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アトリビューションとは?アトリビューション分析が必要な理由と効果

アトリビューションとは?提供サービスにあわせて広告効果を最大化!!の画像

 

アトリビューションという言葉を聞いたことありますか。 アトリビューションはコンバージョンに至るまでの経路を分析し、それぞれの接点がどれくらいコンバージョンに影響したのか、その貢献度を割り当てるという考え方です。

 

ではなぜこうしたアトリビューションの考え方が必要になっているのでしょうか。ここではアトリビューションの説明だけではなく、その効果や導入に際しての注意点についても説明します。

アトリビューションとは

アトリビューションとは先ほども述べたとおり、コンバージョンに至るまでの経路を分析して、どの接点がコンバージョンにどれだけ貢献しているのか、その貢献度を割り当てる考え方です。

 

広告を評価する際に行われているのは、ラストワンクリックの方法でしょう。つまり最終的にコンバージョンに至った時のクリックのみが評価されているわけです。 しかし最初は別の商品を購入しようと思っていたかもしれません。

 

途中で考えが変わったとしたらどの広告やページを見て考えが変わったのか、しっかりと評価した方が、広告費用をより有効に活用できるわけです。ただこうした評価手法を導入すると今までのやり方を否定することにもなりかねないため、導入している企業は少ないと言えます。

アトリビューション分析の効果

アトリビューションの効果を考えるためには、5つのアトリビューションモデルについて理解する必要があります。

1.ラストクリックモデル

ラストクリックモデルとは、コンバージョン経路において、最後にクリックされた広告のみを評価するモデルです。最後の接点が最も重要だという考えから来ています。

2.ファースト クリックモデル

ファーストクリックモデルは、コンバージョン経路において最初にクリックされた広告のみ評価するモデルです。最初の接点が重要だという考え方です。

3.線形モデル

線形モデルはコンバージョン経路にあるすべての広告を等しく評価するモデルです。

4.減衰モデル

減衰モデルはコンバージョン経路において、最後に接触した広告を最も高く評価し、最初に行くにつれて貢献度が下がっていきます。Google広告では、貢献度を7日間の半減期で評価しており、コンバージョンを獲得した日の8日前の広告は、貢献度は半分になります。そのためラストクリックを重視したモデルだといえるでしょう。

5.接点ベースモデル

接点ベースモデルは、コンバージョン経路の最初と最後の広告の貢献度を40%にし、その経路上で接点を持った広告については均等に貢献度を割り当てます。コンバージョン経路における入り口と出口を重視するモデルだと言えるでしょう。

 

これらのモデルは状況に合わせて使い分ける必要があります。たとえばアドエビスを使ってアトリビューション分析をしているビルコム株式会社では、「BtoCのときはLinear model(線形モデル)、BtoBの時はPosition Based model(接点ベースモデル)を利用する傾向があります」と述べています。

 

広告代理店によるアトリビューション分析を用いたPDCAサイクルの手法~パスを出した広告とゴールを決めた広告の評価手法~

 

このように提供するサービスや状況にあわせて変えていくことで、効果を最大化させる必要があるというわけです。またラストワンクリックのように最後の接点のみを評価する方法以外も使うことで、オフラインも含めた広告全体の運用改善にも繋がります。

アトリビューション分析を行う際の注意点

先ほども述べたとおり、アトリビューション分析の対象となっている商品とその段階によって、どのモデルを使うのか分ける必要があります。しかしそのようにモデルを使い分けたとしても、仮説とは違った結果になることもあります。

 

だからといってアトリビューション分析モデルが間違っているというわけではありません。なぜ仮説が間違っていたのか、その原因を探ることで広告全体の改善にもつながるはずです。また広告全体の評価をするわけですから、その改善のためにはPDCAが必須になります。

 

そのためアトリビューション分析はその結果を知ることが重要なのではなく、その分析結果を使って改善するところまで必要です。広告の改善を繰り返すことが前提になることは理解しておきましょう。

アトリビューションで広告を最適化しよう!

アトリビューション分析の基本モデルと、アトリビューション分析を行う際の注意点について述べました。アトリビューション分析を行うためには、分析ツールを導入する必要があります。

 

たとえば広告測定プラットフォームのアドビエスでは、「アドエビスではコンバージョンだけではなく、「認知」や「接触頻度」を加味した、見えづらい広告成果を可視化。さまざまなタイプのシミュレーションで予算増減による影響を算出」しています。

 

オンラインだけでなく、オフラインのデータもひもづけて分析できるため、広告効果を総合的に判断できます。ご興味のある方はぜひこちらからお問い合わせください。

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