アトリビューション分析とは?【Google】アトリビューションモデルをご紹介
皆さん、「アトリビューション」ってご存じですか?
昨今、様々なチャネルが存在する中、多種多様な施策を行っていく必要がマーケターには求められているかと思います。
ただ、色々な施策を同時に展開すると、どの施策が一番効果的なのか?どのチャネルに出稿することが一番適切なのか?そもそも、どう判断すればいいのか?
というような悩みを持った経験はありませんか?
その判断基準の1つとして用いられるのが、「アトリビューション」という考え方です。
本記事では、その「アトリビューション」をパターン化した「アトリビューションモデル」についてご紹介できればと思います。
アトリビューションとは?
「アトリビューションモデル」のご紹介に入る前に、
そもそも「アトリビューション」って何? と思われる方も多くいらっしゃると思いますが、
「アトリビューション」とは、チャネルごとのコンバージョン(目的)への貢献度を測ること です。
上記の図を例として説明すると、AさんとCさんは「メルマガ」がコンバージョンに最も近いインタラクション、Bさんは「SNS」がコンバージョンに最も近いインタラクションになっています。
ですので、「メルマガ」と「SNS」にのみ注力すればいい! と判断しがちなのですが、決してそうとは言い切れません。
というのも、AさんもBさんもCさんもインタラクションの一番最初は「検索広告」になっているためです。
もし、この「検索広告」がなければ、そもそも「SNS」でも「メルマガ」でも接触することができなかったかもしれません。
このように、それぞれのチャネルに対してコンバージョンへの貢献度を考えることで、初めてどのチャネルが最も適切なのか?を判断できるようになります。
この考え方が「アトリビューション」という考え方で、この考え方をパターン化したものが「アトリビューションモデル」になります。
アトリビューションモデル
①ラストクリック
Google広告のデフォルトで設定されているアトリビューションモデルになります。
コンバージョン経路で、最後にクリックされた広告とそれに対応するキーワードだけに貢献度を割り当てるモデルになります。
ですので、費用対効果が合わせやすいのがメリットになります。
②ファーストクリック
コンバージョン経路で、最初にクリックされた広告とそれに対応するキーワードだけに貢献度を割り当てるモデルになります。
ラストクリックとは反対のモデルとなっていて、あくまでも"起点(流入)"というところを重要視ししています。
ですので、獲得よりも集客(流入)を計測するのに適しています。
➂線形
コンバージョン経路で、発生したすべての広告インタラクションに貢献度を均等に割り当てるモデルになります。
全ての接点に均等に割り当てられるので、一定のデータ量がないと判断がしにくいというのがデメリットです。
ただデータ量次第では、どのチャネルが最も接点ポイントとして適しているのか判断はしやすいかと思います。
④減衰
コンバージョン経路で、コンバージョンまでの時間が短い広告インタラクションに、より多くの貢献度を割り当てるモデルになります。
最後に接触した広告い最も高い貢献度を割り当て、最初の接触に向かうにつれて貢献度が低くなっていくというものです。
既出の「ラストクリック」に近しいモデルですが、「ラストクリック」以外にもインタラクション順に沿って貢献度が割り当てられるため、バランスのいいモデルになってります。
➄接点ベース
コンバージョン経路で、最初と最後の両方の広告インタラクションとそれに対応するキーワードにそれぞれ 40% の貢献度を割り当て、コンバージョン経路で発生したそれ以外の広告インタラクションに残りの 20% を均等に割り当てるモデルです。
既出の「線形」に近しいモデルになりますが、最初と最後のインタラクションに高い貢献度が割り当てられるので、"起点(流入)" "終点(コンバージョン)"をバランスよく判断できます。
⑥データドリブン
コンバージョン アクションの過去のデータに基づいてコンバージョンの貢献度を割り当てるモデルです。
今までのモデルと異なり、アカウント内のデータを利用して、コンバージョン経路全体に貢献度が割り当てられます。
ですので、筆者としてはこちらのモデルを一番おすすめしています。
このモデルにより、"起点(流入)""終点(コンバージョン)"はもちろんのこと、"アシスト(コンバージョンの1つ手前)"や"接点"にも満遍なく貢献度が割り振られるので、総合的な判断もしやすくなります。
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いかがでしたか?
アトリビューションモデルは、全部で6種類ありますので、まずはそれぞれの特徴をきちんと理解しましょう!
その上で、現在設定中のアトリビューションを変更してみると、今までとは異なる結果が見えてくるかもしれません。
設定変更は非常に簡単ですので、ぜひ積極的に活用してみてください。