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アトリビューションとは? 主な種類と具体的な分析方法を解説

達成したい目的(コンバージョン)に至るまでの経路が多様化している現代で、Web広告の運用を最適化するにはアトリビューション分析が欠かせません。しかし、アトリビューションが理解できていないマーケティング担当者も多いと思います。

本記事では、アトリビューションの定義や種類、具体的な分析方法などを解説します。自社施策の参考にしてください。

アトリビューションとは?

マーケティング用語のアトリビューションとは、広告ごとに達成したい目的(コンバージョン)への貢献度のことです。英単語のアトリビューション(attribution)には「帰因」や「帰属」などの意味があり、広告コンバージョンに至った要因を数値化したものです。

アトリビューションを測定して分析することを、アトリビューション分析といいます。もともとは金融業界が金融資産の投資成果を分析するために用いていましたが、Web広告運用においても取り入れられるようになりました。

アトリビューション分析は、直接成果につながる接点だけを評価するのではなく、コンバージョンに至るまでに経由した広告に貢献度を割り振ります。そうすることで、途中の接点も評価する点が特徴です。例えば、認知向上のためのディスプレイ広告経由のコンバージョンが多ければ、その広告のアトリビューションは高く評価されます。

Webマーケティングのアトリビューション分析で用いられる指標は、広告表示数やクリック数、およびコンバージョンに至るまでの経路などです。Yahoo!広告では、これらの情報を自動的に集計して提供しています。

Web広告でアトリビューションが重要な理由

Web広告でアトリビューション分析が重要な理由は、間接効果などの見えづらい広告の成果も数値で可視化することで、広告運用を最適化できるためです

精度の高いアトリビューション分析ができれば、1件コンバージョンするまでに経由した各広告の貢献度をCPA(Cost Per Action:コンバージョン1件にかかった広告費)として数値化できます。その結果、成果の多い広告に予算を割り当てたり、広告から得られる収益を予想したりできます。

Web広告運用でアトリビューション分析が重要視されるようになったのは、流入経路が多様化してきているからです。Web広告の手法や出稿先の選択肢が増えたため、自社サイトへの流入経路が複雑になりました。また、ユーザー自ら情報検索するようになり、さまざまなプロセスを経てコンバージョンに至るケースも増えました。アトリビューション分析をおこなうと、認知から購入・契約に至るまでのユーザーの行動や心理を理解ができ、広告運用を総合的に改善できます。

コンバージョンについて、こちらの記事でも詳しく解説しています。ぜひ併せてご覧ください。

コンバージョン(CV)とは? 指標の種類と広告運用で改善すべきこと」を読む

アトリビューションモデルの主な種類

アトリビューション分析では、目的によって貢献度の割り振り方を変えます。割り振り方をモデルと呼んでおり、「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」の5つが主要モデルとして利用されます

以下の解説では、コンバージョンに至るまでの経路を「広告1(認知)→広告2(興味・関心)→広告3(比較検討)→広告4(購入)」と仮定し、貢献度の割り当ての例を紹介します。

アトリビューションモデルの主な種類

ラストクリックモデル

コンバージョン経路の終点にすべての貢献度を割り当てるモデルです。そのため、アトリビューション分析をおこなわない場合と結果は変わりません。貢献度の割り当ては以下のとおりです。

接点 貢献度の割り当て
広告1(認知) 0%
広告2(興味・関心) 0%
広告3(比較検討) 0%
広告4(購入) 100%

ラストクリックモデルは、慎重な成長戦略に適したモデルで、広告運用を開始した直後や新たなメディアに出稿する場合などに用います。また、コンバージョンを重視するマーケティングの場合も、ラストクリックモデルが適しています。

ファーストクリックモデル

コンバージョン経路の最初の接点に、すべての貢献度を割り当てるモデルです。貢献度の割り当ては以下のとおりです。

接点 貢献度の割り当て
広告1(認知) 100%
広告2(興味・関心) 0%
広告3(比較検討) 0%
広告4(購入) 0%

ファーストクリックモデルは、認知度向上を目的とした広告配信をおこなう際に多く用いられます。初回の接触のみに貢献度を割り当てるため、獲得メインの配信で利用されることは多くないですが、ブランド認知度を向上させる際などにはファーストクリックモデルが適しています。

減衰モデル

コンバージョンに近い接点ほど貢献度を多く割り当てるモデルです。貢献度の割り当ての一例は以下のとおりです。

接点 貢献度の割り当て
広告1(認知) 10%
広告2(興味・関心) 20%
広告3(比較検討) 30%
広告4(購入) 40%

減衰モデルは、コンバージョンに近い広告ほど重視されるため、慎重なアトリビューション分析が可能です。リターゲティング広告などを用いて、なるべく短期間で成果につなげたいマーケティングでよく用いられます。

線形モデル

貢献度を均等に割り当てるモデルです。貢献度の割り当ては以下のとおりです。

接点 貢献度の割り当て
広告1(認知) 25%
広告2(興味・関心) 25%
広告3(比較検討) 25%
広告4(購入) 25%

線形モデルは貢献度に偏りがないため、さまざまなビジネスモデルで用いられるモデルです。特に検討プロセスが長く、接点を行き来しやすい高額商品やBtoBに向きます。ただし、ある程度サンプル数が集まらないと、正しい結果が出にくい点に注意が必要です。

接点ベースモデル

起点と終点を重視して貢献度を割り当てるモデルです。貢献度の割り当ての一例は以下のとおりです。

接点 貢献度の割り当て
広告1(認知) 40%
広告2(興味・関心) 10%
広告3(比較検討) 10%
広告4(購入) 40%

最初に接触した広告とコンバージョンに直接関係する、広告の貢献度が高いビジネスモデルで用いられるモデルです。例えば、認知のための広告に長尺の動画広告を用いるなど、最初の接点を重視する施策で接点ベースモデルが適用できるでしょう。

アトリビューション分析のやり方

ここではアトリビューション分析の手順を、3つのプロセスに分けて解説します。

ビジネスモデルに合わせた仮説を立てる

アトリビューション分析の実施には、まずユーザーと企業の接点を洗い出し、どのような経緯でコンバージョンに至るかといった仮説を立てることが必要です。先に紹介したような、認知から購入までのモデルケースを具体的に作成します。例えば、以下のようなモデルケースです。

  1. ディスプレイ広告でキャンペーン開催を知る
  2. ターゲティングしたWebサイトのバナー広告をみて自社サイトにアクセスする
  3. 自社サイト閲覧履歴に基づいて配信したリターゲティング広告を見て関心を深める
  4. 商品名を検索してリスティング広告経由で申し込む

次に、モデルケースとビジネスモデルに適したアトリビューション分析モデルを選び、必要に応じて貢献度の割り当てやスコアリングの方法を調整します。Web広告においては、広告表示数やクリック数などの客観的な指標で貢献度を測定できることがメリットです。

とはいえ、仮説を立てるのは簡単ではなく、仮説を立てるための事前リサーチも必要になります。Yahoo!広告ではアトリビューション分析のための「コンバージョン経路レポート」を利用できるので活用しましょう。ユーザーの広告上の行動が時系列で数値化されています。

コンバージョン経路レポートについて詳しく見る

広告配信効果を計測し仮説を検証する

コンバージョンに至ったユーザーの行動を調べて広告配信効果を測定し、仮説が正しかったかどうかを検証します。接触した広告の出稿先や、コンバージョンに至るまでの経路を調べて、期待した成果が出ているかを分析しましょう。

例えば、Yahoo!広告の「コンバージョン経路レポート」では、広告グループ単位やキャンペーン単位で広告表示数やクリック数、アプローチできたユーザー数、動画視聴数などが集計されています。また、集計期間の選択も可能です。データを分析すると、コンバージョンが伸びているか、接触数が増えているかなどがわかります。

検証結果に基づき広告を改善する

検証結果に基づいてコンバージョン率が伸びている広告の予算を増やしたり、ターゲティングを変えたりするなどして、広告運用を改善します。例えば、自社サイトに十分な集客をできているのにコンバージョン率が低ければ、リターゲティング広告の施策を追加するなどが考えられます。

Web広告のアトリビューション分析で得られた情報を、他のマーケティングに活用することも重要です。例えば、資料請求までのコンバージョンの経路からユーザーの行動と心理がわかれば、営業部に引き渡す際にユーザーが関心を持っていそうな内容を伝えられます。

Yahoo!広告では、コンバージョン経路レポートをCSVファイルで出力できるため、自社の顧客管理システムやマーケティングツールとも連携できます。

アトリビューション分析の成果をさらに高める方法

アトリビューション分析を有効に活用するには、PDCAサイクルを回し、コンバージョン後の行動も含めた追跡が重要です。

分析結果をもとにPDCAを繰り返す

アトリビューション分析は一度実施して終わりではなく、PDCAサイクルを回すことが重要です。コンバージョン率や接触数に変化があれば、新たな仮説を立てて検証を繰り返しましょう。

PDCAを回す際のポイントは、大まかな傾向をつかみ、短期間で改良を繰り返すことです。Web広告のアトリビューション分析は非常に細かく分析できますが、時間をかけて突き詰めようとすれば切りがありません。全体的な傾向や流れをつかむ目的で、アトリビューション分析に取り組むことが大切です。

コンバージョン後の行動履歴を追う

コンバージョンしたユーザーがその後、どのような行動をとったのかを追いましょう。例えば、リピート率や既存顧客の購入頻度などをリサーチします。顧客情報を継続的に収集すると、LTV(顧客生涯価値)など長期的なスパンで収益が予測できるようになります。

その結果、業績向上に直結した広告運用が可能です。例えば、ある広告のCPA(コンバージョン1件にかかった広告費)が高くても、LTVを考えれば安い場合があります。この場合、広告費を増やすなど、積極的な施策を打てるようになります。

まとめ

アトリビューション分析は、広告ごとのコンバージョンへの貢献度を測定する手法です。Web広告の運用においても、ユーザーの流入経路を見極め、広告運用を最適化するために欠かせません。

Yahoo!広告では、コンバージョン経路レポートによって、従来難しかったアトリビューション分析を容易にできます。キャンペーンや広告グループ、期間などを選択すれば、コンバージョンに至った経路や各広告の表示数、クリック数などのデータを入手できます。自社の広告運用の効果を高めるために活用してください。

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