마르코프 체인 어트리뷰션은 사용자의 경로 데이터를 "상태(state)"와 "전이 확률(transition probability)"로 이뤄진 그래프로 재구성해, 각 채널이 전체 전환에 얼마나 기여했는지를 확률 계산으로 뽑아내는 통계 기법이다. 여기서 상태는 Start(여정 시작), 각 채널(검색광고·디스플레이·바이럴 등), 그리고 Conversion(전환)·Null(이탈) 같은 흡수 상태(absorbing state)로 구성된다. 사용자가 실제로 지나간 경로들을 모아 "Start에서 A로 갈 확률", "A에서 B로 갈 확률" 같은 전이 확률표를 만들면, 이 표를 따라 전체 전환 확률을 계산할 수 있다.

이 기법은 1강에서 다룬 MTA의 한 가지 구현 방식이자, 3강에서 다룬 DDA의 섀플리 가치 접근과 마찬가지로 "이 터치포인트가 없었다면 어땠을까"라는 반사실적 질문에 답하려는 시도라는 점에서 원리를 공유한다. 다만 GA4의 DDA처럼 자동으로 제공되는 기본 기능이 아니라, 별도의 통계 도구(R의 ChannelAttribution 패키지, Python의 마르코프 체인 라이브러리 등)로 직접 계산해야 하는 커스텀 분석 기법이라는 점이 다르다.