アトリビューションとは？広告における重要性と基本モデル
急速なインターネットの普及や発展、各種SNSの登場に伴い、ホームページへのアクセスやWeb広告への流入経路もより多様化しています。継続的にコンバージョン率を維持したり向上したりしていくためには、ユーザーのコンバージョン経路やコンバージョンに至った要因を正しく把握・分析することが大切です。
そのため、Web広告を扱う企業のマーケティング担当者や広告運用者はコンバージョンの経路や要因を解明するアトリビューション分析について理解しておく必要があります。
本記事では、アトリビューションの基本的な考え方や分析方法、アトリビューションのモデルの種類や始め方についてわかりやすく解説しているので、広告運用担当者は最後まで、ぜひご覧ください。
目次
アトリビューションとは
「属性・帰属・起因」の意味を持つアトリビューション（attribution）は、ホームページ上のWeb広告において、コンバージョンの経路やコンバージョンに至った要因を分析し、数値化したものです。
アトリビューションを用いることで、表面的なコンバージョンの結果だけではなく、コンバージョンに至る経路を数値化できるため、結果的にコンバージョンに貢献している広告を優先して配信することができます。
情報が簡単に手に入る現代において、ユーザーがコンバージョンに至るまでの流れは複雑化しており、ひとつの広告ではなく複数の広告が間接的に作用しています。
コンバージョンに至る間接効果などが測定しにくい広告の成果も数値で可視化することで、広告運用を最適化できる点が、アトリビューション分析のメリットです。
アトリビューション分析とは？
コンバージョンの結果ではなく、コンバージョンに至った背景を考察し、分析して数値化することをアトリビューション分析と言います。現代において、Web広告で継続的によりよい成果を出すためには、アトリビューション分析は必須といっても過言ではありません。
アトリビューション分析は、Web広告だけでなく、SNS運用やSEO記事など、さまざまなマーケティング・プロモーション施策に活用できるのがポイントです。より良い成果を出すために、今では多くの企業がアトリビューション分析を導入しています。
精度の高いアトリビューション分析ができれば、1件コンバージョンするまでに経由した各広告の貢献度をCPA（Cost Per Action：コンバージョン1件にかかった広告費）として数値化できます。
その結果、成果の多い広告に予算を割り当てたり、広告から得られる収益を予想することが可能です。
アトリビューションの重要性とは？
SNSやスマートフォンの普及により、ユーザーがコンバージョンに至るまでの行動が変わりつつあります。
過去、ユーザーの行動原理は
AIDMA（注意→興味→欲求→記憶→購入）
⇩
AISAS（注意→興味関心→検索・情報収集→購入→共有）
⇩
AISCEAS（注意→興味関心→検索・情報収集→比較→検討→購入→共有）
と時代を経て変化していきました。
さらに今では、AIDCAS（注意→興味関心→欲求→確信→購入→満足）に変化したとも言われています。
これらのユーザー心理や行動原則に伴い、コンバージョンに至った接点を正確に分析するためにもアトリビューション分析はとても重要です。
情報が多様化した現代において、ユーザーが最終的な意思決定をするまでのストーリーは複雑化しており、ひとつの広告だけでなく複数の広告が間接的に作用しています。
コンバージョンユーザーが最後に接点をもった広告のみでなく、コンバージョンに至る最初のきっかけとなった広告も評価の対象とすることで、コンバージョンの機会損失を防ぎ、全体的な運用を改善することにつながります。
さらに、コンバージョンへの経路が複雑化・多様化している現代において、広告の効果計測を正しく行うことの重要性が増しています。最終的にコンバージョンに到達したメディア(広告)だけでなく、消費者がその前に接触したメディアにも適切な評価を与える必要があります。
アトリビューションのモデルの種類
アトリビューション分析といっても、多種多様なマーケティングやプロモーションの施策に対してコンバージョンに至った貢献度合いにより、どのように分析するかで成果配分モデルの種類も異なります。
成果配分モデルは大きく6つの種類に分類されますが、うち4つは2023年7月でサービスを終了しました。そのため今回は、残りの2つのサービスについて簡単に紹介します。
1.ラストクリック
アトリビューションの種類のひとつが、ラストクリック型です。これはコンバージョンに至る直前にユーザーがラストクリックした広告の貢献度合いを図る成果配分モデルです。
コンバージョンする広告が1箇所のみであったり、販売期間が限定的な商品やサービスを販売するときなどにおすすめの成果配分モデルになります。
2.データトリブン
今後デフォルトになっていくと予想されているもうひとつの形式が、データトリブンアトリビューションです。
コンバージョンに至るまでにクリックされたキーワードや属するグループ、キャンペーン等の情報をもとに、Google広告が貢献度ごとに割り振っていくモデルです。
ラストクリック型のアトリビューションと比べると、コンバージョンの可否に関わらず情報量が蓄積されていくため、必然的にデータが多くなります。そして、データが増えるほど貢献度も変化し、蓄積されたデータをもとに入札に最適化をかけてくれます。
ラストクリック型アトリビューションはシンプルでわかりやすく、購入の最後のステップをコンバージョン発生のポイントとするため、即座に結果を分析することが可能です。
しかし、購入に至るまでの重要なタッチポイントを計測しないため、ユーザーと広告間の相互作用を考慮せず、最適な予算配分や戦略設計が難しくなることがあります。
それに対して、データトリブン型アトリビューションは、複数のタッチポイントを考慮してユーザーの購入過程をより正確にモデル化するため、各タッチポイントを正確に評価できます。
デメリットは複雑なモデルによって結果が異なることがあり、主観的な判断が必要となる点です。全てのタッチポイントに関する正確なデータが得られない場合、精度が低くなる可能性があります。
正しいアトリビューションモデルは、運用目標、リソース、データの利用可能性に合わせて慎重に選択することが重要です。
アトリビューション分析を始めるための3ステップ
続いて、アトリビューション分析を始めるためのステップについて紹介します。アトリビューション分析をするには、下記の3ステップが必要です。
STEP1.コンバージョン流入の仮説を立てる
アトリビューション分析をするにあたり、どのような経路でコンバージョンに至ったのかという仮説立てから始めましょう。
そのためにまず、ユーザーと企業の接点を洗い出します。主にディスプレイ広告でキャンペーンを知ったり、サイトのバナーを見たり、商品名を検索してヒットしたりと、可能性があるものをすべて出します。
その後、ビジネスモデルに応じてアトリビューション分析のモデルを選び、貢献度の割り当てやスコアリングの方法を調整すればOKです。とはいうものの、実際には仮説を立てるのもハードルが高いため、ユーザーの事前リサーチといった入念な準備が必要です。
STEP2.実際に広告を配信して効果を検証する
コンバージョン流入の仮説を立てたら、続いては実際に広告配信をして効果を検証してみましょう。実際に想定した流入経路や想定流入数があっているかどうかを確認します。
その際、コンバージョン率やクリックも想定した数値が出ているかのチェックも欠かさず行いましょう。
STEP3.検証結果をもとに改善する
効果を検証し終わったら、検証結果をもとに改善策を考えて実施します。
コンバージョンの結果によっては、広告配信のターゲットを変えたり、広告の予算を追加したりするなどの対策方法があります。
これら一連の流れを何度か繰り返して、精度を徐々に高めていくことで、広告効果の最大化が可能です。また、アトリビューション分析で得られた結果は他のマーケティング施策にも転用できるのが大きな魅力です。
アトリビーションを有効活用して、コンバージョンをアップさせよう
各種Web広告のコンバージョンの経路や背景を分析する手法であるアトリビーションについて解説しました。
アトリビューション分析を取り入れることで、表面上の結果だけでなく、ユーザーのより細かい動きや行動が可視化され、さらにコンバージョンの成果向上に期待できます。
Web広告を扱う企業のマーケティング担当者や広告運用者はぜひ、本記事を参考にアトリビューション分析を実施してみてはいかがでしょうか。
