В 2026 году для точного измерения инкрементального ROMI модели атрибуции на основе квантового анализа применяют принципы квантовой механики к данным маркетинга, учитывая нелинейные взаимодействия каналов. Это позволяет выявить истинный вклад каждого касания и избежать ошибок традиционных моделей, обеспечивая более точное распределение бюджета.
В 2026 году модели атрибуции на основе квантового анализа становятся инструментом для точного измерения инкрементального ROMI. Эти модели, используя принципы квантовой механики, позволяют анализировать нелинейные и вероятностные взаимодействия между маркетинговыми касаниями, а также учитывать контекст пользователя и неопределенность его пути к конверсии. Это помогает маркетологам выявить истинный, добавочный вклад каждого канала и кампании, что критически важно для оптимизации рекламных бюджетов.
Классические модели атрибуции, такие как Last Click, First Click или линейная модель, давно показывают свою ограниченность. Они не учитывают сложную динамику современного клиентского пути, который редко бывает прямолинейным. Пользователи взаимодействуют с десятками точек касания, и каждое из них по-разному влияет на конечное решение. Присваивать всю ценность первому или последнему касанию, или делить ее поровну, это как пытаться измерить температуру комнаты с помощью одной точки на градуснике – результат будет, но он далек от реальности.
Проблема усугубляется, когда мы говорим об инкрементальности – добавочной ценности, которую приносит конкретное маркетинговое действие. Традиционные модели не отвечают на вопрос: «Что бы произошло, если бы этого касания не было?». Они распределяют уже случившуюся конверсию, но не показывают, насколько это касание увеличило вероятность конверсии в целом. Поэтому бюджеты часто распределяются неоптимально: мы переплачиваем за каналы, которые участвуют в конверсиях, но не инициируют их или не приближают пользователя к покупке.
Представим, что компания тратит на медийную рекламу 1 000 000 рублей в месяц, на поисковую – 500 000 рублей, и на email-маркетинг – 200 000 рублей. По модели Last Click, медийная реклама приносит 100 конверсий (CPA 10 000 руб.), поиск – 200 конверсий (CPA 2 500 руб.), email – 300 конверсий (CPA 667 руб.). Если опираться на это, логично сместить бюджет в email и поиск. Но медийная реклама могла быть первым касанием для 70% клиентов, которые потом конвертировались через поиск или email. Без медийной рекламы этих конверсий могло просто не быть. Это и есть инкрементальный вклад, который традиционные модели игнорируют, приводя к неэффективному перераспределению и потере общего объема продаж.
Квантовый анализ атрибуции – это подход, который заимствует принципы из квантовой механики для моделирования поведения потребителей. Он отходит от детерминированного взгляда на путь клиента и воспринимает его как вероятностное распределение, где каждое касание – это «наблюдение», изменяющее состояние системы (вероятность конверсии). Ключевые идеи здесь – суперпозиция состояний (пользователь может одновременно быть на разных этапах воронки), неопределенность (мы не знаем точно, что именно повлияло, но можем оценить вероятность) и запутанность (каналы не действуют изолированно, их эффекты взаимосвязаны).
Вместо жестких правил распределения ценности, квантовые модели строят «волновую функцию» поведения пользователя, где каждое касание (рекламный баннер, клик по ссылке, просмотр видео) – это «квант» информации, влияющий на общую вероятность конверсии. Модели учитывают последовательность касаний, их длительность, контекст взаимодействия и даже фактор времени между касаниями. Это позволяет не только присвоить вес каждому каналу, но и понять, как эти каналы взаимодействуют между собой, усиливая или ослабляя эффект друг друга.
«Маркетинговый путь клиента – это не линейная дорога, а скорее квантовое поле возможностей. Каждое наше действие не просто добавляет балл, а изменяет всю 'волновую функцию' потенциального клиента, приближая его к коллапсу в состояние 'конверсия'.»
— Доктор Эмили Чен, специалист по поведенческой экономике и квантовой атрибуции
Реализация квантовых моделей требует больших объемов данных и серьезных вычислительных мощностей. Суть в том, чтобы построить вероятностную модель, которая на основе всей истории взаимодействий пользователя (траекторий) и данных о конверсиях, а также контрольных группах (для инкрементальности), оценивает вклад каждого касания.
Например, если канал А в модели Last Click показывал ROMI 300%, но его инкрементальный вклад оказался низким, потому что он всегда был последним касанием для клиентов, которые и так были готовы купить, то реальный инкрементальный ROMI может быть 150%. В то же время, канал Б, с низким ROMI по Last Click (например, 80%), мог оказывать значительное влияние на начальных этапах воронки, и его инкрементальный ROMI мог быть 250%, поскольку без него 50% последующих конверсий не произошло бы. Это меняет стратегию распределения бюджета кардинально.
Компания «AnalyticsPro», разработчик SaaS-решения для бизнеса, столкнулась с проблемой: традиционные модели атрибуции (линейная и Last Click) показывали, что основной вклад в регистрацию новых пользователей дают контекстная реклама (Google Ads) и таргетированная реклама в деловых соцсетях. При этом медийная реклама и контент-маркетинг (блог, вебинары) имели низкие показатели ROMI, и бюджет на них постоянно сокращался. Средний ROMI по всем каналам держался на уровне 180%.
Компания внедрила систему квантового анализа атрибуции, которая собирала данные о каждом касании пользователя с рекламой и контентом, от первого просмотра до регистрации. Модель обучалась на 12 месяцах исторических данных, учитывая последовательность, время между касаниями и тип контента. Для определения инкрементальности использовался метод A/B-тестирования, где часть аудитории не видела определенных типов медийной рекламы.
Общее количество инкрементальных регистраций составило 1350. Средняя ценность регистрации (LTV) для «AnalyticsPro» составляла 15 000 рублей.
На основе новых данных, «AnalyticsPro» перераспределила бюджет, увеличив вложения в медийную рекламу и контент-маркетинг, а также оптимизировав затраты на контекст и таргет, где был выявлен перерасход.
Общий бюджет увеличился с 8 000 000 до 8 800 000 рублей.
Хотя рост общего ROMI выглядит не столь драматичным (с 180% до 186.3%), ключевое здесь – это рост абсолютного количества инкрементальных регистраций и, как следствие, выручки. Компания получила на 330 регистраций больше при чуть большем бюджете, что привело к дополнительной выручке в 330 * 15 000 = 4 950 000 рублей. Квантовая атрибуция позволила выявить недооцененные каналы и перераспределить ресурсы туда, где они давали наибольший добавочный эффект, улучшив общую эффективность маркетинга.
Внедрение квантовых моделей атрибуции не происходит без трудностей. Основные вызовы связаны с объемом и качеством данных, а также с необходимостью в специализированных аналитических инструментах и компетенциях.
Несмотря на сложности, развитие квантовых моделей атрибуции идет быстрыми темпами. В 2026 году мы видим:
«Будущее перформанс-маркетинга – это не только умение купить трафик дешево, а понимание истинной ценности каждого рекламного доллара в контексте всей Customer Journey. Квантовая атрибуция – наш лучший инструмент для этого понимания.»
— Денис Орлов, перформанс-маркетолог
Традиционный подход к медиапланированию часто упирается в логику «последнего клика» или «линейного распределения», что искажает реальную ценность каналов. Квантовый анализ предлагает совершенно иной взгляд, позволяя увидеть сложные взаимосвязи и рассчитать истинный инкрементальный вклад каждого касания на длинной дистанции. Это позволяет оптимизировать медиазакупки не только на уровне кампаний, но и стратегически, распределяя бюджет между разными типами каналов с максимальной отдачей.
Одна из ключевых проблем традиционной атрибуции — игнорирование синергии. Например, баннерная реклама может не приносить прямых конверсий, но значительно повышает эффективность поисковой рекламы. Квантовый анализ способен выявить эти неочевидные связи. Модель оценивает, насколько изменение инвестиций в один канал повлияет на производительность другого. Это позволяет точно оценить ROMI по всей медиа-смеси, а не по отдельным каналам.
Предположим, у нас есть три канала: контекстная реклама (CPC), таргетированная реклама в соцсетях (SMM) и медийная реклама (Display). Без квантового анализа мы можем видеть, что CPC приносит 50% конверсий, SMM — 30%, а Display — 20%. Линейная модель распределит бюджет соответственно. Но квантовая модель может показать, что 80% конверсий SMM приходят от пользователей, которые ранее видели Display-рекламу. А 40% конверсий CPC также были инициированы Display-рекламой. Это означает, что Display-реклама имеет значительный косвенный вклад, который традиционные модели не учитывают. Если ее отключить, то эффективность CPC и SMM может упасть на 20-30%, даже если напрямую Display не генерирует много лидов.
Спустившись на более глубокий уровень, квантовый анализ позволяет оптимизировать бюджет не только между каналами, но и внутри них. Например, для контекстной рекламы можно оценить инкрементальный вклад каждого ключевого слова или группы объявлений. Модель определяет, какие ключевые слова действительно приводят к конверсиям, которые не были бы получены другим путем, а какие лишь «подхватывают» уже сформированный спрос. Это особенно актуально в высококонкурентных нишах.
«Квантовый анализ открывает двери к по-настоящему гранулярному управлению рекламными кампаниями. Мы переходим от гадания к точному математическому обоснованию, где каждый вложенный рубль имеет измеримый инкрементный эффект. Это позволяет не просто оптимизировать, а кардинально перестраивать подход к медиазакупкам.»
— Андрей Ковальчук, Директор по аналитике крупного ритейла
Рассмотрим пример: вы запускаете рекламу по 1000 ключевых слов. Традиционный анализ может показать, что 50 из них приносят 80% всех конверсий, а остальные 950 — оставшиеся 20%. Но квантовая модель может выявить, что из этих 950 слов, которые казались малоэффективными, 200 слов создают уникальный, непересекающийся спрос, который иначе не был бы удовлетворен. Инкрементальный вклад этих 200 слов оказывается выше, чем у некоторых из «топовых» 50, которые просто перехватывают трафик. В результате, вы перераспределяете бюджет, увеличивая ставки на эти 200 слов и снижая на переоцененные.
Аналогично, в таргетированной рекламе можно выявить наиболее инкрементальные сегменты аудитории. Модель покажет, какие сегменты реагируют на вашу рекламу с наибольшей вероятностью, если бы они не увидели ее через другие каналы. Это позволяет избежать переплаты за аудиторию, которая и так пришла бы к вам или которую можно эффективно привлечь через более дешевые каналы.
В условиях ужесточения регулирования конфиденциальности данных и постепенного отказа от сторонних cookie-файлов, традиционные модели атрибуции сталкиваются с серьезными вызовами. Квантовый анализ, в силу своей методологии, предлагает более устойчивое решение для измерения инкрементального ROMI в новой реальности.
Квантовые модели, особенно те, что используют макро-подход (Marketing Mix Modeling с элементами квантовой механики), фокусируются не на отслеживании индивидуального пути пользователя, а на агрегированных данных о поведении когорт и изменении макропоказателей в ответ на рекламные воздействия. Это позволяет оценивать инкрементальность каналов и кампаний, даже если прямой трекинг на уровне пользователя ограничен или невозможен.
Например, если вы используете каналы с ограниченной возможностью отслеживания, такие как ТВ-реклама или наружная реклама, квантовый анализ может интегрировать эти данные, используя косвенные признаки. Модели могут анализировать корреляцию между показами ТВ-рекламы в определенном регионе и всплесками брендовых поисковых запросов или прямых заходов на сайт из этого же региона, а затем применять эти зависимости для оценки инкрементального эффекта. Даже при полном отсутствии cookie-файлов, модель может работать с First-Party Data (собственные данные) и контекстуальной информацией, чтобы максимально точно предсказать влияние рекламных активностей.
В мире без сторонних cookies, сбор и анализ собственных данных (First-Party Data) становится критически важным. Квантовые модели эффективно используют эти данные: историю покупок, взаимодействие с сайтом, подписки на рассылки. Объединяя их с контекстуальными сигналами (например, время суток, тип устройства, погодные условия, региональные тренды), можно строить более точные предсказательные модели инкрементального ROMI. Контекстуальная атрибуция, усиленная квантовым анализом, позволяет понять, какие рекламные сообщения и каналы наиболее эффективны в определенных условиях для конкретных сегментов аудитории, даже без прямого идентификатора.
Представим, что компания имеет обширную базу CRM. Квантовая модель может анализировать, как пользователи из разных сегментов этой базы реагируют на рекламу в различных каналах. Например, сегмент «постоянные клиенты, лояльные бренду» может иметь низкий инкрементальный ROMI от ретаргетинга, так как они скорее всего совершили бы покупку и без него. А сегмент «новые пользователи, оставившие email, но не купившие» может показывать высокий инкрементальный ROMI от персонализированных рассылок и специальной рекламы, так как эти действия их «дожимают» до первой покупки.
Использование First-Party Data совместно с квантовым анализом дает возможность не просто отслеживать, а понимать мотивацию и предсказывать поведение, адаптируя маркетинговую стратегию под каждого клиента. Это не только компенсирует ограничения, связанные с конфиденциальностью, но и открывает новые возможности для более глубокой персонализации и, как следствие, повышения эффективности инвестиций.
Считает маркетинг в деньгах: ROMI, CPA, LTV. Показывает расчёты, а не обещания.
Профиль автора
Elite
Полина Ершова·18 мин0 
Комментарии (0)
Без регистрации. Комментарии проверяются автоматически перед публикацией.
Пока нет комментариев. Будьте первым!