アトリビューションモデルの選び方と活用のポイント

アトリビューションモデルの選択が広告効果を左右する

デジタルマーケティングにおいて、広告効果の正確な把握は欠かせません。しかし、ユーザーが商品やサービスを購入するまでには、複数の広告やメディアに触れるのが一般的。この複雑な購買プロセスの中で、各広告の貢献度を適切に評価することは容易ではありません。そこで重要となるのが、アトリビューションモデルの選択です。アトリビューションモデルとは、コンバージョンに至るまでの各広告接点に対して、貢献度をどのように割り当てるかを決めるルールのこと。適切なアトリビューションモデルを選ぶことで、広告効果をより正確に測定し、マーケティング施策の最適化につなげることができるのです。本記事では、アトリビューションモデルの選び方と活用のポイントについて解説します。自社の広告戦略に合ったアトリビューションモデルを選択し、データドリブンなマーケティングを実現するヒントを得ていただければ幸いです。

アトリビューションモデルとは？その役割と種類

アトリビューションモデルとは、ユーザーがコンバージョンに至るまでに接触した複数の広告や接点に対して、その貢献度をどのように評価するかを決めるルールのことを指します。ユーザーは商品やサービスを認知してから購入に至るまでに、様々な広告やメディアに触れます。例えば、初めにディスプレイ広告で商品を知り、次に検索連動型広告（リスティング広告）をクリックして商品ページを訪れ、さらにリターゲティング広告を見て最終的に購入に至る、といったプロセスが考えられます。この場合、コンバージョンにはすべての広告が何らかの貢献をしているはずです。しかし、従来の効果測定では、最後のクリックのみに焦点が当てられ、他の広告の貢献度は評価されないことが多くありました。アトリビューションモデルは、この課題を解決するために生まれた考え方です。各広告接点の貢献度を適切に評価することで、広告予算の最適化や、マーケティング施策の改善につなげることができるのです。アトリビューションモデルには、以下のような種類があります。

• ラストクリック：最後にクリックされた広告に100%の貢献度を割り当てる
• ファーストクリック：最初にクリックされた広告に100%の貢献度を割り当てる
• 線形：すべての広告に均等に貢献度を割り当てる
• 時間減衰：コンバージョンに近い広告ほど高い貢献度を割り当てる
• 位置ベース：ファーストクリックとラストクリックに高い貢献度を割り当てる

これらのモデルは、それぞれ異なる視点から広告の貢献度を評価します。自社のビジネスモデルや広告戦略に合ったモデルを選択することが重要です。

アトリビューションモデル選択の3つのポイント

では、自社に適したアトリビューションモデルを選ぶには、どのような点に注目すべきでしょうか。ここでは、3つのポイントを解説します。

商品やサービスの特性を考慮する

まず考慮すべきは、自社の商品やサービスの特性です。購買までの期間が長く、比較検討が必要な商品やサービスの場合、ユーザーは複数の広告に触れる可能性が高くなります。この場合、ラストクリックだけでなく、他の広告の貢献度も評価できるモデルが適しているでしょう。一方、衝動買いが多い商品や、購買までの期間が短い場合は、ラストクリックに重点を置いたモデルが有効な場合もあります。

広告戦略の目的を明確にする

次に、自社の広告戦略の目的を明確にしましょう。ブランド認知度の向上を目指しているのか、新規顧客の獲得が目的なのか、既存顧客のリピート率アップを狙っているのか。目的によって、重視すべき広告接点は変わってきます。例えば、ブランド認知度向上が目的なら、ファーストクリックに重点を置いたモデルが適しているかもしれません。新規顧客獲得なら、ラストクリックと時間減衰モデルを組み合わせるのも一案です。

データの蓄積状況を確認する

最後に、自社のデータ蓄積状況を確認しましょう。アトリビューションモデルの選択には、一定量のデータが必要です。特に、機械学習を活用したデータドリブンアトリビューションを採用する場合は、十分なデータ量が不可欠となります。自社のデータ蓄積状況を踏まえ、現時点で採用可能なモデルを選択することが重要です。データ量が不足している場合は、まずはシンプルなモデルから始め、徐々に高度なモデルへと移行していくのも一つの方法でしょう。

アトリビューションモデル活用の3つのステップ

適切なアトリビューションモデルを選択したら、いよいよ実践です。ここでは、アトリビューションモデルを活用する3つのステップを紹介します。

データの計測と蓄積

まずは、アトリビューションモデルに必要なデータを計測し、蓄積することから始めましょう。ユーザーがどの広告に触れ、どのようなアクションを取ったかを詳細に記録する必要があります。Google Analyticsなどのウェブ解析ツールや、広告プラットフォームが提供するコンバージョントラッキングを活用し、データを収集していきます。

モデルの適用と分析

集めたデータにアトリビューションモデルを適用し、各広告の貢献度を分析します。ここでは、選択したモデルに基づいて、コンバージョンに至るまでの各広告接点の価値を可視化していきます。分析の結果、どの広告が高い貢献度を持っているのか、逆に効果の低い広告はどれかが明らかになります。この情報を基に、広告予算の最適化や、クリエイティブの改善などにつなげていきましょう。

継続的な改善とPDCA

アトリビューションモデルの活用は、一度で完結するものではありません。市場の変化や、自社の広告戦略の変更に合わせて、継続的にモデルの評価と改善を行う必要があります。分析で得られた知見を基に、広告施策を改善し、その効果を検証する。そしてまた分析を行い、さらなる改善につなげる。このPDCAサイクルを回し続けることが、アトリビューションモデルを活用する上で欠かせません。

データドリブンなマーケティングを実現する鍵

デジタル広告の効果を最大限に引き出すには、データに基づく意思決定が不可欠です。その中でも、アトリビューションモデルの選択と活用は、マーケティング戦略の根幹を成す重要な要素と言えるでしょう。適切なアトリビューションモデルを選択し、データを蓄積・分析し、継続的な改善を行う。これらのプロセスを着実に進めることが、データドリブンなマーケティングを実現する鍵となります。しかし、アトリビューションモデルの選択と活用は、高度な専門性が求められる領域でもあります。データサイエンスの知見や、マーケティングの実践経験など、様々なスキルが必要とされます。