W3C предлагает Attribution Level 1 как privacy-preserving замену старым механизмам cross-site tracking и атрибуции в post-cookie среде. Проблема, по мнению автора, не в самой идее отчётности, а в языке спецификации: draft описывает атрибуцию как способ определять эффективную рекламу, лучшие креативы и работающие размещения.

Автор разделяет операционную пользу attribution-сигналов и причинное измерение. Атрибуционные системы видят показы, клики и последующее поведение, а затем распределяют credit по правилам, но обычно не строят counterfactual — то есть не отвечают, что произошло бы без рекламы. Поэтому такие данные годятся для диагностики кампаний, reach/frequency и pathway reporting, но не должны сами по себе считаться доказательством incremental impact.

Главный риск — системный перекос в пользу нижней воронки: search, retail media, retargeting и click-oriented social получают больше credit, потому что ближе к наблюдаемой конверсии и пользователям с уже высокой purchase propensity. Брендовые каналы, TV, audio, sponsorships, out-of-home, premium video и open web могут недополучать бюджет, а крупные платформы с logged-in средами, first-party identity, clean rooms и identity graphs получают дополнительное преимущество. Автор предлагает убрать или жёстко уточнить формулировки про effectiveness и продвигать incrementality testing, randomized geo experiments и другие методы causal measurement.