アトリビューションとは？分析の重要性と広告改善に活かすポイント

Web広告運用においてしばしば使われる指標、「アトリビューション」。
今回はアトリビューション分析の重要性と、広告の改善に活かすためのポイントを解説します。

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アトリビューションとは？

アトリビューションとは、ユーザーがコンバージョンに至るまでに経由した各接点の貢献度を表す指標。
広告運用においては、コンバージョン直前のクリックを獲得した広告だけでなく、コンバージョン経路内でユーザーが接触した各広告の間接的な効果を測ることができます。

アトリビューション分析の重要性

アトリビューション分析の重要性は、各広告の貢献度を可視化できることにあります。

通常の効果測定の場合、コンバージョン直前のクリック（ラストクリック）を獲得した広告しか評価することはできません。
その場合はラストクリックを多く獲得している広告に予算が多く振り分けられることになるでしょう。

しかし実際には、コンバージョンに至るまで複数の広告と接触し、それらが購買行動に影響を与えている可能性があります。
商品を知るきっかけや比較検討の材料になったのは別の広告かもしれません。

それらを数値化して把握することで、コンバージョンに貢献している広告に正しく予算を割り振ることが可能になります。

アトリビューションモデルの種類

アトリビューション分析をおこなう際は、広告の配信目的に合った評価モデルを設定しましょう。
アトリビューションモデルには以下の6種類があります。

• ラストクリック
• ファーストクリック
• 線形
• 減衰
• 接点ベース
• データドリブン

ラストクリック

ラストクリックモデルは、ラストクリックを獲得した広告に全ての貢献度を割り当てるモデルです。
そのため、アトリビューション分析をしない場合と評価の結果は同じ。

どんなキーワード、クリエイティブで効果が出るのかが把握できていない配信直後はこのモデルを使用すると良いでしょう。

ファーストクリック

ファーストクリックモデルは、ラストクリックモデルとは逆にコンバージョン経路における最初のクリック、つまりにユーザーが最初に興味を持つきっかけになった広告に貢献度を全て割り当てます。

主に新規ユーザーとの接点を重要視する、認知獲得やブランディングを目的とした広告の効果を見たい場合に有用です。

線形

線形モデルは、各接点に対し均等に貢献度を割り当てるモデルです。
例えば経路内の接点が4つだった場合、それぞれ貢献度は25%ずつ。

各接点を行き来する可能性が高い、比較検討期間が長くなりがちな商材の場合に適しています。

減衰

減衰モデルはコンバージョンに近い接点ほど高い貢献度を割り当てます。
ラストクリックに重きを置きつつその他の接点も評価するという、慎重な分析が可能なモデルです。

コンバージョン獲得を目的とする広告の場合に適しています。

接点ベース

コンバージョン経路の起点と終点に重点をおくモデルです。
最初のクリックとラストクリックに対してそれぞれ40%の貢献度を割り当て、残りの接点に20%を均等に割り当てます。

新規ユーザーの獲得、コンバージョン獲得ともにバランスよく評価可能です。

データドリブン

データドリブンは、Google広告で利用できる評価モデルです。
広告アカウントに蓄積された過去のコンバージョンデータに基づいて各接点に貢献度を割り当てます。

機械学習によって自動的に貢献度が割り振られる高度なモデルですが、利用には以下の通り、学習に必要なデータ量を揃える必要があります。

一部のコンバージョン アクションでは、データドリブン アトリビューションを利用するには、過去 30 日間に 3,000 回以上の広告インタラクションと、300 件以上のコンバージョンが必要となります。今後も利用を継続するには、30 日ごとに広告インタラクションを 2,000 回、コンバージョンを 200 件獲得し続ける必要があります。

（出典：Google広告ヘルプ「DDA（データドリブン アトリビューション）に切り替え」について）

 

 

アトリビューション分析の方法とポイント

ここからはアトリビューション分析の手順と、実施のポイントを紹介します。

1. コンバージョン経路の仮説を立てる
2. 適切な評価モデルを選択する
3. 計測したデータをもとに仮説を検証する
4. 広告の改善をおこなう

まずは、ユーザーがどういった経路を辿ってコンバージョンに至るのか、仮説を立てるところから始めましょう。コンバージョン経路は大きく分けて「認知」「興味関心」「比較検討」「購入」の4フェーズ。
ユーザーがそれぞれのフェーズでどういった行動を取るのか、具体的なモデルケースを作成します。

仮説を立てたら、次はそれに適した評価モデルを選択し、実際の配信結果をそれに基づいて評価するという流れです。

検証結果に基づき、貢献度の高いものに予算を多く割り振る、うまくいかなかった場合にはターゲティングを調整するなど、次回以降の配信改善をおこないましょう。

上記を繰り返すことで、継続的な広告改善が可能です。

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まとめ

今回はアトリビューションについて解説しました。
ぜひこの記事を参考に、広告運用の継続的な改善を図って見てください。

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