[{"data":1,"prerenderedAt":821},["ShallowReactive",2],{"article-alternates":3,"article-\u002Fru\u002Fmarketing\u002Fmmm-incrementalnost-2026-attribution-setup":13},{"i18nKey":4,"paths":5},"marketing-004-2026-06",{"de":6,"en":7,"es":8,"fr":9,"it":10,"ru":11,"tr":12},"\u002Fde\u002Fmarketing\u002Fmmm-incrementalitaet-2026-attribution-setup","\u002Fen\u002Fmarketing\u002Fmmm-incrementality-attribution-setup-2026","\u002Fes\u002Fmarketing\u002Fmmm-incrementality-setup-2026","\u002Ffr\u002Fmarketing\u002Fmmm-incrementalite-2026-attribution-setup","\u002Fit\u002Fmarketing\u002Fmmm-incrementality-2026-attribution-setup","\u002Fru\u002Fmarketing\u002Fmmm-incrementalnost-2026-attribution-setup","\u002Ftr\u002Fmarketing\u002Fmmm-incrementality-2026nin-attribution-setupi",{"_path":11,"_dir":14,"_draft":15,"_partial":15,"_locale":16,"title":17,"description":18,"publishedAt":19,"modifiedAt":19,"category":14,"i18nKey":4,"tags":20,"readingTime":26,"author":27,"body":28,"_type":815,"_id":816,"_source":817,"_file":818,"_stem":819,"_extension":820},"marketing",false,"","MMM + Incrementalnost: Attribution Setup 2026 года","Robyn, Meta Lift, geo-эксперименты — как выбрать метод для post-cookie измерения? Практическое дерево решений для атрибуции.","2026-06-04",[21,22,23,24,25],"mmm","incrementalnost","attribution","robyn","geo-test",8,"Roibase",{"type":29,"children":30,"toc":802},"root",[31,39,46,51,56,61,67,72,81,126,134,153,161,179,195,201,206,213,225,233,256,266,271,279,297,305,323,329,334,342,365,373,391,396,404,422,429,447,453,458,611,619,662,667,673,683,693,703,713,723,729,734,797],{"type":32,"tag":33,"props":34,"children":35},"element","p",{},[36],{"type":37,"value":38},"text","Cookies удалены на 80%, Multi-Touch Attribution (MTA) больше не надёжна, платформенные дашборды показывают разные цифры. В 2026 году маркетологи измеряют вклад канала двумя методами одновременно: Marketing Mix Modeling (MMM) и incrementality-тестами. Проблема в том, что мало кто знает, когда какой метод применять. Эта статья показывает, как использовать Robyn (открытую MMM-библиотеку Meta), Meta Lift API и geo-holdout эксперименты в едином фреймворке.",{"type":32,"tag":40,"props":41,"children":43},"h2",{"id":42},"last-touch-attribution-мёртв-но-что-ему-на-смену",[44],{"type":37,"value":45},"Last-touch attribution мёртв — но что ему на смену?",{"type":32,"tag":33,"props":47,"children":48},{},[49],{"type":37,"value":50},"Google Analytics 4 говорит \"data-driven attribution\", Meta говорит \"modeled conversions\", TikTok даёт свои цифры. Все три показывают разное. В 2025 году e-commerce бренд, потративший 100 долларов, видит в GA4 восемь конверсий, в Meta двенадцать, в TikTok шесть. Какой канал на самом деле работает? Last-touch модель не отвечает, потому что пользователь проходит несколько touchpoint'ов, и каждая платформа даёт себе кредит.",{"type":32,"tag":33,"props":52,"children":53},{},[54],{"type":37,"value":55},"Marketing Mix Modeling решает эту проблему иначе: берёт каналы как независимые переменные, продажи или revenue как зависимую переменную, регрессией высчитывает маржинальный вклад каждого канала. Incrementality-тесты работают прямже: одну группу показываешь в канале, другую не показываешь, измеряешь разницу. Оба подхода разрушают иллюзию last-touch, но применяются в разных сценариях.",{"type":32,"tag":33,"props":57,"children":58},{},[59],{"type":37,"value":60},"Отличие вот в чём: MMM макро-уровень (долгосрок, все каналы одновременно), incrementality микро-уровень (краткосрок, конкретный канал или кампания). Объединённый setup стал стандартом в 2026.",{"type":32,"tag":40,"props":62,"children":64},{"id":63},"mmm-недельный-регрессионный-setup-на-robyn",[65],{"type":37,"value":66},"MMM: недельный регрессионный setup на Robyn",{"type":32,"tag":33,"props":68,"children":69},{},[70],{"type":37,"value":71},"Robyn — это открытая MMM-фреймворк от Facebook Marketing Science. Работает на R, использует Bayesian ridge regression, автоматически подгоняет adstock (отложенный эффект) и saturation (уменьшение отдачи). На недельной гранулярности показывает вклад каждого канала (TV, display, paid social, SEO, email) в продажи в процентах.",{"type":32,"tag":33,"props":73,"children":74},{},[75],{"type":32,"tag":76,"props":77,"children":78},"strong",{},[79],{"type":37,"value":80},"4 компонента Robyn setup'а:",{"type":32,"tag":82,"props":83,"children":84},"ol",{},[85,96,106,116],{"type":32,"tag":86,"props":87,"children":88},"li",{},[89,94],{"type":32,"tag":76,"props":90,"children":91},{},[92],{"type":37,"value":93},"Сбор данных:",{"type":37,"value":95}," минимум 1,5 года недельных данных. Каждая строка — одна неделя. Колонки: затраты по каналам, impressions или clicks, независимые переменные (цена, стоки, сезонность), зависимая переменная (revenue, orders, conversions). Пропуски — модель не сработает.",{"type":32,"tag":86,"props":97,"children":98},{},[99,104],{"type":32,"tag":76,"props":100,"children":101},{},[102],{"type":37,"value":103},"Hyperparameter tuning:",{"type":37,"value":105}," Robyn ищет для каждого канала adstock decay (α) и saturation shape (γ). Прогоняет 2000+ комбинаций моделей, предлагает лучшие 5-10 с Pareto frontier. Занимает 10-30 минут (на 64 cores).",{"type":32,"tag":86,"props":107,"children":108},{},[109,114],{"type":32,"tag":76,"props":110,"children":111},{},[112],{"type":37,"value":113},"Выбор модели:",{"type":37,"value":115}," берёшь модель с минимальным NRMSE (Normalized Root Mean Squared Error) и максимальной decomp.rssd (стабильность разложения). Output: вклад каждого канала в % от всех продаж, ROI по каналам, оптимальное распределение бюджета.",{"type":32,"tag":86,"props":117,"children":118},{},[119,124],{"type":32,"tag":76,"props":120,"children":121},{},[122],{"type":37,"value":123},"Распределение бюджета:",{"type":37,"value":125}," функция budget allocator перераспределяет весь бюджет так, чтобы маржинальный ROI был одинаков по каналам. Этот output использует планирование на следующий квартал.",{"type":32,"tag":33,"props":127,"children":128},{},[129],{"type":32,"tag":76,"props":130,"children":131},{},[132],{"type":37,"value":133},"Когда Robyn применяется:",{"type":32,"tag":135,"props":136,"children":137},"ul",{},[138,143,148],{"type":32,"tag":86,"props":139,"children":140},{},[141],{"type":37,"value":142},"Решения по распределению бюджета между каналами (например, планирование Q3)",{"type":32,"tag":86,"props":144,"children":145},{},[146],{"type":37,"value":147},"Симуляция добавления\u002Fудаления канала",{"type":32,"tag":86,"props":149,"children":150},{},[151],{"type":37,"value":152},"Анализ долгосрочных трендов (6+ месяцев)",{"type":32,"tag":33,"props":154,"children":155},{},[156],{"type":32,"tag":76,"props":157,"children":158},{},[159],{"type":37,"value":160},"Когда Robyn НЕ применяется:",{"type":32,"tag":135,"props":162,"children":163},{},[164,169,174],{"type":32,"tag":86,"props":165,"children":166},{},[167],{"type":37,"value":168},"Оптимизация внутри кампании (сроки менее 2 недель)",{"type":32,"tag":86,"props":170,"children":171},{},[172],{"type":37,"value":173},"Решение про выбор креатива (MMM не видит различия в креативах)",{"type":32,"tag":86,"props":175,"children":176},{},[177],{"type":37,"value":178},"Real-time bidding (недельное отставание данных)",{"type":32,"tag":33,"props":180,"children":181},{},[182,184,193],{"type":37,"value":183},"В рамках услуги ",{"type":32,"tag":185,"props":186,"children":190},"a",{"href":187,"rel":188},"https:\u002F\u002Fwww.roibase.com.tr\u002Fru\u002Fdijitalpazarlama",[189],"nofollow",[191],{"type":37,"value":192},"Цифровой маркетинг",{"type":37,"value":194}," Roibase разворачивает Robyn: подключает GA4, server-side GTM, Meta CAPI и BigQuery, создаёт недельный ETL pipeline, визуализирует output в Data Studio.",{"type":32,"tag":40,"props":196,"children":198},{"id":197},"incrementality-тесты-meta-lift-и-geo-holdout-эксперименты",[199],{"type":37,"value":200},"Incrementality-тесты: Meta Lift и geo-holdout эксперименты",{"type":32,"tag":33,"props":202,"children":203},{},[204],{"type":37,"value":205},"MMM отвечает на \"сколько\", incrementality отвечает на \"это вообще работает?\". Две разные вопросы. Если в Meta потратил 100 тыс. рублей и получил 120 конверсий — это хорошо? MMM скажет \"Meta занимает 15% бюджета, приносит 12% продаж\". Но сколько из этих 120 конверсий всё равно произошли бы (organic)? Для этого нужен incrementality-тест.",{"type":32,"tag":207,"props":208,"children":210},"h3",{"id":209},"meta-conversion-lift",[211],{"type":37,"value":212},"Meta Conversion Lift",{"type":32,"tag":33,"props":214,"children":215},{},[216,218,223],{"type":37,"value":217},"Meta Lift API измеряет ",{"type":32,"tag":76,"props":219,"children":220},{},[221],{"type":37,"value":222},"реальный эффект",{"type":37,"value":224}," Facebook и Instagram рекламы. Как? Не показывает кампанию маленькой holdout группе, показывает другой группе, через 7-14 дней сравнивает разницу. Разница = incremental conversions.",{"type":32,"tag":33,"props":226,"children":227},{},[228],{"type":32,"tag":76,"props":229,"children":230},{},[231],{"type":37,"value":232},"Setup:",{"type":32,"tag":135,"props":234,"children":235},{},[236,241,246,251],{"type":32,"tag":86,"props":237,"children":238},{},[239],{"type":37,"value":240},"До запуска кампании открываешь Lift study (Ads Manager > Measure & Report > Conversion Lift)",{"type":32,"tag":86,"props":242,"children":243},{},[244],{"type":37,"value":245},"Доля holdout 5-10% (меньше = шум, больше = потеря impressions)",{"type":32,"tag":86,"props":247,"children":248},{},[249],{"type":37,"value":250},"Минимум 7 дней тестирования (меньше = низкая статистическая мощность)",{"type":32,"tag":86,"props":252,"children":253},{},[254],{"type":37,"value":255},"Результат: incremental conversions, incremental CPA, доверительный интервал",{"type":32,"tag":33,"props":257,"children":258},{},[259,264],{"type":32,"tag":76,"props":260,"children":261},{},[262],{"type":37,"value":263},"Пример интерпретации результата:",{"type":37,"value":265},"\nControl group: 1000 человек, 40 конверсий\nTest group: 9000 человек, 450 конверсий\nIncremental conversions = (450\u002F9000 - 40\u002F1000) × 9000 = 90 конверсий\nLift = 90 \u002F (450 - 90) = 25%",{"type":32,"tag":33,"props":267,"children":268},{},[269],{"type":37,"value":270},"Значит, из 450 конверсий в группе только 90 реально от рекламы. Остальные произошли бы и без неё. Incremental CPA = (затраты) \u002F 90. Этот CPA на 30-60% выше MTA — потому что это правда.",{"type":32,"tag":33,"props":272,"children":273},{},[274],{"type":32,"tag":76,"props":275,"children":276},{},[277],{"type":37,"value":278},"Когда применяется Meta Lift:",{"type":32,"tag":135,"props":280,"children":281},{},[282,287,292],{"type":32,"tag":86,"props":283,"children":284},{},[285],{"type":37,"value":286},"Тестирование новой кампании или креативов",{"type":32,"tag":86,"props":288,"children":289},{},[290],{"type":37,"value":291},"Выбор платформы (Meta vs. Google vs. TikTok — где больше инкрементальность?)",{"type":32,"tag":86,"props":293,"children":294},{},[295],{"type":37,"value":296},"Измерение реального вклада ретаргетинга (частая проблема: ретаргетинг всегда дешёвый, но 80% конверсий произошли бы и без него)",{"type":32,"tag":33,"props":298,"children":299},{},[300],{"type":32,"tag":76,"props":301,"children":302},{},[303],{"type":37,"value":304},"Недостаток:",{"type":32,"tag":135,"props":306,"children":307},{},[308,313,318],{"type":32,"tag":86,"props":309,"children":310},{},[311],{"type":37,"value":312},"Работает только в Meta (в Google Display & Video 360 есть аналог, но ограниченный)",{"type":32,"tag":86,"props":314,"children":315},{},[316],{"type":37,"value":317},"Holdout группа = потеря impressions (краткосрочно падает revenue)",{"type":32,"tag":86,"props":319,"children":320},{},[321],{"type":37,"value":322},"Минимум 1 неделя — для ежедневных решений не подходит",{"type":32,"tag":207,"props":324,"children":326},{"id":325},"geo-based-эксперименты-геолокационный-holdout",[327],{"type":37,"value":328},"Geo-based эксперименты (геолокационный holdout)",{"type":32,"tag":33,"props":330,"children":331},{},[332],{"type":37,"value":333},"Для Google, TikTok, TV и других каналов вне Meta применяешь geo-тест: в одних городах запускаешь кампанию, в других нет, сравниваешь продажи. Это самый чистый метод инкрементальности, потому что нет манипуляций на уровне пользователя.",{"type":32,"tag":33,"props":335,"children":336},{},[337],{"type":32,"tag":76,"props":338,"children":339},{},[340],{"type":37,"value":341},"Пример setup'а:",{"type":32,"tag":135,"props":343,"children":344},{},[345,350,355,360],{"type":32,"tag":86,"props":346,"children":347},{},[348],{"type":37,"value":349},"Выбираешь 30 городов (похожая численность, экономический уровень)",{"type":32,"tag":86,"props":351,"children":352},{},[353],{"type":37,"value":354},"В 15 открываешь Google Ads кампанию, в 15 не открываешь (рандомизируешь)",{"type":32,"tag":86,"props":356,"children":357},{},[358],{"type":37,"value":359},"Ждёшь 4 недели",{"type":32,"tag":86,"props":361,"children":362},{},[363],{"type":37,"value":364},"В GA4 сравниваешь conversions по городам",{"type":32,"tag":33,"props":366,"children":367},{},[368],{"type":32,"tag":76,"props":369,"children":370},{},[371],{"type":37,"value":372},"Анализ:",{"type":32,"tag":135,"props":374,"children":375},{},[376,381,386],{"type":32,"tag":86,"props":377,"children":378},{},[379],{"type":37,"value":380},"Treated cities: среднее 120 конверсий\u002Fгород",{"type":32,"tag":86,"props":382,"children":383},{},[384],{"type":37,"value":385},"Control cities: среднее 95 конверсий\u002Fгород",{"type":32,"tag":86,"props":387,"children":388},{},[389],{"type":37,"value":390},"Incremental lift: (120 - 95) \u002F 95 = 26.3%",{"type":32,"tag":33,"props":392,"children":393},{},[394],{"type":37,"value":395},"Этот lift экстраполируешь на всю страну. Если затраты на Google Ads 200 тыс. рублей, высчитываешь инкрементальный revenue и incremental ROAS.",{"type":32,"tag":33,"props":397,"children":398},{},[399],{"type":32,"tag":76,"props":400,"children":401},{},[402],{"type":37,"value":403},"Когда применяется geo-тест:",{"type":32,"tag":135,"props":405,"children":406},{},[407,412,417],{"type":32,"tag":86,"props":408,"children":409},{},[410],{"type":37,"value":411},"Измерение чистого вклада каждого канала в multi-channel setup",{"type":32,"tag":86,"props":413,"children":414},{},[415],{"type":37,"value":416},"Эффект TV, OOH, подкастов и других offline-каналов",{"type":32,"tag":86,"props":418,"children":419},{},[420],{"type":37,"value":421},"Когда не доверяешь платформенным дашбордам",{"type":32,"tag":33,"props":423,"children":424},{},[425],{"type":32,"tag":76,"props":426,"children":427},{},[428],{"type":37,"value":304},{"type":32,"tag":135,"props":430,"children":431},{},[432,437,442],{"type":32,"tag":86,"props":433,"children":434},{},[435],{"type":37,"value":436},"При малом количестве городов низкая статистическая мощность (минимум 20 городов)",{"type":32,"tag":86,"props":438,"children":439},{},[440],{"type":37,"value":441},"Географическая неоднородность может исказить результат (Москва и Тверь не одно)",{"type":32,"tag":86,"props":443,"children":444},{},[445],{"type":37,"value":446},"Долгий процесс (4-8 недель)",{"type":32,"tag":40,"props":448,"children":450},{"id":449},"decision-tree-когда-какой-метод-использовать",[451],{"type":37,"value":452},"Decision tree: когда какой метод использовать?",{"type":32,"tag":33,"props":454,"children":455},{},[456],{"type":37,"value":457},"Три метода организуешь в едином фреймворке:",{"type":32,"tag":459,"props":460,"children":461},"table",{},[462,491],{"type":32,"tag":463,"props":464,"children":465},"thead",{},[466],{"type":32,"tag":467,"props":468,"children":469},"tr",{},[470,476,481,486],{"type":32,"tag":471,"props":472,"children":473},"th",{},[474],{"type":37,"value":475},"Сценарий",{"type":32,"tag":471,"props":477,"children":478},{},[479],{"type":37,"value":480},"Метод",{"type":32,"tag":471,"props":482,"children":483},{},[484],{"type":37,"value":485},"Частота",{"type":32,"tag":471,"props":487,"children":488},{},[489],{"type":37,"value":490},"Output",{"type":32,"tag":492,"props":493,"children":494},"tbody",{},[495,519,542,565,588],{"type":32,"tag":467,"props":496,"children":497},{},[498,504,509,514],{"type":32,"tag":499,"props":500,"children":501},"td",{},[502],{"type":37,"value":503},"Распределение бюджета по кварталам",{"type":32,"tag":499,"props":505,"children":506},{},[507],{"type":37,"value":508},"Robyn MMM",{"type":32,"tag":499,"props":510,"children":511},{},[512],{"type":37,"value":513},"раз в 3 месяца",{"type":32,"tag":499,"props":515,"children":516},{},[517],{"type":37,"value":518},"ROI по каналам, оптимальное распределение",{"type":32,"tag":467,"props":520,"children":521},{},[522,527,532,537],{"type":32,"tag":499,"props":523,"children":524},{},[525],{"type":37,"value":526},"Тестирование новой кампании (Meta\u002FInstagram)",{"type":32,"tag":499,"props":528,"children":529},{},[530],{"type":37,"value":531},"Meta Lift",{"type":32,"tag":499,"props":533,"children":534},{},[535],{"type":37,"value":536},"каждая крупная кампания",{"type":32,"tag":499,"props":538,"children":539},{},[540],{"type":37,"value":541},"Incremental CPA",{"type":32,"tag":467,"props":543,"children":544},{},[545,550,555,560],{"type":32,"tag":499,"props":546,"children":547},{},[548],{"type":37,"value":549},"Инкрементальность кросс-канальная",{"type":32,"tag":499,"props":551,"children":552},{},[553],{"type":37,"value":554},"Geo-holdout",{"type":32,"tag":499,"props":556,"children":557},{},[558],{"type":37,"value":559},"раз в 6 месяцев",{"type":32,"tag":499,"props":561,"children":562},{},[563],{"type":37,"value":564},"Реальный lift по каналам",{"type":32,"tag":467,"props":566,"children":567},{},[568,573,578,583],{"type":32,"tag":499,"props":569,"children":570},{},[571],{"type":37,"value":572},"Решение про креатив",{"type":32,"tag":499,"props":574,"children":575},{},[576],{"type":37,"value":577},"Meta Lift + CRO анализ",{"type":32,"tag":499,"props":579,"children":580},{},[581],{"type":37,"value":582},"раз в месяц",{"type":32,"tag":499,"props":584,"children":585},{},[586],{"type":37,"value":587},"Какой креатив инкрементален",{"type":32,"tag":467,"props":589,"children":590},{},[591,596,601,606],{"type":32,"tag":499,"props":592,"children":593},{},[594],{"type":37,"value":595},"Real-time bidding",{"type":32,"tag":499,"props":597,"children":598},{},[599],{"type":37,"value":600},"Platform API (ROAS feedback)",{"type":32,"tag":499,"props":602,"children":603},{},[604],{"type":37,"value":605},"ежедневно",{"type":32,"tag":499,"props":607,"children":608},{},[609],{"type":37,"value":610},"Оптимизация на уровне тактики",{"type":32,"tag":33,"props":612,"children":613},{},[614],{"type":32,"tag":76,"props":615,"children":616},{},[617],{"type":37,"value":618},"Практический процесс:",{"type":32,"tag":82,"props":620,"children":621},{},[622,632,642,652],{"type":32,"tag":86,"props":623,"children":624},{},[625,630],{"type":32,"tag":76,"props":626,"children":627},{},[628],{"type":37,"value":629},"Еженедельно:",{"type":37,"value":631}," контролируешь платформенные дашборды (MTA-подобное, но не доверяй)",{"type":32,"tag":86,"props":633,"children":634},{},[635,640],{"type":32,"tag":76,"props":636,"children":637},{},[638],{"type":37,"value":639},"Ежемесячно:",{"type":37,"value":641}," запускаешь Meta Lift на крупных кампаниях",{"type":32,"tag":86,"props":643,"children":644},{},[645,650],{"type":32,"tag":76,"props":646,"children":647},{},[648],{"type":37,"value":649},"По кварталам:",{"type":37,"value":651}," Robyn пересчитывает весь долгосрочный вклад, перераспределяешь бюджет",{"type":32,"tag":86,"props":653,"children":654},{},[655,660],{"type":32,"tag":76,"props":656,"children":657},{},[658],{"type":37,"value":659},"Дважды в год:",{"type":37,"value":661}," geo-тест валидирует реальный lift каждого канала",{"type":32,"tag":33,"props":663,"children":664},{},[665],{"type":37,"value":666},"С такой трёхуровневой системой ты принимаешь решения и на краткосрок (какой креатив работает), и на долгосрок (сколько денег в какой канал).",{"type":32,"tag":40,"props":668,"children":670},{"id":669},"частые-ошибки-и-трейд-оффы",[671],{"type":37,"value":672},"Частые ошибки и трейд-оффы",{"type":32,"tag":33,"props":674,"children":675},{},[676,681],{"type":32,"tag":76,"props":677,"children":678},{},[679],{"type":37,"value":680},"Ошибка 1:",{"type":37,"value":682}," \"Если есть MMM, то incrementality не нужна\"\nНеправда. MMM показывает корреляцию, предполагает причинность. Incrementality тест измеряет причинность. Они дополняют друг друга. Пример: MMM говорит \"Instagram приносит 15% продаж\", а Lift тест показывает \"из этого 40% произошли бы и без рекламы\". Реальный вклад = 9%.",{"type":32,"tag":33,"props":684,"children":685},{},[686,691],{"type":32,"tag":76,"props":687,"children":688},{},[689],{"type":37,"value":690},"Ошибка 2:",{"type":37,"value":692}," \"Incrementality тест делаешь для каждой кампании\"\nНеправда. Holdout группа = потеря impressions. Тест открываешь только для крупных решений (новый канал, новое направление креатива, изменение ретаргетинга). На мелкие оптимизации A\u002FB тест достаточно.",{"type":32,"tag":33,"props":694,"children":695},{},[696,701],{"type":32,"tag":76,"props":697,"children":698},{},[699],{"type":37,"value":700},"Ошибка 3:",{"type":37,"value":702}," \"Robyn установить один раз, и всё автоматически работает\"\nНеправда. Модель переучиваешь каждый квартал. Добавил новый канал — обнови. Изменилась цена, сезонность — переучи. Robyn требует постоянного обслуживания.",{"type":32,"tag":33,"props":704,"children":705},{},[706,711],{"type":32,"tag":76,"props":707,"children":708},{},[709],{"type":37,"value":710},"Трейд-офф 1: скорость vs. точность",{"type":37,"value":712},"\nMMM требует 1,5 года данных, результат на неделю позже. Geo-тест длится 4-8 недель. Для быстрых решений приходится полагаться на платформенные дашборды, принимая ±30-50% ошибку.",{"type":32,"tag":33,"props":714,"children":715},{},[716,721],{"type":32,"tag":76,"props":717,"children":718},{},[719],{"type":37,"value":720},"Трейд-офф 2: гранулярность vs. sample size",{"type":37,"value":722},"\nGeo-тест на уровне города даёт меньше sample size и уже доверительный интервал. На уровне округа — больше гетерогенности. Недельный MMM не отвечает на ежедневные вопросы. У каждого метода есть разрешающая способность.",{"type":32,"tag":40,"props":724,"children":726},{"id":725},"как-строится-attribution-stack-в-2026",[727],{"type":37,"value":728},"Как строится attribution stack в 2026?",{"type":32,"tag":33,"props":730,"children":731},{},[732],{"type":37,"value":733},"Технический setup состоит из:",{"type":32,"tag":82,"props":735,"children":736},{},[737,747,757,767,777,787],{"type":32,"tag":86,"props":738,"children":739},{},[740,745],{"type":32,"tag":76,"props":741,"children":742},{},[743],{"type":37,"value":744},"Server-side GTM + first-party cookies:",{"type":37,"value":746}," чистые сигналы в GA4 и Meta CAPI (не iOS ATT обход, а consent-based обогащение данных)",{"type":32,"tag":86,"props":748,"children":749},{},[750,755],{"type":32,"tag":76,"props":751,"children":752},{},[753],{"type":37,"value":754},"BigQuery data warehouse:",{"type":37,"value":756}," все платформенные данные в одном месте (GA4, Meta Ads API, Google Ads API, TikTok Ads API, CRM)",{"type":32,"tag":86,"props":758,"children":759},{},[760,765],{"type":32,"tag":76,"props":761,"children":762},{},[763],{"type":37,"value":764},"dbt трансформация:",{"type":37,"value":766}," недельные агрегированные таблицы (строка = 1 неделя, колонка = затраты канала + 1 outcome)",{"type":32,"tag":86,"props":768,"children":769},{},[770,775],{"type":32,"tag":76,"props":771,"children":772},{},[773],{"type":37,"value":774},"Robyn pipeline:",{"type":37,"value":776}," R скрипт на Cloud Run раз в неделю, output в BigQuery",{"type":32,"tag":86,"props":778,"children":779},{},[780,785],{"type":32,"tag":76,"props":781,"children":782},{},[783],{"type":37,"value":784},"Looker Studio дашборд:",{"type":37,"value":786}," output Robyn + платформенные MTA цифры + результаты incrementality рядом",{"type":32,"tag":86,"props":788,"children":789},{},[790,795],{"type":32,"tag":76,"props":791,"children":792},{},[793],{"type":37,"value":794},"Slack alerts:",{"type":37,"value":796}," если NRMSE модели > 10%, alert об аномалии в данных",{"type":32,"tag":33,"props":798,"children":799},{},[800],{"type":37,"value":801},"Setup разворачивается за 4-6 недель. Потом еженедельное обслуживание 2-3 часа. ROI: распределение бюджета становится на 15-25% эффективнее (",{"title":16,"searchDepth":803,"depth":803,"links":804},3,[805,807,808,812,813,814],{"id":42,"depth":806,"text":45},2,{"id":63,"depth":806,"text":66},{"id":197,"depth":806,"text":200,"children":809},[810,811],{"id":209,"depth":803,"text":212},{"id":325,"depth":803,"text":328},{"id":449,"depth":806,"text":452},{"id":669,"depth":806,"text":672},{"id":725,"depth":806,"text":728},"markdown","content:ru:marketing:mmm-incrementalnost-2026-attribution-setup.md","content","ru\u002Fmarketing\u002Fmmm-incrementalnost-2026-attribution-setup.md","ru\u002Fmarketing\u002Fmmm-incrementalnost-2026-attribution-setup","md",1782079502764]