マーケティングアトリビューションとは？モデル、ユースケース、ベストプラクティス

マーケティングアトリビューションとは、コンバージョンに至る要因となったタッチポイントに対して貢献度を割り当てる手法のことです。Googleはこれを「重要なユーザー行動に対して貢献度を割り当てること」と定義しています。その貢献度は「ユーザーの経路におけるさまざまな広告、クリック、その他の要因」に分配されます。本ガイドでは、現在使用されているモデル、それぞれのメリット、そして誤解を招きやすい点について解説します。

マーケティングアトリビューションとは何か

顧客が最初の接触でコンバージョンに至ることは滅多にありません。広告を見て、レビューを読み、1週間後にブランド名で検索し、購入に至ります。アトリビューションは、その売上のうち各ステップがどれだけの貢献をしたかを決定します。

ほとんどのレポートにおけるデフォルトの回答は、すべての貢献度をラストクリックに割り当てることです。これは一つの選択肢であり、中立的な事実ではありません。そして、購入に最も近い位置にあるチャネルをシステム的に優遇することになります。

Googleはその仕組みを正確に定義しています。アトリビューションモデルは「1つのルール、一連のルール、またはデータ主導のアルゴリズム」のいずれかになります。それが決定するのは「ユーザーの経路に沿ったタッチポイントに貢献度をどのように割り当てるか」です。

モデルによる違い

ルールベースモデル

ルールベースモデルは、固定されたポリシーを適用します。すべての貢献度をラストクリックまたはファーストクリックに割り当てるか、あるいはすべての接点に均等に分配します。

メリットは、誰にでも説明できる点です。デメリットは、1つのルールですべてをカバーしてしまう点です。ブランド検索と、確度の低いディスプレイインプレッションは、まったく異なる役割を果たしているにもかかわらず、同様に扱われます。

データドリブンモデル

データドリブンモデルは、固定されたルールを適用するのではなく、自社データから重み付けを学習します。Googleは、自社のバージョンについて「アカウントのデータを使用して、各クリックインタラクションの実際の貢献度を算出する」と説明しています。さらに、「各データドリブンモデルは、広告主ごと、およびキーイベントごとに固有のものとなる」と付け加えています。

公開されている要因のリストは知っておく価値があります。このモデルは「キーイベントまでの時間、デバイスタイプ、広告インタラクション数などの要因を組み込んで」います。また、「広告が表示された順序や、クリエイティブアセットのタイプ」も考慮されます。

また、単なる集計ではなく、比較も用いられます。Googleはこれを「反実仮想アプローチ」と表現しています。このアプローチでは、「実際に起こったことと、起こり得たことをモデルが対比」します。その比較によって、どのタッチポイントが最も結果に寄与した可能性が高いかを決定します。

Google Analyticsが現在実際に提供しているモデル

この点については、公開されているアドバイスの多くが古くなっているため、情報源を直接引用する価値があります。

Googleのヘルプページには、「Google Analyticsプロパティのアトリビューションレポートでは、3つのアトリビューションモデルを利用できます」と記載されています。それらは、データドリブンアトリビューション、有料チャネルとオーガニックチャネルのラストクリック、Googleの有料チャネルのラストクリックです。

同ページでは、廃止されたモデルについても同様に率直に述べています。ファーストクリック、線形、減衰、接点ベースのモデルは「2023年11月をもって利用できなくなりました」。

レポートのテンプレートにまだ「線形」の列がある場合、それはプラットフォームが提供を終了したモデルを記述していることになります。これは、チームが引き継いだダッシュボードを監査する際によく見られる発見です。

モデル	ドキュメントに記載されている機能
データドリブンアトリビューション	アカウント独自のデータに基づいて貢献度を分配し、広告主ごとおよびキーイベントごとに固有
有料チャネルとオーガニックチャネルのラストクリック	「直接トラフィックを無視し、顧客が最後にクリックして経由したチャネルにキーイベント値の100%を割り当てる」
Googleの有料チャネルのラストクリック	「コンバージョンに至る前に顧客が最後にクリックして経由したGoogle Adsチャネルに、キーイベント値の100%を割り当てる」
ファーストクリック、線形、減衰、接点ベース	「2023年11月をもって利用不可」

さらに2つの詳細によって、数値の読み方が変わります。

第一に、直接トラフィックはデフォルトで除外されます。同ページには「キーイベントへの経路が直接アクセスのみで構成されている場合を除き、すべてのアトリビューションモデルで直接アクセスはアトリビューションの対象外となります」と記されています。

第二に、数値は事後に変動します。Googleは「コンバージョン発生後、最大7日間はコンバージョンのアトリビューションが再割り当てされる可能性があります」と述べています。そのため、同じ週の月曜日のエクスポートデータと金曜日のエクスポートデータで不一致が生じることがあります。

レポート自体は「広告」配下にあります。Googleの手順では、「左側の [広告] をクリック」し、次に「[アトリビューション] で [アトリビューションモデル] または [アトリビューション経路] をクリック」します。

マーケティングアトリビューションの用途

• 予算配分。次に追加する予算をどのチャネルに投入するかを決定します。
• チャネル評価。最終的な販売に直接至らないチャネルであっても、その役割を果たしているかどうかを判断します。
• クリエイティブとキャンペーンの意思決定。コンバージョン経路にどのアセットが表示されているかを把握します。
• 経営陣への報告。マーケターではない人でも理解できる言葉で、売上が変動した理由を説明します。
• 引き継いだ設定の監査。レポートで使用されているモデルが、チームが使用していると認識しているモデルと一致しているかを確認します。

5つ目の項目は過小評価されがちです。社内におけるアトリビューションに関する議論のほとんどは、2人の人間がそれぞれ異なるモデルを見ていることが原因です。

メリット

暗黙の決定を明示化できる。すべてのレポートには、すでにアトリビューションの選択が含まれています。それを明確に定義することで、単なる前提条件をチームで議論できる対象へと変えることができます。

ファネル上部の施策を正当化できる。顧客を最初に呼び込むチャネルが、最終的な購入に直接至ることは稀です。貢献度を分散させるモデルこそが、そうしたチャネルの価値を可視化する唯一の方法です。

共通の言語が生まれる。週次の数値にどのモデルが使用されているかについて全員の合意が取れれば、議論は手法論から戦略論へと移行します。

知っておくべき限界

モデルは因果関係を測定するものではない。モデルは、観測されたタッチポイント間で貢献度を分配するにすぎません。あるチャネルを削減した場合に何が起こるかを教えてくれるわけではありません。

観測されない接点は不可視である。会話、ポッドキャストでの言及、同僚からの推奨などは、貢献度を割り当てるためのクリック履歴を残しません。

設定によって結果が変わる。Googleは、レポートのアトリビューションモデル、貢献度を受け取ることができるチャネル、キーイベントのルックバックウィンドウを別々の設定としてリストしています。これらのいずれかを変更すると、同じ基礎データであってもレポートの数値が異なります。

期間は常に変動する。最大7日間はアトリビューションの再割り当てが可能なため、当日に提示された数値は暫定的なものにすぎません。

ベストプラクティス

レポートにモデルを明記する。誰も読まない脚注ではなく、レポートのヘッダーにモデル名とルックバックウィンドウを記載します。

1つのモデルを盲信するのではなく、2つのモデルを比較する。データドリブンとラストクリックを並べて確認することで、どのチャネルがモデルの選択に依存しているかが明らかになります。それこそが、議論を交わす価値のあるチャネルです。

発表前にエクスポートデータを確定（フリーズ）させる。貢献度は最大1週間再割り当てされる可能性があるため、ライブビューでプレゼンテーションを行うと、会議の途中で数値が変わってしまう恐れがあります。

プラットフォームの視点とビジネスの視点を切り離す。プラットフォームのレポートはプラットフォームが検知できるものをカウントし、財務は銀行口座に入金されたものをカウントします。この2つを照合することは必要な作業であり、エラーではありません。

合計値だけでなく、経路データも保存する。チャネルの合計値のみをエクスポートしてしまうと、同じ期間に対して別のモデルをテストすることができなくなります。

エクスポートデータをチームが読み解ける形に変換する

アトリビューションレポートには、概念的な問題のほかに、実務的な問題も潜んでいます。数値はあるプラットフォームに存在し、広告費は別のプラットフォームに、そして売上はさらに別のプラットフォームに存在しているのです。

これは分析作業である前に、ファイルを結合する作業です。Powerdrill Bloomは、これらのエクスポートデータをアップロードとして受け入れます。同ツールの言葉を借りれば、すべてのデータセットにまたがって質問を投げかけることで、「チャート、表、エクスポートデータとともに、根拠に基づいた回答を得る」ことができます。

ここでは、通常のレポート作成以上にデータの出所（プロベナンス）が重要になります。同ツールのホームページでは、「すべての数値が、その背景にあるページ、行、数字とともに返される」ことを約束しています。これは、誰かがチャネルの貢献度に異議を唱えたときに、まさに必要となる機能です。

実践的な方法については、週次のサイクルをカバーしたマーケティングアトリビューションレポートの作成ガイドをご覧ください。関連記事では、チャネルROASレポートやクリエイティブパフォーマンスレポートについて解説しているほか、広告費分析ツールのまとめ記事では、より幅広いカテゴリをカバーしています。

結論

マーケティングアトリビューションとは貢献度の割り当てポリシーであり、それに関して最も有益なアプローチは、どのポリシーを使用しているかを明示することです。プラットフォームは3つのモデルに絞り込まれ、直接トラフィックはデフォルトで除外され、数値は事後1週間にわたって再割り当てされる可能性があります。

これら4つの事実を把握しておくだけで、アトリビューションに関する論争のほとんどはすぐに解決します。その上で、同じ期間に対して2つのモデルを比較し、数値が食い違うチャネルについて議論を交わしましょう。

ライブダッシュボードではなく、エクスポートデータを使って作業を行っていますか？チャネル、広告費、売上のファイルをまとめて、Powerdrill Bloomをお試しください。

よくある質問

マーケティングアトリビューションとは、簡単に言うと何ですか？

販売に対する貢献度を、どのマーケティングタッチポイントに割り当てるかを決定する方法のことです。Googleは、重要なユーザー行動に対する貢献度を、その行動に至る経路上の広告、クリック、その他の要因に割り当てることと説明しています。

Google Analyticsが現在提供しているアトリビューションモデルは何ですか？

データドリブンアトリビューション、有料チャネルとオーガニックチャネルのラストクリック、Googleの有料チャネルのラストクリックの3つです。公式ページには、ファーストクリック、線形、減衰、接点ベースのモデルは2023年11月をもって利用できなくなったと記載されています。

なぜ直接トラフィックには貢献度が割り当てられないのですか？

Googleのドキュメントには、キーイベントへの経路全体が直接アクセスのみで構成されている場合を除き、すべてのアトリビューションモデルで直接アクセスは貢献度の割り当て対象外となると記載されています。

アトリビューションの数値が事後に変わるのはなぜですか？

より多くのデータが届くにつれて、貢献度が再割り当てされる可能性があるためです。Googleのページには、コンバージョン発生後、最大7日間はコンバージョンのアトリビューションが再割り当てされる可能性があると記載されています。

データドリブンアトリビューションは何に基づいていますか？

アカウント独自のデータに基づいています。公開されている要因には、キーイベントまでの時間、デバイスタイプ、広告インタラクション数などがあります。また、広告が表示された順序やクリエイティブアセットのタイプも考慮され、反実仮想アプローチによる比較を用いて評価されます。