Shapley value attribution, kooperatif oyun teorisinin temel çözüm kavramlarından birini pazarlama kanal katkısı ölçümüne uygular. Nobel ödüllü matematikçi Lloyd Shapley tarafından formüle edilen bu değer, bir koalisyondaki her oyuncunun koalisyona yaptığı marjinal katkının ortalaması üzerinden hesaplanır. Pazarlama attribution bağlamında Shapley value attribution modelinde her kanalı bir oyuncu, her dönüşüm yolunu bir koalisyon olarak düşünmek mümkündür. Shapley değeri, her kanalın tüm olası sıralamalar boyunca dönüşüme katkısını hesaplayarak bu katkının ağırlıklı ortalamasını üretir. Bu yaklaşım, kural tabanlı modellerin zaafiyetlerini aşarak kanallara yüklenmiş önyargısız bir kredi dağılımı sağlama potansiyeli taşır. Shapley value attribution hesaplamasının teorik mükemmelliğine karşın pratikte önemli kısıtlamaları bulunur. Birincisi, hesaplama karmaşıklığı: k kanal için Shapley değerini tam hesaplamak 2^k kombinasyonu gerektirdiğinden büyük kanal portföylerinde Monte Carlo örnekleme yöntemlerine başvurulur. İkincisi, veri gereksinimi: Shapley modeli güvenilir sonuçlar için her bir kanalın yeterli dönüşüm yolu verisiyle temsil edilmesini zorunlu kılar; düşük hacimli kanallar istatistiksel güç sorunuyla karşılaşır. Shapley value attribution'ın sunduğu pratik avantajlar ise iki temel boyutta somutlaşır. Kanal sıralamasından bağımsız değerlendirme, her kanalın hem "son temas" hem de "ara temas" konumunda bulunduğu tüm yol permütasyonlarını dikkate alır; bu özellik özellikle üst huni kanallarının düzenli olarak hafifsendiği senaryolarda değer üretir. Öte yandan kanallar arası tamamlayıcılık ilişkilerinin tespit edilmesi, Shapley değeri analizi aracılığıyla hangi kanal kombinasyonlarının sinerjik etki yarattığını ortaya koyar. Büyük ölçekli pazarlama operasyonlarında Shapley value attribution uygulamaları, genellikle birleşik ölçüm çerçeveleri (unified measurement) içinde konumlandırılır ve deney tabanlı kalibrasyon yöntemleriyle tamamlanır.