый account_id то мы об этом ничего не узнаем и будем считать это новой установкой.

3.2.6. Сквозная аналитика на смартфонах

Для игр на мобильных телефонах традиционная связка работает через Adjust или AppsFlyer (Mobile Measurement Partners) для маркетинговой атрибуции и внутреннее хранилище данных для игровых логов.

Mobile Measurement Partners (MMP) это посредники атрибуции. Их SDK устанавливается в мобильное приложение. При установке игры SDK отправляет click_id (полученный при переходе по рекламной ссылке) на сервер MMP, который сопоставляет его с device_id и возвращает атрибуционные данные в рекламный кабинет и разрешает выгрузку вам по API в зависимости от тарифа.

Mobile: от IDFA к SKAdNetwork
До апреля 2021 идентификатор IDFA (Identifier for Advertisers) на iOS был доступен всем приложениям без явного согласия пользователей. Это был точный, постоянный идентификатор для атрибуции. MMP получал IDFA при клике по рекламе и IDFA при установке игры. Но теперь IDFA доступен только для небольшой части пользователей. А для остальных предложено использовать SKAdNetwork.
Работает SKAdNetwork так:
 1. Рекламная сеть помечает клик campaign_id.
 2. После установки и обратного сигнала от игры об успешной конверсии (ранее в течение первых 24 часов) iOS отправляет постбэк в рекламную сеть (не в MMP). SKAN 4.0 (Apple iOS 16.1+) улучшил ситуацию, например, расширил окно конверсии до 35 дней.
 3. Постбэк содержит campaign_id, source app id, conversion value (условная ценность конверсии в виде 6-битное числа, например, десятичный логарифм прогноза LTV), но не содержит ничего другого о пользователе.
 4. Постбэк отправляется с задержкой 24–72 часа (privacy timer).

Android Privacy Sandbox
Google строит аналогичную систему для Android, которая к 2025 году должна была заменить GAID (Google Advertising ID) для ограничения кросс-приложеного трекинга. Однако пока в 2026 года ожидаемая обязательная миграция на новые Android advertising APIs не состоялась, а статус-кво по существующим рекламным идентификаторам в значительной мере сохранился. Однако, вероятнее всего, постоянный рекламный идентификатор устройства со временем уйдет в прошлое.

3.2.7. Модели атрибуции трафика

Ваш путь через темноту пещеры гоблинов состоял из множества выборов правильного пути. Но какой из этих поворотов был самым важным? Может тот, где вы успешно избежали ловушку на входе или где прошли незамеченным мимо гоблинской засады, а может тот, что привел вас к выходу из пещер? Модели атрибуции это способ ответить на этот вопрос применительно к маркетинговым каналам.

Традиционные модели

Last Paid Click
Самая простая и самая распространённая модель, ведь в нем все просто – каждый конкретный игрок при наличии атрибуции имеет свою однозначную кампанию. Все 100% ценности конверсии (установки, реатрибуции и прогнозного LTV) приписываются последнему платному каналу, по которому пользователь перешел перед скачиванием или регистрацией. Это значит, что те каналы, которые обрабатывают спрос, например, платный Поиск будут забирать себе весь успех у тех, кто формировал awareness или начало воронки, например, у Display/Video. Другими словами, Last Paid Click систематически переоценивает каналы низа воронки, которые работают с уже «прогретой» аудиторией.

First Paid Click
Противоположная модель, когда 100% успеха получает первый платный канал в цепочке касаний. Как вариант, можно использовать для понимания какие каналы лучше всего «открывают» новую аудиторию. Например, на этапе Pre-Launch вам может быть важно какой канал эффективнее создаёт awareness.

Linear
Успех распределяется равномерно между всеми касаниями. Условно, если у вас три платных касания, то каждый получил по 33.3% от игрока. Получается, что один игрок теперь не имеет однозначной атрибуции и, в целом, не совсем точно ясна причина почему все касания стали равнозначны. Можно считать эту модель некоторым усредненным компромиссом как baseline для сравнения с более сложными моделями.

Time Decay
Чем ближе платное касание к конверсии, тем больше его вес в общем вкладе. Логика достаточно обоснованная - последние действия пользователя важнее тех что были давно.

Алгоритмические модели: Значение Шепли

Концепция Значение Шепли (Shapley Value) берет основу из теории кооперативных игр. Если кратко, так если бы вы пытались оценить вклад каждого футболиста в гол, то посчитали бы как часто мяч был у каждого из них. Пусть есть три маркетинговых канала A, B, C, которые вместе «зарабатывают» конверсию. Как справедливо распределить эту конверсию?
Считаем вклад каждого канала в каждой комбинации:
 • {A}, {B}, {C} - один канал
 • {A,B}, {A,C}, {B,C} - два канала
 • {A,B,C} - все три
Для каждой комбинации подсчитываем конверсию с этим каналом и без него. Вклад канала A в комбинации {A,B} = конверсия({A,B}) − конверсия({B}). В целом вам не нужно самому писать сложный код, теперь вы можете просто установить и воспользоваться библиотекой Shap (SHapley Additive exPlanations) для Python.
import shap
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
Придумаем исторические данные - касания по каналам и факт конверсии (0 или 1)
data = pd.DataFrame({
 'channel_A': [1, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 0], Display
 'channel_B': [0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 1], YouTube
 'channel_C': [0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 1], Paid Search
 'converted': [0, 1, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1]
})
Формируем аргументы (X) и функцию (Y)
X = data[['channel_A', 'channel_B', 'channel_C']]
y = data['converted']
Обучаем модель предсказания конверсии, пока это пусть будет как некий “черный ящик”
model = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X, y)
Создаём SHAP explainer или как именно считать вклад канала (в примере ниже это решающие деревья)
explainer = shap.TreeExplainer(model)
shap_values = explainer.shap_values(X)
Выведем вклад канала j в конверсию пользователя i
print(pd.DataFrame(
 shap_values,
 columns=['channel_A', 'channel_B', 'channel_C']
))
Или средний вклад каждого канала по всей аудитории
mean_contributions = np.abs(shap_values).mean(axis=0)
total = mean_contributions.sum()

Типичное замечание к данному алгоритму в том, что он по умолчанию не учитывает порядок касаний и, как следствие, для алгоритма последовательность A→B→C идентична C→B→A. Если вам кажется такой вариант недостаточно корректным то существуют модификации алгоритма с направленным Шепли.

Инкрементальность

Любая модель атрибуции от Last Paid Click и Shapley до более сложных измеряет соответствие канала конверсии, но не доказывает причинно-следственную связь. Пользователь, который увидел рекламу и установил игру, возможно мог бы установить её и без рекламы. Например, он просто нашёл бы игру через другой, в том числе, бесплатный канал. Для обнаружения подобного эффекта можно сопоставить конверсии между тестовой группой (видела рекламу) и контрольной группой (не видела рекламу при прочих равных). В таком случае реальная ценность канала равна только тем установкам, которые не случились бы без него.

Предположим, что один из каналов сложно корректно отслеживать и, вероятно, что все пользователи с этого канала попадают в органику. Тогда одним из вариантов теста будет выключить канал в нескольких регионах (контрольная группа), и оставить в остальных (тестовая группа), а затем сравнить динамику органики. Если органика в регионах без рекламы не упала, то канал не был инкрементальным.

Когда свет атрибуции становится ярче

Мы прошли наш путь сквозь темноту гоблинских пещер. Избежали ловушек, проскочили мимо засад, не раз были на грани и всё равно дошли. Аудитория приходит в игры не по одной кнопке «запустить рекламу» и маркетинг работает не с одной таблицей с CPI и LTV. Это связанная система, где каждый день пересекаются десятки решений: какой канал запустить, какой креатив протестировать, какому вебмастеру верить, можно ли доверять LTV-прогнозу. И в центре этой системы работа по анализу данных которую делает аналитик, тот кто видит больше чем остальные.
 • Как устроен маркетинговый рынок игр на Mobile, PC и Console и почему конкуренция за внимание игрока становится только жёстче.
 • Как пользователи принимают решения об установке и покупке на разных платформах и что на самом деле управляет этим решением.
 • Как выстроить сквозную аналитику - путь игрока от первого касания с рекламой до первого входа на сервер и где в этой цепочке прячутся потери атрибуции.
 • Как работают куки, фингерпринт и почему ATT и GDPR сделали атрибуцию задачей не одного инструмента, а целой архитектуры данных.
 • Как выбрать модель атрибуции под задачу и почему ни одна из них не является абсолютной истиной.

Это только начало пути на Дороге испытаний. Рынок рекламы не стоит на месте. Платформы продолжают ужесточать ограничения на трекинг. Новые форматы размещения создают новые разрывы в цепочке атрибуции. Конкуренты умнеют быстрее, чем устаревают старые подходы. В этой среде аналитик это не тот, кто смотрит на цифры после того, как деньги потрачены. Аналитик это тот, кто отвечает за то, чтобы следующий бюджет тратился умнее предыдущего. Так что опасности гоблинских пещер никуда не делись. Но теперь вы знаете, как пройти этот путь и с вами верный эльфийский клинок, который светит тем ярче, чем опаснее вокруг.