ROAS attribution modeli seçimi, dijital pazarlama performans raporlamasının en belirleyici metodolojik kararlarından birini oluşturur. Aynı kampanya verisi, farklı attribution modelleri altında birbirinden dramatik biçimde ayrışan kanal ROAS değerleri üretebilir; bu durum bütçe tahsis kararlarını temelden etkiler. Son dokunuş (last-click) modeli, dönüşüm kredisini satın alma öncesi son tıklanan kanala verir. Bu modelde arama ağı reklamları sistematik olarak krediyi alırken bilinç oluşturma rolü üstlenen görüntülü reklam ve sosyal medya kanallarının ROAS değeri yapısal olarak düşük hesaplanır. ROAS attribution modeli seçiminde last-click'in neden yanıltıcı olduğunu gösteren en güçlü veri, kanal bazlı ROAS'ların toplamanın toplam geliri çok üzerinde bir değer verdiğini ortaya koyan çift sayım analizidir. Veri güdümlü attribution (data-driven attribution), dönüşüme giden yoldaki her temas noktasının gerçek katkısını makine öğrenimi ile modelleyen bir yaklaşımdır. Model, dönüşüm gerçekleşen ve gerçekleşmeyen yolculuk dizileri arasındaki istatistiksel farkı hesaplayarak her kanalın marjinal katkısını tahmin eder. ROAS attribution modeli olarak veri güdümlü yaklaşım, yeterli dönüşüm hacmi sağlandığında (genellikle aylık 600+ dönüşüm) last-click'e göre daha güvenilir kanal katkısı dağılımı sunar. Markov zinciri attribution modeli, veri güdümlü yaklaşıma yakın ancak daha yorumlanabilir bir alternatiftir. Her kanalın dönüşüm zincirinden çıkarılması durumunda yaşanacak kayıp hesaplanarak removal effect değeri elde edilir; bu değer kanalın sistematik önemine doğrudan işaret eder ve ROAS kıyaslamasında kullanılabilir. Kanal bazlı ROAS hesabında hangi attribution modelinin seçileceği, büyük ölçüde ölçüm altyapısının hangi temas noktalarını yakalayabildiğiyle sınırlıdır. Cookieless ortamlarda ve mobil uygulama dönüşümlerinde, olasılıksal eşleştirme yöntemleri deterministik attribution'ın yerini almaktadır; bu geçiş ROAS attribution modeli tartışmasını temelden yeniden şekillendirmektedir.