多くの広告のなかで、どの広告が効果につながったのかを分析するのがアトリビューション分析です。オンライン広告を出している企業では欠かせないものとなっています。この記事では、アトリビューション分析とはどういうものかという説明から、主要な5つのモデル、分析の具体的な流れについて説明します。
アトリビューション分析とは、それぞれの広告の成果を分析し、マーケティングの成果をより正確に検証するための分析手法です。アトリビューション（Attribution）は「帰属」という意味です。
アトリビューション分析では、ユーザーに見られた広告のすべてを分析します。評価の対象は、直接コンバージョン（成果）につながったメディアや広告だけではありません。コンバージョンの発生前に接触したさまざまなメディアや広告も、コンバージョンにどの程度貢献しているかの評価対象となります。
アトリビューション分析により、購入の意思決定に影響したメディアや広告を発見し、正しく評価することが可能になります。直接はコンバージョンにつながりにくいメディアや広告であっても、効果を正当に評価できるのです。
この評価をもとに、効果の低いメディアや広告は停止し、効果の高いものに予算を多く配分することで、無駄な広告費を減らして売上アップにつなげることが可能となります。この一連の流れは「アトリビューション・マネジメント」といいます。
アトリビューション分析には、オンラインアトリビューション分析と統合アトリビューション分析の２種類があります。
オンラインアトリビューション分析は、オンライン広告のみが分析対象です。一方、統合アトリビューション分析は、オンライン広告とオフライン広告の両方を分析対象にしています。
アトリビューション分析は、もとは金融業界で多く使われていました。ファンドやポートフォリオ全体のなかで、どの株や債券が利益につながったのかを分析するための手法だったのです。現在は、マーケティング分野、特にWEB広告（オンライン広告）でもよく使われています。
オンライン広告では、さまざまなメディアで同じ広告を何度も目にしたり、同じ商品についてのプロモーションと接触することが多くあります。そのため、アトリビューション分析で、どの広告が効果的なのかをより正確に把握することが重要になります。それによって、効果のある広告を組み合わせ、効果のある広告へ多くの予算を配分することで、より多くの成果を上げることができるのです。
またオンライン広告では修正が容易なので、アトリビューション分析から検証、改善までのサイクルを回しやすく、より分析結果を有効に活用できるというメリットもあります。
アトリビューション分析は、どのようなメディアや広告にも使えるわけではありません。アトリビューション分析を使うのに向いている商品と、向いていない商品があります。アトリビューション分析に向いているのは、次のような商品です。
逆に、アトリビューション分析に向かないのは、次のような商品です。
アトリビューション分析には、いくつものモデルがあります。
ここでは、オンラインアトリビューション分析で使われている主要なモデルを5つ説明します。以下のケースをモデルケースとして説明していきます。
【モデルケース】
①最初にニュースサイトでキャンペーンの告知を見る
②その後、3つのWebサイトでバナー広告に接触する
③最後にTwitterのプロモーションツイートをクリックしてコンバージョンした
最後に接触したメディアだけがコンバージョンに貢献していると考えるモデルです。キャンペーンやイベントなど、短期間のサイクルで完結するビジネスモデルに向いています。
モデルケースの場合、Twitterのプロモーションツイートが貢献度100%となり、他の広告の貢献度は認められません。
ラストクリックモデルとは逆で、最初に接触したメディアだけがコンバージョンに貢献していると考えるモデルです。新しいブランドや新商品を認知させるような広告やキャンペーンに向いています。
モデルケースの場合、最初にニュースサイトで見たキャンペーンの告知が貢献度100%となり、他の広告の貢献度は認められません。
広く消費者に認知してもらうにはどのようなメディアやキーワードが効果的かを測るのにも効果的です。
コンバージョンまでに接触したすべてのメディアが均等にコンバージョンに貢献していると考えるもので、さまざまなビジネスモデルで使われているモデルです。
モデルケースの場合、5つの広告（最初のキャンペーンの告知、3つのバナー、最後のプロモーションツイート）のすべてに20%ずつの貢献度があると考えます。
接触したすべてのメディアがコンバージョンに貢献しているが、コンバージョンに近いメディアほど貢献度が高く、さかのぼるにつれて貢献度が低くなると考えるモデルです。ラストクリックモデル同様、キャンペーンやイベントなど、短期間のサイクルで完結するビジネスモデルに向いています。
モデルケースの場合も、次のように、後に接触した広告ほど貢献度を高く割り振ります。数字は一例です。
最初に接触したメディアと、最後に接触したメディアの貢献度が高いと考えるモデルです。新しいブランドや商品を認知させたメディアと、コンバージョンの意思決定につながったメディアを重視しています。
最初と最後に接触したメディアに40%ずつ、残りの20%は経路のメディアで均等割りにするのが基本です。モデルケースの場合、最初のキャンペーンの告知と最後のプロモーションツイートに40%ずつ、途中の広告バナーにそれぞれ約6.6%の貢献度があると考えます。
アトリビューション分析にいくつものモデルがあるのは、すべてのビジネスモデルで使えるアトリビューションモデルが存在しないからです。例えば、単価の安い商品を扱っているECサイトと、高級ブランド専門のECサイトでは、使用するアトリビューション分析のモデルは異なります。また、顧客の特性によっても、同じモデルで正確な分析ができるとは限りません。そのため、ビジネスモデルに合わせて、いくつものモデルを使い分ける必要があるのです。
アトリビューション分析を使うときは、「どのような効果が想定できるか」という仮説を先に立ててから、実際のコンバージョンを計測して検証していくのがポイントです。仮説はコンバージョンまでのシナリオでもあります。数値を確認した後にシナリオをつくるのでは、正しいアトリビューション分析の活用法とはいえません。
アトリビューション分析は、次のような流れで行います。
ユーザーがコンバージョンに至るまでに複数のメディアに接触するという仮説を立てます。
【仮説（モデルケース）】
①ユーザーはニュースサイトのWeb広告でキャンペーンを知る。
②その後3回バナー広告を見て興味を持つ。
③他社の類似製品について調べたり、同じ商品でもよりお得なキャンペーンがないかを調べる。
④最終的に、Twitterのタイムラインに表示されたプロモーションツイートをクリックして、キャンペーンに応募する。
複数のメディアに接触し、コンバージョンしたユーザーについて、接触したメディアそれぞれでコンバージョンが伸びているか、接触が増えているかなどを検証します。
例えば、モデルケースのユーザーの場合は、計測対象となる広告はニュースサイトで見たキャンペーンのWeb広告やバナー広告、プロモーションツイートなどです。それぞれのコンバージョン率の変化や、インプレッション数（広告が表示された回数）の変化を調べます。
モデルケースでは、2番目に見たバナー広告と最後のプロモーションツイートで、コンバージョン率が伸びていたとします。特にプロモーションツイートでコンバージョン率が上がっていたとすると、プロモーションツイートの予算を増やし、よりインプレッションが増えるようにします。
広告費を増やしてプロモーションツイートのインプレッション数を上げた場合、それによりコンバージョン率がどのように変化したかを検証します。その結果をもとに、また新たな仮説を立てて検証のサイクルを繰り返していきます。
オンライン広告が増えていくことで、広告のスタイルや配信方法が多様化しています。それにしたがって、消費者の購買プロセスもどんどん複雑化しており、どの広告が効果的なのか、はっきりしません。そこで、広告を配信する企業側ではなく、広告を受け取る消費者の目線を重視して効果を計測するのがアトリビューション分析です。
これからますます広告を配信するチャネルが増えることで、それらのメディアやチャネルを活用して効果を上げるためのアトリビューション分析が不可欠になるでしょう。
TOPPANクロレでは、お客様の収益を最大化させるデジタルマーケティング支援サービスを提供しています。アトリビューション分析も含め、お客様に寄り添った施策立案、運用支援を行っております。デジタルマーケティングに関するお悩みがあれば、気軽にご相談ください。