この記事のポイント
この記事でおさえておきたいポイントは以下です。
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アトリビューション分析とは
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アトリビューション分析は、広告効果を正しく評価し、最終的なコンバージョンに至るまでのすべての接点を分析する手法です。これにより、広告の効果を最適化し、予算配分を効率化することができます。
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アトリビューションモデルの種類
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アトリビューションには、ラストクリックモデルやファーストクリックモデル、線形モデルなどの様々な評価モデルが存在します。それぞれが広告の貢献度を異なる方法で評価します。
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アトリビューション分析の成功企業
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TVCMと動画広告を併用し、動画広告の視聴者と非視聴者がリスティング広告を見た場合のクリック率の差の比較を行ったリクルートや、ラストクリックのみでなく「ビュー効果」を加味したスコアの算出を行ったZ会などの企業が、アトリビューション分析を活用して広告効果を向上させ、コンバージョン率を高めています。
現在、ウェブ広告の効果を検証する上で「アトリビューション分析」という手法が要視されています。
しかしながら、アトリビューション分析という用語を何となく耳にしたことがあるものの、具体的に何を指すのか理解されていない方も多いかもしれません。
この記事では、アトリビューション分析の基本知識を説明するとともに、なぜアトリビューション分析が重要視されているのかについて解説します。
また、アトリビューション分析を成功させた2つの企業事例を紹介するので、アトリビューション分析を活用したい担当者の方はぜひ参考にしてみてください。
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目次
アトリビューションとは？
「アトリビューション」とは、英語の「attribution（～に帰属する）」に由来し、ユーザーが最終的にコンバージョンに至るまでに、間接的に影響を与えた「各流入チャネルの貢献度合い」を指します。
例えば、あるECサイトのコンバージョンが、「商品A」の購入に至るまでに以下の経緯をたどったとしましょう。
① ユーザーがSNSで商品Aを認知（認知）
② ユーザーが口コミで商品Aを閲覧（興味・行動）
③ ユーザーが検索エンジンで商品Aを検索（検討）
④ ユーザーがLP（ランディングページ）経由で商品を購入（購入）
一見すると、コンバージョンの貢献度合いは、④のLPの完成度が高かったためであると評価されがちです。
しかし、実際には、ユーザーが商品Aの購入に至るまでには、①SNS、②口コミ、③検索エンジンの工程も商品Aの購入に貢献しています。アトリビューションとは、最終的なコンバージョンに至るまでに貢献した上記の①～③の接点を指すのです。
アトリビューションが重要視される理由
アトリビューションが重要視される理由とは、どのようなものなのでしょうか。
正しい広告評価を行うため
アトリビューションを重要視すべき最大の理由は、正確な広告評価を行うためです。一般的に、広告評価はコンバージョンを基準にする傾向がありますが、この方法ではコンバージョンの結果にだけ焦点を当ててしまいがちです。
実際には、広告評価で重要視すべきなのは、「ユーザーが商品を知ったきっかけ」など、ユーザーがコンバージョンに至るまでに経由した広告の役割も非常に重要です。
もし、ユーザーがコンバージョンに至るまで経由した広告を軽視し、配信回数を削減してしまった場合、本末転倒となってしまいます。
アトリビューションを重要視する理由は、コンバージョン直前の広告だけでなく、コンバージョンに至るまでの広告を適切に評価する必要があるからです。
広告予算の割り振りに役立つ
アトリビューションを重要視することは、広告予算の割り振りにも役立ちます。
先述のように、コンバージョンには直前の広告だけでなく、ユーザーがさまざまな広告を経由する可能性が高いと考えられます。そのため、上記のケースであれば、経由してきた広告も含めて広告予算を公平に配分しなければなりません。
とある渋谷の美容室を例に考えてみましょう。来店予約をコンバージョンとした場合、「渋谷 美容室」というようなビッグワードでリスティング広告を掲載すると、非常に高額な広告予算が必要になってしまいます。
しかし「渋谷＋美容室＋メニュー名」といったスモールキーワードを使い、SNSなど予算の低い広告手段も組み合わせることで、さまざまな入口から見込み客を獲得できます。
アトリビューションを重要視することによって、コンバージョンに至るまでの広告を全て考慮し、広告予算全体を効果的に割り振ることができます。
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アトリビューションモデルの種類
アトリビューションモデルとは、アトリビューション分析におけるコンバージョン評価方法（コンバージョンに至るまでの貢献度の評価）のことです。
アトリビューションモデルは、以下5つの種類に分かれています。
- ラストクリックモデル
- ファーストクリックモデル
- 減衰モデル
- 線形モデル
- 接点ベースモデル
それぞれについて解説します。
ラストクリックモデル
ラストクリックモデルとは、終点モデルとも呼ばれ、ユーザーが最後に見た広告に100%の貢献度を与えるモデルです。
広告ステップ別の貢献度の割合は、次のようになります。
- 広告1：認知 – 0%
- 広告2：興味・行動 – 0%
- 広告3：検討 – 0%
- 広告4：購入 – 100%
ラストクリックモデルは、広告の最終段階にすべての比重が置かれており、成果に結びついた広告を特定しやすく、費用対効果を計測しやすい特徴があります。
しかし、アトリビューション分析を行わない場合と結果がさほど変わらないため、コンバージョン重視で潜在ユーザーを開拓する手法としてはあまり適していません。
自社の商品やサービスに適した広告やキーワードがわからない場合や、プロモーションの初期段階に適したビジネスモデルといえるでしょう。
ファーストクリックモデル
ファーストクリックモデルとは、起点モデルとも呼ばれ、ユーザーが最初に見た広告に100%の貢献度を与えるモデルです。
広告ステップ別の貢献度の割合は、次のようになります。
- 広告1：認知 – 100%
- 広告2：興味・行動 – 0%
- 広告3：検討 – 0%
- 広告4：購入 – 0%
ファーストクリックモデルは、広告の初期段階にすべての比重が置かれているため、前述のラストクリックモデルとは完全に対照的なモデルです。
このモデルでは、ユーザーとの接点や最初のきっかけを重視し、コンバージョンに直接貢献したキーワードや広告を優先します。
ファーストクリックモデルは、ビッグワードでのバナー広告など、成果よりも認知度の向上を目的としたビジネスモデルに適しているといえるでしょう。
減衰モデル
減衰モデルとは、ユーザーが最初に見た広告からコンバージョンに近づくほど貢献度の評価が高くなるモデルです。
広告ステップ別の貢献度の割合は、次のようになります。
- 広告1：認知 – 10%
- 広告2：興味・行動 – 20%
- 広告3：検討 – 30%
- 広告4：購入 – 40%
減衰モデルは、ユーザーにとって最後に接触した広告が最も貢献度が高くなることから、アトリビューション分析を慎重にじっくりと行う上で適したモデルです。
リターゲティング広告など、比較的短期間で成果に結びつけたい広告に向いているビジネスモデルといえます。
線形モデル
線形モデルとは、リニアモデルとも呼ばれ、ユーザーが商品やサービスの購入に至るまで、全ての広告を均等に貢献度を評価するモデルです。
広告ステップ別の貢献度の割合は、次のようになります。
- 広告1：認知 – 25%
- 広告2：興味・行動 – 25%
- 広告3：検討 – 25%
- 広告4：購入 – 25%
上記の例は4段階でそれぞれ25%ずつと想定していますが、もし購入までの経由が5段階であれば、20%ずつとなります。
ただし、貢献度の割合が均等であることから、どの段階の広告が貢献したかを正確に計測することが困難という見方もあります。
線形モデルは、じっくりと商品やサービスを検討したい高額商品やBtoB商品に適しているといえるでしょう。
接点ベースモデル
接点ベースモデルとは、ポジションベースとも呼ばれ、ユーザーが商品やサービスのことを知った最初と最後に貢献度を評価するモデルです。
広告ステップ別の貢献度の割合は、次のようになります。
- 広告1：認知 – 40%
- 広告2：興味・行動 – 10%
- 広告3：検討 – 10%
- 広告4：購入 – 40%
接点ベースモデルは、最初と最後のクリックに主軸が置かれているため、動画広告などでユーザーとの接点を初期段階に作ろうとする場合によく用いられます。
成果に対する入口と出口を重視したいビジネスモデルに適しているといえるでしょう。
アトリビューション分析を始めるための３つのステップ
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解説します。
仮説を立てる
アトリビューション分析を始めるには、まず、仮説を立てることから始めましょう。ユーザーと自社との接点を洗い出し、どのような経緯で購入（コンバージョン）に至るのかを次のように想定してみます。
① バナー広告で商品Bを認知
② バナー広告から商品Bのサイトにアクセス
③ ②の閲覧履歴からリターゲティング広告が配信
④ ③のリターゲティング広告で商品の概要を知る（興味・関心）
⑤ 商品名を検索し、リスティング広告からコンバージョン（購入）
次に、前述のアトリビューション分析にあてはめ、各ステップごとに貢献度のスコアリングを行い、どのビジネスモデルに該当するかを選別します。
アトリビューションのビジネスモデルを選別し、複数のモデルで比較しながら仮説を立てていきましょう。
仮説を検証する
アトリビューション分析の仮説を立てたら、その仮説を検証します。ユーザーがコンバージョンに至るまでの行動や経緯を調査し、広告の配信効果を測定して、綿密に立てた仮説を分析しなければなりません。
広告媒体によっては「コンバージョン経路レポート」を利用できるため、広告ごとにクリック数、ユーザー数、PV数など、レポートの数値に沿って分析しましょう。
検証結果に基づいて改善を行う
アトリビューション分析の仮説を検証したら、その検証結果に基づいて改善を行います。
コンバージョンに至るまでの経緯を徹底的に調査し、コンバージョン率が高い広告に対する予算の比重を増やしたり、詳細なターゲティングを変更するなど、広告運用方法を改善していきます。
例えば、サイトへのPV数やセッション数が多いのに、コンバージョン率が低ければ、ユーザーが商品の概要をきちんと理解していない可能性も考えられます。
コンバージョン率が低いあらゆる原因を想定し、コンバージョンに至るまでの広告経緯を1つひとつ改善していきましょう。
上記のPDCAのサイクルが早いほど成果に早く直結するので、アトリビューション分析の仮説に対して短期間で結果に結びつくよう、原因の分析と改善を繰り返していくとより効果的です。
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アトリビューション分析に向いているケース
ここからは、アトリビューション分析に向いているケース、向いていないケースについてケース別に解説していきます。
コンバージョンまでに複数のチャネルを経由する商品
アトリビューション分析に最も適しているのは、コンバージョンまでに複数のチャネルを経由するタイプの商品です。一般的にはBtoB商材や高額商品など、コンバージョンするまでにある程度時間を要する商品を指します。
例えば、不動産投資などの数千万単位が動くようなビジネスは、Web広告を少し見ただけですぐに契約しようとするユーザーはほとんどいないでしょう。それどころか、資料請求やセミナーに足を運んでもらうだけでも、相当な労力が必要です。
上記のようなケースでは、まずユーザーに不動産投資についての関心を持ってもらうために、複数の広告チャネルを使ってサービスに対する認知や行動を起こさせなければなりません。
アトリビューション分析に適しているのは、高額かつ商品やサービスの理解にある程度の時間を要する商材が適しているでしょう。
複数回にわたりセッションが発生するようなサイト
アトリビューション分析は、複数回にわたりセッションが発生するようなサイトにも向いています。GA4でコンバージョン経路を確認することで判別できます。
コンバージョンに至るまでに広告を経由した回数が1回である割合が80〜90%を占めるようであれば、アトリビューション分析に適さないサイトであることを意味します。逆を言うと、経由回数が多い割合が多ければそれだけ適していると判断することができます。
コンバージョンに至るまでに経由した回数を参考にして、複数回のセッションが見込めるサイトかを判別しましょう。
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アトリビューション分析に向かないケース
アトリビューション分析に向かないケースとは、どのようなものなのでしょうか。
コンバージョンまでの検討期間が短いサイト
コンバージョンまでの検討期間が短いサイトは、最もアトリビューション分析に向かない商品となります。
例えば、単価の安い消耗品や日用雑貨など、ユーザーがサイトを訪れた時点で購入することが決まっている、あるいは検討期間が短いサイトです。特に認知度が高く、誰でも知っているような商品ほど、複数の広告を経由する意味がありません。
コンバージョンまでの検討期間が短いサイトは、アトリビューションの活躍のしどころがないため、アトリビューション分析に適さないサイトと認識しておきましょう。
比較検討されづらい商品
比較検討されづらい商品も、アトリビューション分析に向かない商品といえます。
比較検討されづらい商品とは、単価の安い消耗品や日用雑貨だけでなく、パッケージされた商品など、購入前から中身や機能の想像がつきやすい商品群です。
そうした商品はコンバージョン率が高く、サイトにたどり着いた時点で他の商品と比較検討されることもほとんどありません。
比較検討されづらい商品は、アトリビューション分析の意義をほぼ果たさないため、アトリビューション分析に向かない商品群といえるでしょう。
アトリビューション分析の活用事例
アトリビューション分析を行った企業の活用事例を2つ紹介します。
求人サイト「リクルート」
求人広告媒体事業を展開するリクルートは、「タウンワーク」「とらばーゆ」といった代表的な求人広告媒体を手がけています。
リクルートが実施したアトリビューション分析は、TVCMと動画広告を併用し、動画広告の視聴者と非視聴者が、リスティング広告を見た場合の、クリック率の差の比較です。結果として、動画広告の視聴者と非視聴者が「アルバイト」と検索した場合に、動画広告の視聴者の方が、非視聴者に比べてクリック率が32.5%高いことが判明しました。
これにより、動画広告がアルバイト求人媒体のクリック率に大きく貢献しており、サイトのクリック自体を目的とするのでなく、動画を最後まで見てもらうことを目的にする方が有益であるということをあぶり出しました。
通信教育サービス「Z会」
「Z会」は、株式会社増進会ホールディングスが展開する通信教育サービス企業です。同社が実施したアトリビューション分析は、ラストクリックのみでなく、「ビュー効果」を加味したスコアの算出を行いました。
その結果、バナー広告がリスティング広告よりもビュー効果とコンバージョンへの貢献度が高いことが判明しています。
バナー広告のビュー効果が潜在ユーザーにアプローチし、潜在ニーズを掘り起こし、最終的なコンバージョンへと繋がっていることがわかったのです。
アトリビューション分析を活用して、広告効果を改善しよう
アトリビューション分析とは、広告の効果をより正確に測るための分析方法です。コンバージョンまでに複数のステップを踏んだり、長期的な検討が必要な商材を分析するのに適しています。
アトリビューション分析を活用して、自社サービスの特性を理解し、広告施策の改善に取り組んでみましょう。
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