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アトリビューション分析とは?必要性や事例、実施の注意点を解説

「広告の効果は出ているけど、ユーザーがどの広告を見てコンバージョンしたのかがイマイチわからない…」
とお悩みの方。

アトリビューション分析を取り入れることで、コンバージョンに関係がある広告を洗い出すことができ、結果として売上がアップしやすくなります。

とはいえ、アトリビューション分析と聞くといろいろなツールを使って細かい設定をする必要がありそうで、なんとなく難しいイメージを持ってしまいますよね。
そこでこの記事では、

  • アトリビューション分析の概要
  • アトリビューション分析のメリット
  • アトリビューション分析を上手に運用するコツ

について詳しく説明します。

アトリビューション分析の概要を理解するだけであれば、そこまでハードルは高くありません。
これからアトリビューション分析の導入を考えている方の参考になれば幸いです。

アトリビューション分析とは間接的にコンバージョンに関係あるか判断して効果を測定すること

アトリビューション分析とは、どの広告が間接的にコンバージョンに関係あるか判断して効果を測定することです。
Webを利用する消費者が商品を購入する心理プロセスの1つに「AISAS」があります。AISASとは、

  • A:Attention(注意)
  • I:Interest(関心)
  • S:Search(検索)
  • A:Action(行動)
  • S:Share(共有)

の頭文字を取ったものです。

つまり、商品が購入されるまでには、商品の存在を知って興味を持ち、検索する過程を経ています。

例えば、ユーザーが自社の商品を買った際に、他のメディアでも広告を見ていた場合。ユーザーは、最後に見た広告をクリックして商品を買ったと考えられます。

しかし、ユーザーは他にも広告を見ています。そのため最後に見た広告をクリックして購入したものの、どの広告の影響で商品の購入を決めたのかは判断できません。要するに、Action(行動)の部分しかわからない状態ということです。

そこでアトリビューション分析を採用することで、ユーザーが商品を買うまでにどの広告を見たのかを判断して効果を測定することができます。なのでAction(行動)以前の

  • A:Attention(注意)
  • I:Interest(関心)
  • S:Search(検索)

を判断することができます。

その結果、間接的にコンバージョンに関わっている広告を洗い出すことが可能です。
アトリビューション分析は、ユーザーが商品を買うまでに見た広告を洗い出して効果の高いものを配信することで、売上アップにつなげやすくすることができます。

では、次にアトリビューション分析が誕生した経緯について説明します。

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アトリビューション分析が誕生した経緯

アトリビューション分析は、アドネットワークで配信する広告を分析します。アドネットワークとは、広告をのせる媒体で広告配信のネットワークを作ってまとめて配信する仕組みです。

例えば、広告をいくつかの媒体で配信する場合。それぞれの媒体ごとで広告の出稿を依頼しなければいけません。

広告によって課金の形態や入稿の規定が違うので、媒体を選んだり載せたりするまでに時間がかかってしまいます。また、広告の掲載が終わってからそれぞれの媒体ごとに違った顧客データが集まってしまうため、分析するのが難しいです。

つまりアドネットワークは、広告配信のネットワークを1つにすることでそれぞれの媒体に広告を載せるまでの時間を短くし、狙った顧客のデータを集めやすくします。

アトリビューション分析は、アドネットワークで集めたデータを基に広告の効果が売上アップに関係しているかを測定します。
そこで、アトリビューション分析が誕生した経緯として、

  • アドネットワークが登場する前の広告における効果測定の課題
  • アドネットワークが登場してからの広告における効果測定の課題

の順に説明します。

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アドネットワークが登場する前の広告における効果測定の課題

アドネットワークが登場する前の広告における効果測定の課題は、費用が発生した広告の効果が見えないことです。

広告は、アドネットワークが普及していない時はディスプレイ広告しかありませんでした。ディスプレイ広告とは、広告枠に表示される画像や動画、テキスト広告のことです。
ディスプレイ広告は、ユーザーが商品を買うまでに見た広告を判断できないため、最後にクリックしたものしかその効果を測定できません。

ゆえに、効果が高い広告かどうかわからない状態で運用していたのです。

アドネットワークが登場してからの広告における効果測定の課題

アドネットワークが登場したことで、ビュースルーコンバージョン数を計ることができました。ビュースルーコンバージョンとは、ユーザーがディスプレイ広告をクリックしなかったものの30日以内に別のルートで商品を買うことです。
その結果、広告がコンバージョンの役に立っているのかを判断することができます。

ところが、ユーザーが自社のサイトを訪問し広告をクリックしたものの商品を買わず、数日経ってから別の広告から自社の商品を買った場合、重複コンバージョンが発生してしまいます。
重複コンバージョンとは、ユーザーが自社の広告をすでにいくつかクリックしている状態で商品を買ったときに、クリック歴のある全ての広告からコンバージョンしたとカウントすることです。

例えば、自社のFacebookとオウンドメディアに同じ商品の広告を載せた場合。ユーザーがFacebookの広告をクリックしたあと、購入はオウンドメディアの広告をクリックしてから行ったとします。
このときコンバージョンしていないFacebookの広告も、1コンバージョンとして計測されてしまって正しいデータが取れないため、広告の改善をするのが難しいです。

そこで、広告の効果を正しく判断するために導入されたのがアトリビューション分析です。では、アトリビューション分析のメリットについて次で説明します。

アトリビューション分析のメリット

アトリビューション分析は、ユーザーがどの広告を見て

  • 商品を知ったのか
  • 商品に興味を持ったのか
  • 商品の購入を決めたのか

などを分析します。その結果、広告の無駄な運営費を減らして売上アップしやすくします。

アトリビューション分析のメリットは、広告費をおさえつつ自社のサービスや商品を買ってもらえる施策を打ち出せることです。
具体的には、測定の結果から効果の薄い広告を停止し、その代わり効果のある広告に予算を使うことで、コストを無駄にすることなく効果的に広告を配信します。

アトリビューション分析は効果が出やすい広告に集中して予算や工数をかけることができるため、自社の知名度を高めたりサービスや商品の売上をアップしたりすることにつながるのです。

アトリビューション分析における広告の評価方法

アトリビューション分析における広告の評価方法は、

  • クリックスルー評価
  • ビュースルー評価

があります。

それぞれ紹介します。

クリックスルー評価:クリックした広告の貢献度を割り振る

クリックスルー評価とは、ユーザーがクリックした広告に対して評価を与える方法です。

例えば、自社における商品の広告を載せるとします。その際にユーザーがどのメディアから広告をクリックしたかを分析し、広告の効果を高めてくれるメディアを見つけることが可能です。

クリックスルー評価は広告クリック数を分析のベースとして、宣伝効果を高めるメディアや対象となるターゲットを見つけ、自社のサービスや商品を購入してもらいやすくします。

ビュースルー評価:見られただけ広告の貢献度を割り振る

ビュースルー評価とは、ユーザーが見た広告を評価する方法です。

例えば、こちらも自社の商品を広告に載せたとして考えてみます。ビュースルー評価では最初にユーザーが見た広告を洗い出します。クリックしているかどうかはここでは考えません。

これにより、どの広告が商品の知名度をどれだけ高めているのかを評価します。その結果、認知度を上げやすい広告を配信して、商品の関心を高めることが可能です。
続いてはアトリビューション分析のモデルである、成果配分モデルを紹介します。

アトリビューション分析のモデル:成果配分モデル

アトリビューション分析のモデルとして、一般的に採用されているのは成果配分モデルです。

成果配分モデルは「自社の知名度を上げたい」「サービスや商品の売上アップを目指したい」など、広告の目的によって評価する項目を変える方法です。

成果配分モデルには、

  1. 終点モデル
  2. 起点モデル
  3. 均等配分モデル(線形モデル)
  4. 減衰モデル
  5. 接点ベースモデル

の5種類があります。

1.終点モデル:最後に見た広告のみ効果を測定

終点モデルとは、コンバージョン(商品購入)の直前にユーザーが見た広告のみを対象として、効果を測定する方法です。そのため、購入する際にクリックした広告のみを評価します。

終点モデルは、すでに自社サービスや商品に関心を持っているユーザーの行動を見る上で効果的です。

2.起点モデル:最初に見た広告のみ効果を測定

起点モデルとは、コンバージョンした際にユーザーが最初に見た広告のみ効果を測定する方法です。ユーザーがどのチャネルから流入したかを確認して、1回目の広告のみを評価します。

例えば、ユーザーが初めて自社のサイトに訪問した場合。そのきっかけとなる広告に対してのみ評価をします。商品を購入したかどうかではなく、自社商品の知名度が上がったかどうかを評価の基準とする考え方です。
起点モデルは、自社の商品やサービスの知名度アップを目的として、広告を表示したい場合におすすめの方法です。

3.均等配分モデル(線形モデル):すべての広告を均等に効果を測定

均等配分モデルとは、ユーザーが閲覧したすべての広告を均等に評価しながら、効果を測定する方法です。

均等配分モデルは、ユーザーが閲覧した広告を無条件で平等に評価するため「広告が見られたかどうか」だけ考えて分析する方法。そのため分析がしやすく、これからアトリビューション分析を始める初心者の方におすすめです。

4.減衰モデル:最初を低く最後を高く評価

減衰モデルとは、最初に見られた広告の評価を低く、最後に見られたものの評価を高くする方法です。
例えば、ユーザーがコンバージョンまでに商品の広告を5回見ていた場合。広告の全体評価を100点満点でつけると、

  • 広告の1回目:3点
  • 広告の2回目:7点
  • 広告の3回目:15点
  • 広告の4回目:25点
  • 広告の5回目:50点

のようになります。つまり、コンバージョンまでの時間が短い(=コンバージョンに近い)広告を高くする方法なのです。

5.接点ベースモデル:最初と最後の広告を高く評価

接点ベースモデルとは、コンバージョンした際に最初と最後に見た広告を高く評価する方法です。
例えば、広告の評価を100点満点でつける場合、

  • 広告の1回目:30点
  • 広告の2回目:10点
  • 広告の3回目:10点
  • 広告の4回目:10点
  • 広告の5回目:30点

という評価をします。

要するに、知名度を上げたものと最終的にコンバージョンの要因となったものを評価する方法が接点ベースモデルです。

Google Analyticsにおけるアトリビューション分析とは

アトリビューション分析を始めるには、専用のツールが必要です。
最も有名なのがGoogle Analyticsです。Google Analyticsは無料で使えるだけでなく、採用したいモデルを選択するだけで広告の効果を測定できます。

つまり、アトリビューション分析をこれから始めたい方でも、難しい設定をすることなく始めることが可能です。
例えば、分配モデルの数値を割り振る場合。分析に採用するモデルを選んだあと、広告の内容によって自社が重視したい部分に合わせて数値を決めなければいけません。

Google Analyticsを使うと、採用するモデルを選べば自動的に評価の数値を割り振ってくれるので、自社で設定する手間がありません。Google Analyticsのアトリビューション分析は、数値を割り振りを自動で決めてくれるため、正しい評価の数値に悩むことなく広告の分析が可能なツールです。
具体的には、広告の効果を測定した結果を参考に成果につながりやすいものかを判断することができます。判断した結果から、成果を出しやすい広告にコストを掛けることで売上アップをしやすくすることが可能です。

[clink url=”https://dejima.s-cubism.com/analytics/22763″]

Google Adwordsにおけるアトリビューション分析とは

Analyticsだけでなく、Google Adwordsでもアトリビューション分析は可能です。
アドワーズでは「コンバージョン経路」によって、ユーザーがCVしたキーワードやCVするまでに検索したキーワードを洗い出すことができます。

その際に、例えばCV数をCVに至るまでのキーワード数で割ることで、CVへの貢献度を出すことが可能です。
具体的には「フレンチレストラン 池袋 おすすめ」でCVしたとして、

  • CV数:100
  • CVに至るまでのワード数:20

の場合、貢献度は100÷20=5となります。これが例えば「飲食店 おすすめ」と比べてどれくらい貢献度が違うのかによって、そのワードを評価していくわけです。

これは、先ほど紹介した線形モデルの考え方、つまりCVとの距離に関わらず、どのワードも平等に評価する考え方を用いています。

アトリビューション分析を上手く使うコツはPDCAを回しながら仮説を検証する

アトリビューション分析を上手く使うコツは、PDCAを回しながら仮説を検証することです。アトリビューション分析を採用したとはいえ、広告の効果を測定しただけで改善をしなければ成果は伸びません。

例えば、ユーザーが

  • なぜ広告をクリックしたのか
  • 広告を見たあとにどんな行動をとったのか
  • 購入の決め手となったのはなにか
  • 他のアプローチ方法はないのか

などを調査します。その結果から、新たな仮説を立ててPDCAを回しながら広告を作る必要があります。

自社の商品を訴求する内容の広告を出したい場合。ユーザーが広告をクリックしたものの、商品を買うところまで進めなかった理由を「アプローチの方法がうまくなかったのではないか」と仮説します。
そこで他の方法でアプローチするために、広告の内容を「商品そのものの訴求」ではなく「商品で解決できる悩みの例示」に変更。

その結果、ユーザーは広告に記載されたお悩みを解決する方法として商品に興味を持ち、自社サイトに訪問してもらいやすくできるわけです。
アトリビューション分析は仮説を立ててながら広告の運用を続け、分析した結果から得られる情報を参考にしてPDCAを回します。

このように、新しい広告を作り続けることで徐々にコンバージョン率を上げて、自社のサービスや商品を購入してもらいやすくすることが可能です。

アトリビューション分析で最適な費用で効果が高い広告を運用しよう

今回の記事は、アトリビューション分析について説明しました。ざっとおさらいします。
アトリビューション分析とは、どの広告が間接的にコンバージョンに関係あるか判断して効果を測定することでした。
次に、アトリビューション分析のメリットとして、広告費をおさえつつ自社のサービスや商品を買ってもらいやすいことをお伝えしました。

アトリビューション分析の広告の効果を測定する方法は、

  • クリックスルー評価:クリックした広告の貢献度を割り振る
  • ビュースルー評価:見られただけ広告の貢献度を割り振る

です。

アトリビューション分析のモデルは、成果配分モデルが一般的で

  1. 終点モデル:最後に見た広告のみ効果を測定
  2. 起点モデル:最初に見た広告のみ効果を測定
  3. 均等配分モデル(線形モデル):すべての広告を均等に効果を測定
  4. 減衰モデル:最初の広告を低く最後の広告を高く評価
  5. 接点ベースモデル:最初と最後の広告を高く評価

という5種類があり、配信する広告の目的や内容によって使い分けるのがベストです。

最後に、アトリビューション分析を上手く使うコツとして、PDCAを回しながら仮説を検証することを紹介しました。
これからアトリビューション分析の導入するさいは、まずは自社のサイトにGoogle Analyticsを導入することから始めてみてください。

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