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アトリビューション分析とは?広告運用の精度を高める効果的な手法

アトリビューション分析とは?広告運用の精度を高める効果的な手法
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広告運用の効果を測定するにあたって、アトリビューション分析は行っているでしょうか?アトリビューション分析では、従来のようなラストクリックだけでなく、様々な接点で広告の貢献度を測ることができます。そのため、広告の成果を最大化するためには必要不可欠な分析方法です。

しかし、アトリビューション分析とは何のことなのか、よくわからないという方も多いのではないでしょうか。

ここでは、アトリビューション分析の基本や広告運用の精度を高める効果的な手法について解説します。

アトリビューション分析とは?

アトリビューション分析とは、間接的な効果も含めて広告の効果を測定する分析方法です。

コンバージョンに繋がった最後のクリックだけでなく、それ以前の接点も間接効果として貢献度を割り当てることで、多角的な視点で広告の成果を測ることができます。

アトリビューション分析によって、広告の成果を適切に評価することで、費用対効果の改善やコンバージョン数の増加にも繋がる、非常に重要な分析方法です。

広告の貢献度を分析すること

一般的に、コンバージョンに繋がった最後のクリックを成果とみなします。

しかし、実際のユーザーの行動は複雑化しており、コンバージョンに至るまでに様々な広告と接点を持っています。そのため、成果に直接繋がった広告だけでなく、それ以前に接点を持った広告も評価することが大切です。

したがって、アトリビューション分析とは「広告の貢献度を分析すること」を意味しています。

ラストクリックだけが広告の成果ではない

多くのユーザーは、コンバージョンに至るまでに複数の広告と接触しています。

成果に直接つながった最後のクリック(ラストクリック)は、それ以前にクリックした広告がなければ発生していなかった可能性も考える必要があります。

たとえば、バナー広告を見て商品を知り、購入を検討した後に、商品名を検索してリスティング広告をクリックして購入したとします。
この場合、購入に繋がったラストクリックはリスティング広告ですが、バナー広告を見なかったら商品名を検索することはなかったかもしれません。

つまり、リスティング広告だけでなく、バナー広告も購入に貢献しているといえます。ラストクリックだけを評価してバナー広告を止めてしまうと、リスティング広告の成果も下がってしまうリスクがあります。

そのため、アトリビューション分析を行い、ラストクリックの広告だけでなく、それ以外の部分で接点を持った広告も正しく評価していくことが大切です。

アトリビューション分析を行わない場合のデメリット

アトリビューション分析を行わないと、ラストクリックだけを評価することになります。その結果、新たな施策についても一部分だけの成果で判断することになり、広告の成果が頭打ちになる可能性があります。

成果が伸び悩んでいると感じている場合、その原因はアトリビューション分析を行っていないことかもしれません。
広告運用の精度を高めるためにも、アトリビューション分析を行わないとどのようなデメリットがあるのか、詳しく見ていきましょう。

広告の成果を正しく評価できない

複数の広告を経てコンバージョンに至るケースでは、ラストクリックだけを分析対象とすると、正しく広告の成果を評価することができません。

最初に見たバナー広告が商品を知るきっかけとなった場合、アトリビューション分析を行わずにラストクリックのリスティング広告だけを成果と見なすと、成果に貢献しているバナー広告を止めてしまうというリスクがあります。
また、ラストクリックの広告を過大評価してしまうと、実際の費用対効果に対して予算配分がアンバランスになりがちな点にも注意が必要です。

施策が限定的になる

広告の成果を最大化するためには、様々な視点で施策を考えることが大切です。

たとえば、認知→検討→コンバージョンの流れでユーザーが3つの広告に接触するとします。アトリビューション分析を行わない場合は、直接コンバージョンに繋がる施策に注力することになりますが、コンバージョン数を増やすためには認知拡大も重要な施策かもしれません。

効果的な施策を考案する上でも、様々な視点で広告の成果を分析し評価するアトリビューション分析は必須だと言えます。

アトリビューション分析を行うメリット

アトリビューション分析を行うと、様々な視点から効果的な広告を判断し評価することが可能です。
複数の広告の貢献度が明確になるので、費用対効果の向上やコンバージョン数増加が見込めます。

つまり、広告運用の精度が上がることが大きなメリットです。

ラストクリック以外の貢献度を数値化できる

従来の広告運用では、コンバージョンに繋がった最後のクリック(ラストクリック)を成果として評価していました。
この方法では、成果に貢献した広告が正しく評価されないという大きなデメリットがありますが、アトリビューション分析を行えば、ラストクリック以外の広告の貢献度を数値化して、広告効果を適切に判断することができます。

広告の費用対効果を高められる

アトリビューション分析を行うことで、ユーザーがコンバージョンに至るまでに接した広告の貢献度が明確になります。各広告の貢献度を数値化して把握できれば、貢献度に基づき、広告予算を配分することができるため、費用対効果の向上に繋がります。

アトリビューションモデルとは?

アトリビューションとは、コンバージョンに至るまでに接点を持った複数の広告に対して、それぞれ貢献度を割り当てることを意味しています。

では、貢献度を「どこに(広告/キーワード)」「どの程度(数値)」で割り振るのか。広告運用においては、成果を定量的に判断することが必要不可欠です。
したがって、アトリビューションモデルとは、貢献度の割り振り方を具体的に定めたルールを示しています。

主要な5つのアトリビューションモデル

アトリビューションモデルには、複数のモデルがあります。

多くのプラットフォームにおいて、ラストクリックをコンバージョンとして計測するのがデフォルトの設定となっていますが、他のモデルとの違いがよく分からないという方も多いのではないでしょうか。

ここでは、主要な5つのアトリビューションモデルについて、それぞれに特徴や違いを解説します。

①ラストクリック(終点モデル)

ラストクリックは、直接コンバージョンに繋がった最後のクリックに対して貢献度を100%割り当てるモデルです。直接コンバージョンに貢献した広告やキーワードを重視する場合に使用します。

コンバージョンに繋がった最後のクリックを成果と見なすモデルのため、費用対効果が合わせやすいことが大きな特徴です。つまり、最も慎重なアトリビューションモデルであると言えます。

②ファーストクリック(起点モデル)

ファーストクリックは、ラストクックとは対照的に、コンバージョンに至ったユーザーが最初に接点を持った広告に対して貢献度を100%割り当てるモデルです。

コンバージョンから最も離れた接点であるため、費用対効果を合わせる目的というよりは、ビッグキーワードやディスプレイ広告など、認知拡大を目的とした広告の貢献度を図るのに適しています。

ラストクリックとは真逆で、最も挑戦的なアトリビューションモデルと言えます。
広告において認知施策も重要ですが、ファーストクリックモデルは費用対効果を合わせるのが難しいことがデメリットです。
そのため、アトリビューションモデルでファーストクリックを選ぶ前に、Googleアナリティクスでモデル比較レポートやコンバージョン経路を確認してみると良いかもしれません。

③線形(均等配分モデル)

線形モデルでは、コンバージョンに至るまでに接点を持った広告すべてに対して、貢献度を均等に割り当てます。そのため、初回接触から直接コンバージョンに繋がった広告まで、等しく評価する場合に最適です。

接点を持ったすべての広告を等しく評価するため、コンバージョンに貢献した広告を止めてしまうなどのリスクを抑えることができます。ただし、どの接点の貢献度が高いのかを判断することが難しくなるため、分析するためには一定量のデータを集める必要があります。

④減衰

減衰モデルでは、コンバージョンに至ったすべての接点に対して貢献度を割り当てますが、コンバージョンに近い接点(ラストクリック)を最も多く評価し、接点が遠くなる(ファーストクリック)に向かうにつれ、評価の割合が小さくなります。

ラストクリックモデルに近いものの、すべての接点を評価できるため、慎重かつバランスよくアトリビューション分析が可能なモデルであると言えます。

⑤接点ベース

接点ベースでは、コンバージョンに至るまでのすべての接点を評価しますが、ファーストクリックとラストクリックに40%、残りを中間接触に広告に均等に貢献度を割り当てます。

線形や減衰と同等に、すべての接点を評価しますが、ファーストクリックとラストクリックの貢献度が等しいため、認知と獲得においてバランスよく評価することができます。

認知のきっかけと獲得に繋がりやすい広告やキーワードは、一定の傾向がみられることがありますが、中間接触については状況によって異なり、順番が不規則になることも多いため、初回と最後を重視する場合に適しています。

Google広告のみ:データドリブン(DDA)

主要な5つのアトリビューションモデルの他に、Google広告ではデータトリブン(DDA)というモデルがあります。ただし、下記3つの利用条件をクリアしている必要があります。

  • 過去30日間で300件以上のコンバージョンが発生していること
  • 過去30日間で3,000回以上のクリックが発生していること
  • データドリブンモデルを利用中も過去30日間で200件以上のコンバージョン、2,000回以上のクリックを維持すること

先程ご紹介した5つのアトリビューションモデルでは、あらかじめ決められた貢献度を割り当てますが、データドリブンではコンバージョンの実績に基づき貢献度が割り当てられます。そのため、広告主ごとに異なる固有のモデルとなります。

また、データドリブンモデルを利用中に、過去30日間のコンバージョンが200件、クリックが2,000回を下回ってしまった場合は、ラストクリックに切り替わる仕様です。

利用のハードルが高いアトリビューションモデルではありますが、十分なデータが蓄積されているアカウントであれば、特に成果の高い要素の把握や入札単価の最適化が行えます。

アトリビューションモデルの選び方

ここまで、5つのアトリビューションモデルの特徴や違いについてご紹介しました。

特徴や違いは理解したものの、最適なアトリビューションモデルの選び方が分からないという方もいらっしゃると思います。

そこで、広告の目的に応じた最適なアトリビューションモデルの選び方をご紹介します。

成長戦略という指標で使い分ける

アトリビューションモデルは、「成長戦略」という指標に基づき選びます。

まずは費用対効果を合わせて、ビジネスを少しずつ拡大していくといった段階の場合は、慎重なアトリビューションモデルである、ラストクリックや減衰モデルが最適です。

また、新規顧客を積極的に獲得し、ビジネスを急速に拡大させたいといった場合には、認知に重きをおいた挑戦的なアトリビューションモデルである、ファーストクリックや接点ベースを選ぶと良いでしょう。

迷ったら「ラストクリック」から取り入れる

広告配信を始めたばかりで、コンバージョンに至るまでのプロセスはこれから分析するという場合は、ラストクリックを選びましょう。

ラストクリックはコンバージョンに直接繋がったクリックに100%の貢献度を割り当てるため、コンバージョン数は整数ですが、他のモデルでは貢献度の割り当て方の関係上、コンバージョン数は小数点表記となり、少々分かりづらくなるので注意が必要です。
そのため、はじめはGoogleアナリティクス上で間接効果を確認しながら、ラストクリックを使用し、広告運用に慣れてきたら、目的に応じて他のモデルに切り替えるのがおすすめです。

おわりに

ここでは、アトリビューション分析の基本や、主要な5つのアトリビューションモデルの特徴や違い、最適なモデルの選び方について解説しました。

広告の費用対効果の向上や、コンバージョン数の最大化のために、ビジネスの目的に応じて適切なモデルを選び、分析することが大切です。
アトリビューション分析は広告だけでなく、マーケティング全体の効果を測るための重要な分析方法ですので、ぜひ少しずつ取り入れていきましょう。

 

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