Summary  
This chapter covers implementing various attribution algorithms to allocate credit across a sequence of user interactions, from simple rule-based strategies (first-click, last-click, linear, time-decay) to a data-driven machine learning model that dynamically weights touchpoints based on actual behavior.

General domain of usage  
Marketing analytics

Атрибуція — це процес призначення заслуги різним точкам взаємодії, з якими користувач контактує перед конверсією.

Приклад шляху клієнта:
**Instagram Ad → Blog Post → Email → Purchase**

Визначення

### Поширені моделі атрибуції

1) **Атрибуція за першим кліком**: заслуга надається першій взаємодії;

2) **Атрибуція за останнім кліком**: заслуга надається останній взаємодії перед конверсією;

3) **Лінійна атрибуція**: рівномірний розподіл заслуги між усіма точками контакту;

4) **Атрибуція із затуханням у часі**: більше заслуги отримують точки контакту, ближчі до конверсії;

5) **Атрибуція на основі даних (DDA)**: машинне навчання розподіляє заслугу на основі реальної поведінки користувачів.

Яка модель атрибуції розподіляє заслугу рівномірно між усіма взаємодіями?

Ознайомлення з основними поняттями аналітики цифрового маркетингу, включаючи базові метрики та аналіз шляхів конверсії. Чітке розуміння того, як вимірюється ефективність цифрового маркетингу та як відстежувати шлях клієнта від обізнаності до конверсії у відповідності до стратегічних цілей сучасних маркетингових команд.

Аналіз атрибуції та шляхів конверсії

Поширені моделі атрибуції

1. Яка модель атрибуції розподіляє заслугу рівномірно між усіма взаємодіями?

2. Співвіднесіть модель атрибуції з її основною логікою: