アトリビューションとは？重要性と5つのモデル、成功事例をご紹介！

アトリビューションとは、各媒体の「CVへの貢献度」を測ることです。コンバージョンに直接つながったアクション、これに至るまでの間接的な接点に、それぞれの方法で貢献度を計測する仕組みです。そのためアトリビューションは、間接効果と呼ばれることもあります。

 

アトリビューション分析自体は10年以上も前から広まってきているものの、実際には「なかなか使いこなせていない」と感じている方も多いかもしれません。ただ近年はアトリビューションの環境も整ってきており、Google広告では、アトリビューションを通じて広告の貢献度を評価し、広告戦略の最適化を測れるようになりました。また、最新のGoogle アナリティクス 4（ga4）を活用することで、より効果的なアトリビューション分析が可能になっています。

 

本記事では、アトリビューション分析の基礎知識や5つのモデル、成功事例をご紹介します。

 

アトリビューションとは

アトリビューション（Attribution）とは、広告・マーケティング分野における専門用語です。顧客がCV（コンバージョン）に至るまで、顧客との接点となるメディアが、CVに対してそれぞれどのくらい貢献したかを測ることです。

 

たとえば、購入やお問い合わせといったコンバージョン（CV）があった際に、そのユーザーが「どの広告を見たか」「どのSNSを経由してきたか」など、どのメディアからどのような影響を受けたかを調査していきます。

 

従来の広告効果評価では、CV直前のクリックのみが判断材料とされてきました。ただ近年はデジタルマーケティングが急進したことで、インターネット広告・メルマガ・ソーシャルメディアのコンテンツなど情報は多様化してきました。

 

Web上での広告展開やデジタルマーケティングにおいて、アトリビューションが重要視されているのは、ユーザーがオンラインで複数の情報源に触れ、コンバージョンに至る経路が複雑化しているためです。

 

また最近では、パブリックアトリビューションの概念も注目されています。これは、広告主だけでなく、広告を視聴した一般のユーザーがアトリビューションに関与する考え方で、広告に対する社会的な影響を考慮に入れたアトリビューション分析が求められています。

 

このようにCVに至る要因は複雑化を極め、広告を運用するうえでは、ユーザーが広告に至るまでの経路も考慮する必要がでてきました。ただこの要因を見極めることができれば、よりユーザーがCVにたどり着きやすい流入経路を見出し、広告・プロモーションのベストソリューションを検討できます。アトリビューションは、施策別の貢献度を計測し明確化することで、施策の最適化をはかる取り組みです。

アトリビューションの重要性

アトリビューションの重要性は、コロナ禍以降急進したインターネット環境と、それに応じて変化する消費者行動に対応することにあります。実際に、ユーザーはCVに至るまでに、さまざまな流入経路をたどるようになりました。

 

従来、広告効果の測定方法は、CVを軸として、CV直前のラストクリックのみを評価していました。しかしこの方法で評価できるのは最終的なCVにつながった広告のみで、広告費用の最適化をはかる材料としては不十分でした。

 

ユーザーがCVに至るまでの経路には、「ユーザーが商品を知るきっかけとなった広告」「ユーザーの購買意欲をより高めた広告」も存在しますが、ラストクリックのみを測定する方法では、最も効果のある広告を停止してしまう可能性も少なくありません。

 

アトリビューションの目的は、広告やマーケティングの成功に寄与した要因を正確に把握し、効果的な広告戦略の策定やリアロケーション（予算再配分）に活かすことです。最終的なCVに大きく影響を与えている広告を見極めることができるため、プロモーション全体の最適化にも寄与します。

CVへの接点を明確化

アトリビューションが重要視される理由のひとつに、CVへのタッチポイントを明確化できることがあります。

 

さきほども記述したように、クロスチャネル・オムニチャネルが浸透したことで、ユーザーの流入経路は複雑化しており、従来の広告効果測定方法では、間接的にでも大きく影響を与えている広告を正しく評価することができないのが現状です。

 

近年はインターネットでユーザーが情報収集することは当たり前となり、CVへ至るプロセスは多様化してきました。たとえばSNSなどを通じて「有名人が使っているから欲しい」といったCVも増えていることから、インフルエンサーを起用したPRなども見かけるようになりました。

 

アトリビューション分析をおこなうことで、こういった多様なタッチポイントを明確化でき、CVに至るユーザーの購買心理を把握することができます。

広告費用を最適化

アトリビューション分析は、広告の予算アロケーション（配分）にも役立ちます。アトリビューション分析では、CVにつながる広告だけでなく、ユーザーへの認知や興味喚起・購買決定に影響のある広告も含めて効果計測をおこなうため、各広告にどのように予算を配分するかを判断するうえで重要な指標となります。

 

CV数を増やすためには、すでに自社の商品を認知しているユーザーだけでなく、自社の商品の認知をさらに広めることが必要です。この認知拡大のための広告にいくら投資するべきかを、アトリビューション分析のデータをもとに正しく設定することで、成果を最大化することができます。

アトリビューション分析に向くケース

アトリビューション分析に向いているのは、コンバージョンするまでに時間を要するケースです。

 

たとえば不動産業やBtoB向けサービスといった高額商材は、購買するまでにSNS・SEOなど複数のチャネルをたどるのが特徴です。そのためこれらの流入元を把握することで、広告費用の最適化に反映させることができます。

 

そのほかにも、CV数のうち指名検索の割合が高いケース、CVにつながるキーワードに偏りがあるケース、リターゲティング広告の成果に対して売上が比例しないケースなども、アトリビューション分析を検討するとよいでしょう。

 

アトリビューション分析は広告運用のうえでは重要ですが、決してどのケースにおいても万能に効果を発揮できるというわけではありません。

アトリビューション分析に向かないケース

 

アトリビューション分析は、広告運用のうえで重要である一方で、どのケースにおいても万能に効果を発揮できるわけではありません。

 

日用品といった安価な商品やサービスは、購入にいたるまでのプロセスがシンプルで検討期間も短いため、アトリビューション分析をしてもあまり費用対効果が得られないケースです。

 

価格帯の高低ではアトリビューション分析が必要かどうかわからない、という場合は、ユーザーがCVするまでに「セッションが何回必要だったか」を確認します。Google アナリティクスで見たときに、「経路の数＝1回」が80%を超えるサイトでは、アトリビューション分析をしても大きな効果が得られない可能性があります。

アトリビューション分析のやり方

アトリビューション分析をしていくうえでは、広告分析ツールを活用します。広告計測ツールには、Google アナリティクスのほか多数のツールがあります。ここではまず、無料で使えるGoogle アナリティクスを使って、アトリビューションのやり方と手順について解説します。

①ツール選定

まずはアトリビューション分析に使う、広告計測ツールを選定、用意しましょう。広告計測ツールには、Google アナリティクスのほか、アドエビス・アドゴクウ・ウェブアンテナなどなど…さまざまなツールがあります。

 

まずは無料で使えるGoogle アナリティクスを使うのがおすすめです。Google アナリティクスは、Googleアカウントを登録すれば、だれでも無料で使うことができます。

②データ収集

使用するツールが決まったら、分析するデータを集めます。データ分析を進めるためには、まずデータを収集する必要があるからです。

 

Google アナリティクスを使う場合は、ユーザーの流入元を判別するために、特定の情報をデータに追加する必要があります。どのようなパラメータを追加できるかは、Google アナリティクスのヘルプページも参考にしてみてください。

 

参考：カスタム URL でキャンペーン データを収集する - アナリティクス ヘルプ

③複数のモデルで比較

分析対象のデータが収集できたら、複数のモデルを用いてCV数にどのような変化が現れるか検証します。アトリビューション分析をする際は、Google アナリティクスの「コンバージョン」→「マルチチャネル」→「モデル比較ツール」を使いましょう。

 

Google アナリティクスでは、3つのモデルを比較してその変化を見ることが可能です。たとえば、ある広告チャネルで「ラストクリック」よりも「ファーストクリック」や「線形」のCV数が増えた場合、その広告は認知や興味を引き起こしている可能性が高いと見ることができます。この広告チャネルの予算を増やしてみて、CV数の変化を見て調整していくのがおすすめです。

 

Google アナリティクスの初期設定では、CV前30日間のクリックしか計測されないため、とくにBtoBなどの高額商材では設定を変更するよう気をつけてください。広告を代理店に委託している場合は相談してみるとよいでしょう。

Googleのアトリビューション分析

ここでは、それぞれの広告がどのくらい効果的かを調べることができる、Google広告のアトリビューション分析についてご紹介します。

 

Google広告では、CVラッキングのアトリビューションモデルを変えることができます。これは、「どの広告にどれだけ割り振るかを決める仕組み」です。ここを変更することで、広告の効果を正確に測り、スマートな広告入札に活用することができます。

 

またGoogleが提供するそのほかのツールにおいても、アトリビューション分析を簡単にできる環境が整っているため、ここではいくつかをご紹介します。

Google 広告

Google広告のアトリビューション分析に、「検索アトリビューション」があります。

検索アトリビューション

検索広告の成果を理解するために、「検索アトリビューション」と呼ばれるツールがあります。なかでも「アトリビューションモデリング」機能では、現在の評価方法と別の方法を比べて、どの広告が成果に対してどのような影響を与えるかを確認できます。

 

①Google広告の管理画面右上にある「ツール」をクリック。
②「検索アトリビューション」をクリック。

 

ここで「アトリビューションモデリング」という項目を選ぶと、異なる評価方法を比較できます。比較する際にも、アカウント・キャンペーン・広告グループ・キーワード・マッチタイプ・デバイスなど、どの部分で比較するか選ぶことも可能です。

 

広告の成果を「どのように見るか」が理解できることで、広告の効果的な運用につながります。

Google アナリティクス

Google アナリティクスは、無料で使えるアクセス解析ツールですが、アトリビューション分析機能も搭載しています。Google 広告のアトリビューションモデルとは少し違い、カスタムパラメータを設定することで、自然検索などを含むGoogle広告以外のチャネルも分析できるのが特徴です。

 

この分析機能を使うことで、広告戦略で使っているすべてのプラットフォームを横断して、広告費用の再分配ができるようになります。ただしGoogle 広告のスマート自動入札への活用に関しては、ラストクリックモデルのみ対応していたり、Yahoo!やFacebookなどほかの広告プラットフォームの入札には干渉できなかったりする点には注意が必要です。

Google アトリビューション

Google アトリビューションは、その名の通りGoogleのアトリビューション分析ツールです。このツールは2017年5月の発表以来ベータ版の提供しかありませんが、アトリビューション分析ツールで課題とされていた点をクリアできるツールとして注目が集まっています。

 

これまでのアトリビューション分析ツールでよくありがちな課題としては、「設定が難しい」「広告ツールと連携していない」「ユーザーが複数のデバイスを使用していると購入経路をまたいで計測できない」といったものがあります。

 

Googleアトリビューションは、Google広告・Googleアナリティクス・Googleアトリビューションそれぞれの特長を盛り込んだツール。これまでのGoogleの他の製品では難しかったことも一通りこなすことができるため、多くの期待が集まっています。

 

次の章で、Googleのアトリビューション分析で使われる6つのモデルについて解説します。

6つのアトリビューションモデル

Googleアナリティクスでこれまで使われてきた、それぞれの広告のタッチポイントを評価するアトリビューション分析方法は、近年進化を遂げるカスタマージャーニーに最適化するため、2023年9月をもっていくつかのモデルの提供を終了しました。

 

現在使用できるアトリビューションモデルは、「ラストクリック」「データドリブン」の2つです。なかでも「ラストクリック」はアトリビューション分析を行わない場合の分析方法と同じであることから、廃止されたモデルはデータドリブンに集約され、今後使用されるアトリビューション分析の中心は「データドリブンモデル」となります。

 

 

ここでは、現在使われている「ラストクリック」「データドリブン」モデルのほかに、廃止された4つのモデルについてもそれぞれ解説します。

①継続：ラストクリック

 

ラストクリックモデルは、ユーザーがお問い合わせをしたり商品を購入したりしたとき、最後に見た広告に100%の評価をつける方法です。

 

たとえば、ユーザーが商品を購入するまでに見たいくつかのなかで、最後にクリックした広告から購入した場合、最後の広告に100%の評価を、ほかの広告には0%の評価をつけます。

 

一般的にはもっとも広く使われている手法で、Google広告、Yahoo!プロモーション広告などで多く使われています。広告の効果を測定する際にも、「ユーザーが購入を決定した瞬間に影響を与えた広告」がどれかは明白だからです。

 

ただしラストクリックモデルは、潜在顧客に対する広告評価には不向きとされているため、ほかのモデルを活用します。

②継続：データドリブン（DDA）

データドリブンモデルは、これまでに収集・蓄積してきたアクセスデータを活用し、CVに貢献しているキーワードやキャンペーンを解析し、さらにそれぞれに貢献度を割り当てる方法です。データドリブンアトリビューション（Data Driven Attribution）は、頭文字をとってDDAとも呼ばれます。

 

事前定義されたルールにもとづく従来のアトリビューションモデルでは、CVに至ったユーザーが商品に辿り着くまで経由したいくつかの広告を同じルールに沿って分析するため、異なるいくつかのケースで同じ分析結果が出てしまうこともありました。

 

一方データドリブンモデルでは、機械学習によるアルゴリズムに沿って分析をおこなうため、アカウントごとのアクセスデータ・クリックのパターンなどをもとに、CVまでにユーザーのたどる経路を正しく識別することができます。

 

たとえば「過去30日間に5,000回以上のクリック」かつ「各CVアクションに300回以上のCVが必要」という条件をクリアできれば、特別なデータにもとづいたモデルを使うことができる、というものです。

③廃止：ファーストクリック

 

ファーストクリックモデルは、購入を決定したユーザーが、最初に見た広告に100％の評価をつける方法です。ラストクリックモデルとは逆で、最初の広告に対して高い評価をつけるのが特徴です。最初に見た広告に100％の評価をつけ、他の広告には0％の評価をつけます。

 

ファーストクリックモデルでは、潜在層・新しいユーザーとの最初の接点に対して高い評価をつけています。CVから一番遠いタッチポイントに重きを置くことで、積極的な新規顧客開拓に貢献する手法です。

 

広告の目的としては、新しい顧客に対して広告で認知を拡大させること、ビッグキーワードを意図した広告配信などで効果を発揮します。

④廃止：線形

 

線形モデルは、CVにつながったユーザーが接点をもったすべての広告に対して、貢献度を均等に分ける方法です。たとえばCVまでに4つの広告と接点があった場合、4つの広告すべてに対して、貢献度を25％ずつ均等に割り当てます。

 

ユーザーはCVするまでに複数の広告に触れることがありますが、これらの広告がどれだけ効果的だったかを判断するのに役立ちます。ユーザーによって異なる経路で商品を買うことを見据えて、最初や最後の広告だけでなく、途中の広告がユーザーにどのような影響を与えたのかを重視するのが特徴です。

 

ただし線形モデルを使うには一定量のデータが必要で、効果的に評価するには十分なサンプルデータが必要となります。最近はCVのプロセスが複雑化していることもあり、アトリビューション分析のなかでも比較的よく利用されるモデルです。

⑤廃止：接点ベース

 

接点ベースモデルは、CVに至ったユーザーが、広告と接点をもったすべての場面に対して、貢献度を割り当てる方法です。

 

ここでは、最初に見た広告と最後に見た広告に40%、その中間で見た広告には均等に10%ずつの貢献度を割り振っています。たとえば広告1が最初に見た広告で、広告4が最後に見た広告だった場合、このモデルではそれぞれ40%の貢献度を受けることになります。中間の広告2と広告3は、それぞれ10%の貢献度を得ることになります。

 

このモデルの特徴は、コンバージョンの経路の最初と最後の広告にバランスよく比重を置いていることです。入り口と出口をバランスよく評価するのが得意なモデルで、ラストクリックモデルやファーストクリックモデルのいいとこ取り、ともいえるかもしれません。

⑥廃止：減衰

 

減衰モデルも、接点ベースと同じく、CVしたユーザー接触したすべての広告に貢献度を割り当てる方法です。接点ベースモデルとの違いは、最後に見た広告に最も大きな割合の貢献度を与え、初期のタッチポイントに向けて、貢献度が減少していく点にあります。

 

たとえば広告1から広告4まであった場合、広告4が最後に見た広告であれば40%の貢献度を、その前に見た広告3は30%、さらにその前に見た広告2は20%、そして一番最初に見た広告1は10%と貢献度が割り振られます。

 

減衰モデルの特徴は、ラストクリックモデルと同様に最後の広告に重きを置きつつ、CVに近いほど貢献度を多く割り当てる点です。短期的なプロモーションや特定の期間の効果を見るときに使いやすく、慎重なアトリビューション分析が可能となります。

ビジネスの成長フェーズに合わせてアトリビューションモデルを選ぶ

アトリビューションモデルを、ビジネスの成長段階に応じて選択しなおすことは、広告費用の分配を最適化する重要なステップです。

 

とくに予算が限られている場合は、それぞれの広告の検討度合いを正しく評価する必要があります。どの広告やどのターゲット層に注力し、またどこで予算を削減するかを判断するうえで、非常に有効なデータだからです。

 

アトリビューションモデルのなかでどのモデルを採用するかは、成長をどのフェーズでどれだけ積極的に進めたいかによって変わります。

 

たとえば、ラストクリックモデルはCVに最も近いタッチポイントを考慮するため、比較的費用対効果を生み出しやすいといえます。慎重に拡大をはかりたい場合は、ラストクリックに比重を置いたモデル、ラストクリックや減衰などから採用するのがおすすめです。

 

積極的な売上規模拡大を優先する場合、購入してくれる可能性のあるユーザーに少しでも多く接触できるモデルを選ぶことが重要です。ただファーストクリックや接点ベースといった初期に比重を置くモデルは、購入を検討しはじめた段階のユーザーのため購買意思が弱く、費用対効果が悪くなるのがデメリットでもあります。

アトリビューション成功事例

求人情報サイトTの事例では、アトリビューション分析を用いて、YouTube広告とリマーケティングの効果を測定しました。ビデオ広告を見た視聴者は「アルバイト」の検索でのクリック率が32.5％高く、態度変容やサイト利用率でも明確な向上が見られ、ビデオ広告がアルバイト求人者の登録に寄与していることが確認できています。ユーザーアンケートでも、広告の想起率やサイト利用率が非視聴者に比べて高かったことが示され、アトリビューション分析がマーケティング戦略の評価に有用であることが示唆されました。

 

通信教育サービスZは、広告の貢献度を測る際、ラストクリックだけでなく「ビュー効果」も考慮し、各広告の「貢献コンバージョン」を比較しました。結果、バナー広告がリスティング広告よりも多くの貢献コンバージョンを生み出しており、とくにアドネットワークのオーディエンス配信が有効でした。潜在的なユーザーへのバナー広告アプローチが、会員登録を促さずとも、将来のコンバージョンにつながることが明らかになりました。

 

通信事業Kでは、アトリビューション分析を通じて異なる広告媒体の効果を検証しました。CPA（顧客1人を獲得するためにかかった費用）の比較では、リターゲティング広告が最も優れているように見えたものの、アトリビューション分析による深堀りで、あるアドネットワークの価値が明らかになりました。アンケートデータからは、このアドネットワークに接触したユーザーはサービス利用意向が12％向上していることがわかっており、CPAだけでは見えなかったメディアの実際の価値が浮かび上がりました。

まとめ

アトリビューション分析について解説しました。

 

2011年頃から世に広まり始めたアトリビューション分析ですが、今では非常に着手しやすい環境が整ってきました。ラストクリックモデル以外の評価を正しく取り入れることで、広告はもちろん、マーケティング施策の効果も検証できるのは大きなメリットとなっています。

 

さらに、CVまでのプロセスで、ユーザーが広告にどのように出会い、どういった影響を受けるのか、定量的なデータ分析をすることで、データドリブンなマーケティングを実現できるはずです。これらの分析をもとに広告費用を適切に配分することで、マーケティングの効果を最大化していきましょう。