「アトリビューション分析の具体的な方法が分からない」
「どの評価モデルを採用すれば良いか悩んでいる」
「アトリビューション分析を活用して広告の費用対効果を高めたい」
アトリビューション分析を行うにあたって、上記のような悩みや課題を持っているのではないでしょうか。アトリビューション分析は各広告による売上への貢献度を検証する手法であり、活用することで販促における費用対効果の向上を図れます。
効率的に売上を獲得するためには、アトリビューション分析を用いて評価した貢献度をもとに広告費を適切に配分することが重要です。
本記事では、アトリビューション分析で用いる評価モデルの特徴や具体的な実施手順を解説します。広告費の配分を最適化し効率的にCVの獲得へつなげたいとお考えの方は、ぜひ参考にしてください。
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Contents
アトリビューション分析は広告の貢献度を可視化する手法
アトリビューション分析は、複数の広告ごとに成果への貢献度を評価する手法です。アトリビューション分析では直接成果につながった広告だけでなく、間接的にCVを促したプロモーションの貢献度も評価されます。CVに至るまでにユーザーが閲覧したすべての広告を評価対象とするため、マーケティング施策の効果をより詳細に検証できる分析手法です。
売上アップのために予算を投資すべき広告は、実際にCV獲得につながっているページだけではありません。オンライン上で買い物をする際、多くのユーザーは「Web広告」や「口コミ」など商品と複数の接点を経て購入を決定しています。
そのため商品の購入を促す広告だけではなく、ブランド認知や購買意欲の向上など間接的に貢献する施策も重要です。CVへ貢献している広告を見極め該当のメディアを強化することで、売上獲得効率の最大化を図れます。
間接的にCVへ貢献するマーケティング施策については、関連記事の「アシストコンバージョンの意味とECサイト運営の分析において必要となる理由を解説」にて詳しく紹介していますので、ぜひ参考にしてください。
アトリビューション分析を行う2つのメリット
アトリビューション分析の効果を最大限に発揮するためには、具体的なメリットを理解しておくことが重要です。ここでは、アトリビューション分析を行う代表的なメリットを紹介します。アトリビューション分析のメリットを存分に生かし、業績アップにつなげましょう。
1. 広告費の配分を最適化できる
アトリビューション分析を行うことで各広告におけるCVへの貢献度が可視化され、広告費の配分を最適化できます。効率的にCVを獲得するためには、直接または間接的に成果へつながっている広告を見極めて適切な予算を投資することが重要です。
CVへの貢献度が高い広告は予算を上げ、成果につながりづらいページはコストを削減することで投資収益率（ROI）が高まります。一方で、アトリビューション分析を活用できていない場合は予算を適切に配分できず、CVRの低下や余分な広告費の増加につながるため注意が必要です。
限られた広告費で売上を最大化するためにはアトリビューション分析を行い、CVへの貢献度に応じて予算を配分しましょう。
2. 効果的なマーケティング施策の立案につながる
アトリビューション分析を行えば、CVに至るまでのユーザーの動向を把握しやすくなります。ユーザーが購入の意思決定をするまでの流れを把握できると、顧客視点をもとにしたマーケティング施策の立案が可能です。
ユーザーの動向を可視化することで、商品を購入するまでの各段階における顧客のニーズや訪れているメディアの種類を捉えやすくなります。これらのデータをもとに、効果的なアプローチ方法の検討や出稿するメディアの選定が可能です。
マーケティング施策の効果を高めるにはアトリビューション分析を行い、ユーザーの行動や心理状態に基づいたアプローチを行いましょう。またアトリビューション分析によって導き出されたユーザーが購入するまでの流れは、カスタマージャーニーマップの作成に活用できます。
カスタマージャーニーマップについては関連記事の「カスタマージャーニーが意味ないのは作成方法の問題！効果を高める5つの注意点を解説」にて詳しく紹介していますので、ぜひ参考にしてください。
アトリビューション分析における6つの評価モデル
アトリビューション分析を用いて広告費の配分を最適化するためには、適切な評価モデルの選択が重視されます。アトリビューション分析において評価モデルとは、ユーザーがコンバージョンにいたるまで、各々の広告が「どの程度貢献したか」を判定する指標です。ここでは、6つの評価モデルの特徴や注意点について解説します。アトリビューション分析の目的や商品の特性を考慮し、適切な評価モデルを選びましょう。
1. ラストクリックモデル
ユーザーがCVの直前にクリックした広告や、対応する検索ワードのみに対して100%の貢献度を配分する評価モデルです。成果を重視する評価モデルであり、CVに至ったページのみの効果を測定した場合と変わらない結果になります。
広告運用の開始直後でCVにつながる接点が1箇所のみの場合や、季節商品やキャンペーンなど短期の戦略における効果測定に適している評価モデルです。顕在層のユーザーに向けた広告における貢献度の評価は可能ですが、潜在顧客への効果については判定できません。
2. ファーストクリックモデル
最初にクリックされた広告や、対応する検索ワードのみが「CVへ貢献している」とする評価モデルです。ラストクリックモデルとは真逆の評価方法であり「起点モデル」とも呼ばれています。
CVまでに複数の広告を閲覧したとしても、最初にクリックされたメディアのみを重視する考え方です。ブランドの認知度アップを目的とした広告を配信する際や、新商品のプロモーション時の効果測定に適しています。ただし長期にわたって検討される商品の広告の効果や、CVへの貢献度の評価には向いていません。
3. 均等配分モデル
ユーザーが閲覧したすべての広告が同等にCVへ寄与していると考え、貢献度をそれぞれ均等に割り振ります。「線形モデル」とも呼ばれ、アトリビューション分析の初心者でも取り入れやすい評価モデルです。
ユーザーが複数の広告との接触を経てCVに至ると想定した評価方法で、さまざまなビジネスモデルにおいて活用されています。複数の広告や幅広い検索ワードを設定しているケースで、CVへ寄与した施策の判別が可能です。
特に複数のメディアを行き来し、購入を検討するのが比較的長期間である商品やサービスを扱う場合の評価に向いています。長期間検討される商材として一般的なものは、高額なアイテムやBtoBサービスなどです。
CVにつながるユーザーとの接点が明確になるため、カスタマージャーニーマップの作成に応用できます。ただし評価のためには一定量のデータが必要であり、CVへの貢献度が高い接点は判別しづらいモデルです。
4. 減衰モデル
ユーザーがクリックした広告のうちCVに近いほど高い貢献度を割り振り「接触して時間が経ったページほど効果は薄れる」とする評価モデルです。ラストクリックモデルと同じく、CVに直接つながる広告を重視しています。キャンペーンやリターゲティング広告など、短期で完結する戦略の効果測定に有効です。
また時間の経過による広告効果の減少を考慮しているため、長期間にわたって購入を検討されることが多い商品のマーケティング施策を評価できます。ただし初期にクリックされたメディアの貢献度は低く見積もられるため、認知度アップを目的とした広告の評価には向いていません。
5. 接点ベースモデル
CVにつながる経路のうち、最初と最後にクリックされた広告の貢献度を高く配分し、中間のメディアでは低く見積もる評価モデルです。基本的にはユーザーが最初と最後に接触した広告に40%ずつの貢献度を、中間のメディアには残り20%を当分して割り振ります。
接点ベースモデルでは「認知度の向上」と「CVへの誘導」の両方を目的としたマーケティング施策の効果について評価が可能です。また長期間にわたって購入を検討されやすく、認知度が低い商品における施策の検証に向いています。
6. データドリブンモデル
膨大なデータをもとにユーザーの行動を統計的に分析し、各広告における実際の貢献度を算出する評価モデルです。データにもとづいて正確に評価できる手法であり、Google広告やGA4などで採用されています。
多数の広告を用いており、CVまでの経路が複雑なマーケティング施策を行っている場合の評価に効果的です。評価には十分なデータの蓄積が必要のため「30日間で300回以上のCV、3000回以上のクリック」という条件を満たす広告のみ利用できます。
安定的な売上や広告の表示回数を獲得できている企業であれば活用できますが、そうでなければ条件を満たすためにある程度の投資が必要です。データドリブンモデルで評価していても、CVやクリック数が規定の条件以下になると、自動的にラストクリックモデルへ切り替わります。
参照：Google広告｜データドリブン アトリビューションについて
アトリビューション分析を行う3つの手順
ここでは、アトリビューション分析の手順を解説します。各マーケティング施策がCVへ与える効果を分析し、広告費を適切に配分したい担当者様は、ぜひ参考にしてください。
1. CVに至る経路の仮説を立てる
ユーザーとの接点を洗い出し、CVに至るまでの経路の仮説を立てます。ユーザーが購入に至るプロセスは多様化しているため、各接点を具体化し顧客の心理状況に応じたアプローチができているかの検証は重要です。
事前に設定したペルソナやカスタマージャーニーマップをもとに、CVへの経路を複数リストアップした中から1つの仮説を選定しましょう。選んだ仮説をもとに、アトリビューション分析で使用する評価モデルを設定します。
評価モデルは、マーケティング施策の目的や商品の特性に応じて複数の手法を使い分けましょう。複数の評価モデルを検討しておくと多角的な視点から分析でき、施策の効果の全体像を把握しやすくなります。
2. 広告の効果を測定する
CVにつながる経路として仮説立てたルートにおいて、該当する広告や施策の効果測定を行いましょう。CVに至ったユーザーの行動を「アトリビューション分析ツール」を用いて計測し、評価モデルにもとづいて各広告の貢献度を算出します。アトリビューション分析ツールで計測する対象は、以下のような項目です。
- 広告との接触日時
- 検索エンジン
- 広告表示回数
- サイト訪問数
- 広告動画再生数
該当の広告の表示回数が増えた期間や、キャンペーン実施時にCVRが伸びているかなどを確認し、期待する成果が得られているか検証しましょう。
3. 広告費の配分を調整する
測定結果をもとに広告費の配分を改善し、予算の最適化を目指しましょう。CVへの貢献度にもとづいて施策の優先順位をつけ、配信を強化または抑制する広告を検討します。貢献度の高い広告の予算は増加させ、CVへの影響が低いページではコストを削減することが重要です。
アトリビューション分析は一度実施したら完了ではなく、PDCAサイクルを回して改善を続けましょう。市場の状況やユーザーのニーズは日々変化するため、定期的に広告の貢献度や予算配分を見直すことが重要です。広告費の配分を調整した後のCVRの変化を測定し、施策の効果検証と改善をくり返して費用対効果の向上を図ります。
アトリビューション分析で広告費を最適化するならFORCE-R
アトリビューション分析は複数の広告や施策を検証する手法のため、対象のデータは膨大になる点に注意しましょう。扱う広告や施策が多いほどアトリビューション分析は複雑化し、貢献度の評価や予算配分の改善が困難です。また複数の広告を扱う場合、専門的な知識がないと分析に多くの時間や労力がかかります。
膨大なデータを分析して広告費の最適化につなげるには、専門家に依頼するのがおすすめです。FORCE-Rには分析手法に精通した専門コンサルタントがおり、複数の広告を扱う場合であっても適切に評価できるようサポートいたします。広告費を最適化して効率的に売上アップを目指したい担当者様は、ぜひお問い合わせください。
まとめ｜アトリビューション分析では適切な仮説の設定が重要
アトリビューション分析を活用して広告費を最適化するには、CVに至る経路の仮説を的確に設定することが重要です。仮説の設定が不適切だと、実際はCVに大きく寄与している重要な接点を取りこぼした状態で、アトリビューション分析を進めてしまう可能性があります。
適切な仮説を立てるにはユーザーの行動を想定するだけでなく、扱う商品の特性やマーケティング施策の目的などを複合的に考慮しましょう。FORCE-Rでは経験豊富な専門コンサルタントにより、アトリビューション分析における仮説設定のアドバイスが可能です。
