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  • カテゴリ:集客・広告
  • 2019.01.20(最終更新日:2019.02.05)

3分で分かるアトリビューション分析手法

アトリビューション分析

アトリビューション分析手法について分かりやすく解説しています。

リスティング広告の効果を最大化したい、コンバージョン数を高めたい方必見です。

Googleアナリティクスを利用した分析方法やGDTのアトリビューション分析事例も紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

 

アトリビューション分析とは

casestudy.jpg

アトリビューション分析とは、コンバージョンに至ったラストクリックだけでなく、検討期間中のユーザーがサイトを訪れるきっかけとなった広告に得点を割り振り、個々の広告のコンバージョンへの貢献度を評価する手法です。

アトリビューションとは、英語で Atrributionで属性、帰属を意味します。

金融業界用語で、株式や債権に分散して投資したときに、収益への貢献度を評価するための分析手法でした。

運用型Web広告が、リスティング広告以外に広がり、ラストクリックだけで費用対効果を計測できなくなってきたので、この考えがWeb広告に転用されました。

コンバージョンまでのユーザー体験を図式化することで、ユーザーが途中で接触した広告のコンバージョンへの貢献度を評価します。

  これまで アトリビューション
ラストがすべて 初回、中間、ラストと適切に配分する

アトリビューション分析では、あるユーザーがコンバージョンするまでの導線上に接触したメディアを順に並べ、それぞれの貢献度を分数として得点化します。

例をご覧ください。

  起点 線形 終点
ディスプレイ広告 20 40 70
リスティング広告 50 30 20
動画広告 70 20 10

全てのユーザーのコンバージョンパスについて、経路・メディアごとに算出し、全員分の得点を表したもです。

メディア単位の貢献度を定量的に評価します。

「終点」だけを見ると、動画広告はほとんどコンバージョンに貢献しておらず、予算を削減するべきだと判断できます。

しかし「起点」に目を向けると、ディスプレイ広告より大きな数字をあげており、最初の接触点としては大きな貢献をしていることが分かります。

「線形」で総合的なコンバージョンへの貢献度を見ても、ディスプレイ広告やリスティング広告と同程度の貢献をしていると言えます。

アトリビューション分析により、ラストクリックに貢献することが明確なリスティング広告に予算を当てるのではなく、貢献が大きいメディアに、適切に予算を割り当てることができるようになります。

Googleアナリティクスには、7つのアトリビューションモデルがある

attributionmodel.jpg

Googleアナリティクスのアトリビューション分析には7つのモデルがあります。

ga.jpg

Googleアナリティクスのレポート画面で、コンバージョン→アトリビューション→モデル比較ツールを選択します。

異なるモデルを使ってコンバージョンへの貢献度を比較してみましょう。

7つのアトリビューションモデル

  • 終点
  • 最後の間接クリック
  • AdWords広告のラストクリック
  • 起点
  • 線形
  • 減衰
  • 接点ベース

終点

終点は、これまでの運用型で、ラストのクリックを評価するモデルです。

コンバージョンに至った最終地点に100%割り振ります。

コンバージョン直前のユーザーへのプロモーションを重視します。

検討期間が短い場合は有効です。

最後の間接クリック

終点の1つ前のクリックに100%割り振ります。

Googleアナリティクスの標準モデルで、比較対象としてよく使われます。

AdWords広告のラストクリック

最後にクリックしたAdWords広告に100%割り振ります。

Adwords広告に夜プロモーションを重視している場合に有効です。

起点

最初に利用したメディア・経路に100%割り振ります。

プロモーションが初期のブランド認知を重視する場合に有効です。

線形

経路上の全てのチャネルに均等に割り振ります。

販売サイクル全体を通して、顧客との接点を維持したい場合に有効です。

減衰

CVに近いほど多く割り振ります。

検討段階の短い短期プロモーションの場合に有効です。

接点ベース

起点と終点に40%ずつ、途中の経路に20%割り振ります。

認知させた点と実際にCVを促した点の2点を重視する場合に有効です。

初心者には「起点」、「終点」、「線形」の3つを使うことをオススメします。

ga2.jpg

検討期間が短い商材やサービスなら終点が重要になります。

検討期間が長い商材やサービスなら全ての接触点が同様に重要です。

ブランディングや認知拡大を目指す場合は、起点が重要になります。

線形モデルは、コンバージョンに至るユーザーの経路が平等に評価されるので、全体像を把握するのに便利です。

BtoBマーケティングにおけるアトリビューション分析の役割

attribution3.jpg

BtoBの商材やサービスは2〜3ヶ月と比較的検討期間が長いため、アトリビューション分析により適しています。

オンラインとオフラインを横断したユーザー行動の把握をすることで、BtoBマーケティング活動を正確に分析することができるようになりました。

 

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することで、どのメディアや経路がコンバージョンに貢献しているか把握することができるため、無駄な広告を削減することにつながります。

また、広告の貢献度を算出して、貢献度の高い広告が分かるだけでなく、新規客、既存客それぞれに適した広告は何かも把握できます。

「新規客向けには動画広告やタイアップ広告が有効である」、「既存客には、ディスプレイ広告が有効である」などユーザーの属性別に対策することも可能です。

アトリビューション分析の事例

image5.jpg

GDTで運用しているアトリビューション分析の事例をご紹介します。

あるIT(BtoB)系企業のCPAを50%削減し、収益を60%、コンバージョンを70%向上させた実績があります。

最初に、リスティング広告をキーワードグループごとに評価しました。

各メディアの貢献度を正確に理解するために、全キーワードを1つずつ見るのではなく、キーワードをグループごと分け、グループの属性と各メディアを結びつけました。

キーワードグループごとにコンバージョンパスを評価し、詳細にデータを追いかけることで、運用の効果を高くしたのがポイントです。

以下の表は、ラストクリックコンバージョン数と、アトリビューション分析で算出した得点の増減比率です。

キーワードグループ 出稿金額(X) ラストクリックコンバージョン数(Y) アトリビューションスコアコンバージョン(Z) スコア改善率(Z÷Y)
グループA 400万円 3000 4000 133%
グループB 100万円 1000 900 90%
グループC 200万円 0 0

グループAでは、ラストクリックコンバージョン数より、アトリビューションスコアコンバージョンの方が多いです。

つまり、グループAは、ラストクリックより、他のキーワードや他の広告でコンバージョンした経路での登場回数が多く貢献度が高いグループであることが分かります。

よって、CPAを一律に適用せず、やや幅を持たせて、どのパスでもコンバージョン数を増やす効果があります。

一方、グループBは、アトリビューションスコアコンバージョンが低めです。

ラストクリックの方が高いので、現状のまま運用します。

グループCは、ラストコンバージョン数がゼロで、アトリビューションスコアコンバージョンもゼロでどの切り口で見てもコンバージョンに貢献していませんでした。

コンバージョンに貢献していないグループCの毎月発生する広告を止め、貢献度の高い広告に配分することでCPAを50%削減し、収益を60%、コンバージョンを70%向上することができました。

GDTのネット広告運用サービスの特徴

GDTのネット広告運用サービスの特徴

GDTは、運用型広告を得意としています。

PDCAを高速に回し、なぜ効果が上がったのか、効果が悪かったのか考え、クライアントに説明し、次の打ち手、施策、ソリューションを提示します。

クライアントの売上、利益に貢献し、クライアントの信頼を獲得しています。

競合が増えて、CPAが悪化している、コンバージョン数が上がらないなどお悩みのお客様ぜひ一度お問い合わせください。

GDTコンサルタントがお手伝いさせていただきます。

アトリビューション分析の今後

アトリビューション分析の今後

今後デジタルの進化が加速すると、オフラインとオンラインの垣根が無くなり、人々の購買プロセスは複雑化してきます。

アトリビューション分析はますます重要度が高まっています。

オンライン広告の計測だけでなく、テレビを始めとしたマス広告のオフライン広告の計測もアトリビューション分析できる環境があります。

ラストクリックだけの評価指標だと、今後の広告最適化は難しくなっています。

まとめ

アトリビューション分析

月に数百万円〜数千万単位の広告を投資している企業様には、アトリビューション分析をしていくことは重要です。

これをきっかけに、アトリビューション分析を取り入れて、広告の貢献度を把握し、予算の配分を見直してみましょう。

この事業についてもっと詳しく知りたい方へ

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この記事を書いた人

GDT(編集部)

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