LinkedIn добавил окно атрибуции в 180 дней: его выбор — решение об отчётности, а не настройка

Сентябрьский релиз маркетингового API LinkedIn 2026 года необычно значим для примечания к версии. Три его изменения затрагивают то, как считают B2B-рекламу: новая длина окна атрибуции, новый способ сопоставлять офлайн-конверсии и новое географическое измерение в отчётах. Ни одно из них не улучшает кампанию. Все они меняют то, как выглядит сделанное кампанией.

Окно в 180 дней

Conversions API теперь принимает значение 180 для размера окна атрибуции и по клику, и по показу — наряду с уже существовавшим вариантом в 365 дней. Это применимо к определённому списку типов конверсий: отправка заявки, покупка, добавление в корзину, лиды, квалифицированные лиды, а также типы лидов, квалифицированных маркетингом и продажами, — и доступно во всех активных версиях API.

Более длинное окно не создаёт конверсий. Оно их переименовывает. Конверсия, происходящая через 120 дней после клика, происходила и раньше; вопрос был лишь в том, позволено ли платформе её себе зачесть. Поэтому расширение окна повышает отчётные конверсии и снижает отчётную стоимость конверсии без каких-либо изменений на рынке — и именно поэтому этот выбор нужно делать осознанно, а потом не трогать.

Правильная длина — та, что совпадает с вашим фактическим медианным временем от первого касания до закрытой сделки; это может сказать CRM, а интуиция — нет. Если эта величина равна 140 дням, то 90-дневное окно всё это время тихо выбрасывало большую часть ваших данных.

Смена окна посреди года

Если вы всё же расширяете окно, периоды до и после изменения несопоставимы, и платформа не пометит это за вас. Запишите дату, сохраните цифры по старому окну за последние двенадцать месяцев и прямо укажите изменение в первом же отчёте, где применяется новое. Улучшение результатов, которое оказалось сменой настройки, — самый быстрый способ потерять доверие клиента ко всем остальным цифрам, которые вы ему присылаете.

Есть и вывод второго порядка, который стоит поднять с любым клиентом, чью отчётность вы получили по наследству: до сих пор выбор фактически был между коротким окном и годом, и множество аккаунтов сидят на том, что оказалось значением по умолчанию, выбранным никем. Появление среднего варианта — хороший повод спросить, какое окно стоит сейчас, почему и смотрел ли на это вообще кто-нибудь. Этот вопрос изменил больше отчётов, чем большинство оптимизаций.

Сопоставление по хешированным именам

Эндпоинт событий-конверсий теперь принимает hashedFirstName и hashedLastName в объекте данных пользователя наряду с существующими полями в открытом виде. Каждое значение должно быть приведено к нижнему регистру, очищено от пробелов и пунктуации, закодировано в UTF-8 и захешировано SHA-256 в шестнадцатеричную строку из 64 символов. Эндпоинт требует либо имя, либо его хеш — вместе с фамилией либо её хешем.

Это прямолинейное улучшение приватности и столь же прямолинейная операционная ловушка. Улучшение: имена покидают ваши системы хешами, а не текстом. Ловушка: хеширование не прощает. Пробел в конце, заглавная буква, дефис, оставленный в двойной фамилии, символ с диакритикой, закодированный не в UTF-8, — каждое даёт корректную 64-символьную строку, которая не совпадает ни с чем. Ошибки не будет, потому что запрос сформирован правильно. Просто упадёт доля совпадений.

1. Нормализуйте до хеширования, одной общей функцией, и протестируйте её на именах с диакритикой, апострофами, дефисами и нелатинскими символами.
2. Зафиксируйте долю совпадений до перехода на хеши и затем после. Падение — это баг реализации, а не вывод о качестве данных.
3. Держите правила нормализации в коде, который видят и маркетинг, и инженеры. Две команды, нормализующие по-разному, — обычная причина тихого падения вдвое.

Отчётность на уровне DMA

API отчётности по рекламе добавляет разрез по designated market area участника: география возвращается в виде URN, которые превращаются в названия DMA Nielsen через ресурс сущностей таргетинга. Кто публикует эти названия, обязан ставить знак регистрации и указание на правообладателя, которых требует Nielsen.

Для рекламодателей, работающих в США, это делает отчётность LinkedIn напрямую сопоставимой с планированием на ТВ и радио, которые пользуются DMA десятилетиями. А ещё это делает LinkedIn пригодным источником данных для географических экспериментов: разбивка по рынкам — именно то, что превращает схему с холдаутом в нечто действительно измеримое, и это механизм, лежащий в основе любого гео-эксперимента.

И ещё одно — для тех, кто отчитывается по закупочным комитетам

Эндпоинт Company Intelligence получает фильтры по группе кампаний, типу цели и уровню должности — но использовать можно только один за раз, органические метрики возвращают ноль при применении фильтра, связанного с кампанией, а фильтр по уровню должности работает только с окном в 90 дней. Это жёсткие ограничения, и они означают, что дашборд, показывающий уровни должностей рядом с разбивкой по кампаниям, из одного запроса не собрать. Лучше узнать это до того, как обещать такой отчёт.

Беговая дорожка версий

Две версии API скоро закрываются: одна в середине октября, другая в середине ноября 2026 года. Если какая-то часть вашего отчётного контура закреплена за версией — а обычно так и есть, потому что закрепление и спасает от тихой поломки, — за обновление до этих дат должен кто-то отвечать. Новые фильтры в старых версиях вообще недоступны, так что выбор один: обновляться или обходиться без них.

Таков непарадный вывод из подобного релиза. Интересное решение здесь — окно атрибуции, и это решение о честности в отчётности, а не о результативности. Остальное — обслуживание; но обслуживание, которое, если его не сделать, оставляет дашборд, тихо перестающий быть правдой.