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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DDAの概要と重要性
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データドリブンアトリビューション（DDA）は、コンバージョンに至るまでのユーザーのクリック行動を分析し、最も効果的な広告要素を特定するモデルです。これにより、最適な広告運用が可能となります。
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DDAの主なメリット
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DDAを活用することで、効果の高い広告やキーワードを明確化し、入札単価を最適化することができます。これにより、広告予算の無駄を削減し、成果を最大化できます。
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DDA導入の条件
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DDAの実施には、Googleアナリティクス360の利用や一定量のデータ蓄積が必要です。
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データドリブンアトリビューション（DDA）の基礎知識
コンバージョン率改善に大きく貢献するデータドリブンアトリビューション（DDA）は、ユーザー行動（クリック）を分析し、広告効果を最適化するための分析フレームです。
さっそくデータドリブンアトリビューション（DDA）の概要を見てみましょう。
アトリビューションとは？
アトリビューションとは、英語で「特性・帰属」を意味する名詞で、Web業界ではメディアごとのコンバージョンへの貢献度を測る度合いとして使われています。
ある結果への要因の貢献度を測るモデルをアトリビューションモデルと言いますが、アトリビューションモデルでは、よく用いられる「ラストクリックコンバージョン」のみを計測するのではなく、「初回接触クリック」や「中間接触クリック」に細分化して評価し、どのようにコンバージョンに結びついているかを計測します。
スポーツの得点に例えて見てみましょう。バスケットで得点を決めた選手が「ラストクリック」であれば、得点を決めた選手へボールをパスした選手たちが、「初回接触クリック」や「中間接触クリック」となります。多くのボールパスがつながって、最終的にゴールへの得点（コンバージョン）が入ります。ユーザークリック評価も、スポーツ同様に細分化して評価を行います。
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データドリブンアトリビューション（DDA）とは？
データドリブンアトリビューション（DDA）とは、コンバージョンに至るまでのクリックの中で、どの部分がコンバージョンに大きく貢献しているかを評価するフレームのことです。
自社Webサイトで設定しているコンバージョンが達成されるまでに、ユーザーはさまざまな行動をとっています。それらユーザーの行動（クリック）を細分化し、何が具体的にコンバージョンに結びついたかを探っていくのが、データドリブンアトリビューション（DDA）です。
データドリブンアトリビューション（DDA）を用いることで、自社で出稿しているどの広告がコンバージョンに貢献しているかが分かります。つまり広告効果を把握することができるのです。広告効果の現状把握により、今後の広告戦略立案や、コンバージョンのさらなる最適化を見込めます。
なお、Googleで利用できるアトリビューションモデルは、以下の通りです。
| ラストクリック | 最後にクリックされた広告・キーワードへ貢献度を割り当て |
|---|---|
| ファースト・クリック | 最初にクリックされた広告・キーワードへ貢献度を割り当て |
| 接点ベース | 最初と最後にクリックされた広告・キーワードへ各40%の貢献度を割り当て 最初と最後以外にクリックされた広告・キーワードへ残り10%ずつを割り当て |
| 減衰 | コンバージョンまでの時間が短いクリックに貢献度を割り当て |
| 線形 | すべてのクリックに貢献度を均等に割り当て |
Googleのアトリビューションモデルは、上記のようにルールを定め、「貢献度」を割り当てます。
検索ワードを例に見てみましょう。
ハワイへの旅行を検討しているユーザーが、「ハワイ ゴルフ場」と検索するよりも、「ハワイ島 ゴルフ場 料金」と検索しているユーザーの方が実際のコンバージョンは高くなり、「ハワイ島 ゴルフ場 料金」というキーワード広告の方が、コンバージョンに対する貢献度が高く割り当てられます。
データドリブンアトリビューション（DDA）活用のメリット
では、データドリブンアトリビューション（DDA）のメリット3つを紹介します。
1. 成果の高いキーワード、広告、広告グループ、キャンペーンがわかる
データドリブンアトリビューション（DDA）では、ユーザーのクリック行動を「コンバージョンに至った」クリックと「コンバージョンに至らなかった」クリックで経路比較を行います。
そのため、どのキーワード、どのキャンペーンがユーザーの行動を促したのか、明確に分かるようになります。コンバージョンに至った経路を割り出せるので、より価値の高い広告インタラクションに高い貢献度を割り当てることができます。
結果、成果の高いキーワードや広告グループを特定することができるのです。
2. 実際のデータに基づいて分析することで入札単価が最適化できる
どの広告が効果があったか？どのキャンペーンが不要だったか？が丸わかりになるので、一つひとつの広告に対して適正価格を計算でき、広告ごとの最適な入札単価を割り出すことができます。よりユーザー行動に直結している広告に重点をおき、アカウント特定の掲載結果データに基づいて入札単価を最適化するので、広告予算にムダが生じにくくなります。
具体的には、下記の基準で入札単価が評価されます。
- 広告のクリック数をもっとも多く得ているキーワード
- 検索が行われているデバイスと地域
- 売上がもっとも多い時間帯と曜日
3. 複数のデバイス間でのデータ分析ができる
ユーザーが使用するデバイスは、PCだけではありません。PCからのコンバージョン率はたしかにスマホよりも高くなりがちですが、タブレットやスマホなど、多様なデバイスがあります。
それらデバイス間でのデータ分析も行えるため、ターゲットユーザーの傾向を把握し、もっとも高いコンバージョン率のデバイスへの広告戦略を組み立てることが可能です。
また、もっともコンバージョン数が多かった時間帯の割り出しも可能なため、時間帯×デバイスデータの分析で、広告効率を高められます。
データドリブンアトリビューション（DDA）の実施条件、必要なデータ量
広告効率最適化やコンバージョンアップに効果を見込めるデータドリブンアトリビューション（DDA）ですが、データドリブンアトリビューション（DDA）を用いるには、いくつかの実施条件があります。
Google アナリティクス 360を利用していること
Googleアナリティクスには、無料版と有料版がありますが、データドリブンアトリビューション（DDA）を使用するには、有料版のGoogleアナリティクス360を利用していることが、前提条件となります。
ちなみにGoogleアナリティクス360の利用料金は、月間10億ヒットを超えるまでは一律130万円となっています。予算にゆとりがある企業でないと、Googleアナリティクス360の利用は難しいかもしれません。
「eコマーストラッキング」か「目標」が設定されていること
Googleアナリティクスの機能のひとつである「eコマーストラッキング」では、レポート上で「カテゴリ別」や「売上金額」、「単価」などに区分して結果を集計できます。
また、「目標」レポートでは「滞在時間」や「セッション」などの目標を設定し集計することができますが、このeコマーストラッキングか目標のどちらかがきちんとGoogleアナリティクス内で設定されていないと、データドリブンアトリビューション（DDA）は稼働しません。
これらの設定をGoogleアナリティクス内でしっかりと行いましょう。
過去30日間で3,000回以上の広告インタラクションがされていること
自社Webサイトの実績として、過去30日間で3,000回以上の広告インタラクションがあることも、必要条件に含まれています。広告インタラクションはあいまいな定義ですが、要は広告へのクリックなどユーザーアクションが可視化されたデータです。
コンバージョンではないので、何らかのインタラクションが3,000回以上見いだせていれば、条件クリアとなります。
しかし、データドリブンアトリビューション（DDA）の利用中に広告インタラクションが2,000未満に減少してしまうと、アトリビューションモデルの利用が継続できなくなってしまいます。
データの減少はアラート表示してくれるので、常に広告インタラクションの数値に目を光らせておきましょう。
過去30日間でコンバージョン アクションに300回以上のコンバージョンを得ていること
広告インタラクションと同様に、過去30日間に300以上のコンバージョンが実績として提出できることが、データドリブンアトリビューション（DDA）では求められます。
データドリブンアトリビューション（DDA）の実施要件は、以前は600回以上のコンバージョンでしたが、数値が簡素化されました。
とはいえ、データドリブンアトリビューション（DDA）の利用中にコンバージョンが200を下回ってしまうと、モデルの利用継続ができなくなってしまうので常に300以上のコンバージョンを維持できるよう、注意が必要です。
まとめ
今回は、出稿広告の最適化に役立つ便利な機能、データドリブンアトリビューション（DDA）を紹介しました。より高い投資収益を追求するなら、データドリブンアトリビューション（DDA）の導入は欠かせないでしょう。
しかしデータドリブンアトリビューション（DDA）の利用には、「Google アナリティクス 360」を利用していることなど、なかなか厳しい条件が課せられます。Google アナリティクス 360は高い費用がかかるため、データドリブンアトリビューション（DDA）なんて導入できない…と諦めたくなるかもしれません。
広告の出稿データを丁寧に分析すれば、データドリブンアトリビューション（DDA）に近い効率的な広告運用が可能となります。
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