Modele atrybucji: Jak content na początku ścieżki wpływa na finalny zakup?

Redakcja

5 listopada, 2025

Content edukacyjny, poradniki SEO i pierwsze punkty styku z marką często znikają z raportów sprzedażowych – nie dlatego, że nie działają, ale dlatego, że niewłaściwy model atrybucji systematycznie je niedoszacowuje. Tymczasem treści z górnej części lejka realnie inicjują ścieżki zakupowe i budują wartość klienta. Wystarczy nauczyć się to mierzyć i pokazywać.

Po co w ogóle mierzyć atrybucję w content marketingu?

Marketingowa atrybucja przypisuje udział w konwersji konkretnym punktom styku – artykułowi blogowemu, newsletterowi, webinarowi czy materiałowi wideo (Adobe). Bez przemyślanego podejścia firmy automatycznie przyznają laury ostatniemu kliknięciu (np. kampanii performance), całkowicie pomijając rolę treści budujących świadomość i rozważanie zakupu.

Co się dzieje, gdy niewłaściwie oceniamy wartość contentu?

  • niedoinwestowanie materiałów edukacyjnych i poradnikowych (TOFU), które nie „domykają” bezpośredniej sprzedaży,
  • nadmierne faworyzowanie działań sprzedażowych (BOFU), korzystających z popytu wygenerowanego wcześniej w lejku,
  • błędne decyzje budżetowe i krótkowzroczna strategia, nastawiona wyłącznie na szybkie konwersje.

Warto wiedzieć: 91% marketerów deklaruje, że atrybucja jest kluczowa dla sukcesu, ale tylko 31% jest naprawdę pewnych swoich modeli (Marketing Attribution Statistics 2025). To pokazuje skalę problemu – większość z nas wie, że potrzebuje lepszego sposobu oceny content marketingu, ale niewielu faktycznie mu ufa.

Lejek contentowy i rola treści na jego szczycie

W lejku sprzedażowym treści dzielimy zazwyczaj na TOFU (Top of the Funnel) – świadomość i odkrycie, MOFU – rozważanie i analiza oraz BOFU – decyzja i konwersja. Materiały z górnej części (blog, wideo edukacyjne, social media, poradniki SEO) dostarczają przede wszystkim zasięg, rozpoznawalność oraz pierwsze zaangażowanie, nie natychmiastową sprzedaż.

Co robi content na początku ścieżki zakupowej?

  • przyciąga właściwy ruch organiczny (SEO, social, referral),
  • buduje pierwszy sygnał kompetencji i eksperckości marki,
  • „taguje” użytkownika w systemach analitycznych i CRM, umożliwiając śledzenie zachowania w całej ścieżce klienta.

Dobrą praktyką jest ocena TOFU na podstawie miękkich KPI – odsłony, czas na stronie, zebrane identyfikatory użytkowników, zapisy do newslettera – zamiast wyłącznie bezpośrednich konwersji czy leadów sprzedażowych.

Protip: Już na etapie briefu do treści TOFU określ osobne KPI dla górnej części lejka (np. „czas na stronie > 2:30″, „10% użytkowników przechodzi na stronę ofertową w ciągu 7 dni”) i raportuj je równolegle z danymi sprzedażowymi. Dzięki temu łatwiej obronić budżet na content pracujący długoterminowo, który nie zamyka sprzedaży natychmiast.

Klasyczne modele atrybucji wobec contentu z początku ścieżki

Poniższa tabela przedstawia główne modele atrybucji i ich stosunek do treści TOFU, w oparciu o przewodniki branżowe (Adobe, Improvado, Woopra, ElevenWriting, CallTrackingMetrics, Usermaven).

Jak modele atrybucji traktują treści TOFU

Model atrybucji Jak działa Jak traktuje content na początku ścieżki Ryzyko dla strategii contentowej
First-touch (pierwsze kliknięcie) 100% wartości konwersji przypisuje pierwszemu punktowi styku. Mocno dowartościowuje treści awarenessowe (SEO blog, social, wideo edukacyjne) jako inicjatorów ścieżki. Ignoruje całą resztę ścieżki, więc może prowadzić do niedoinwestowania MOFU/BOFU i kanałów domykających sprzedaż.
Last-touch (ostatnie kliknięcie) 100% wartości konwersji idzie do ostatniego punktu styku przed zakupem. Niemal całkowicie pomija wkład TOFU, skupiając się na reklamach i stronach produktowych. Systemowo „ucina” budżety na content górnego lejka, bo w raportach wygląda on na „nieskuteczny”.
Linear (liniowy) Równomiernie dzieli wartość konwersji między wszystkie punkty styku. Daje uczciwe minimum kredytu każdej interakcji, w tym pierwszym treściom contentowym. Może przeszacowywać drobne, mało istotne interakcje i nie oddaje realnej wagi krytycznych touchpointów.
Time-decay (zanik w czasie) Więcej kredytu dostają interakcje bliżej konwersji, wcześniejsze są coraz mniej ważne. Treści TOFU często dostają niewielki udział, bo znajdują się daleko od zakupu w czasie. Utrwala przekonanie, że „tylko dół lejka sprzedaje”, co jest niebezpieczne przy długich cyklach zakupowych.
Position-based / U-shaped (pozycyjny) Zwykle 40% kredytu dla pierwszego kontaktu, 40% dla ostatniego, a 20% dzielone między środkiem ścieżki. Silnie docenia pierwszy kontakt contentowy (TOFU) i ostatni bodziec sprzedażowy, jednocześnie nie ignorując etapów pośrednich. Wymaga sensownego tagowania i integracji danych, inaczej łatwo przypisać „pierwszy kontakt” niewłaściwemu kanałowi.
Data-driven / algorytmiczny Algorytm (często z ML) wylicza udział poszczególnych touchpointów w prawdopodobieństwie konwersji. Potrafi pokazać realny wpływ treści

Wypróbuj bezpłatne narzędzia

Skorzystaj z narzędzi, które ułatwiają codzienna pracę!

Powiązane wpisy