不一致の背後にある原因：テクノロジーの違い
デジタル広告とGoogleアナリティクスが報告するデータに不一致が見られる主な理由の1つは、これらのツールが使用するテクノロジーの違いです。これらのツールが使用する 「トラッキングピクセル」や「クッキー」といった異なるテクノロジーは、同じ行動を異なる方法で記録することがあります。たとえば、広告サーバーは、ユーザーが広告をクリックした事実のみを記録する一方、Googleアナリティクスはユーザーのセッション時間やページビューなど、より詳細な情報を収集する可能性があります。このように、異なるツールが異なる情報を収集するため、データに不一致が生じる可能性が存在します。また、広告ネットワークや広告サーバーの仕様も、データの乖離を生む原因となります。
導入されるフィルタリングと集計の違い
また、これらのツールがどのようにデータをフィルタリングし、集計するかも大きな違いとなります。Googleアナリティクスでは、無効なトラフィック（スパムまたはボットによるものなど）をフィルタリングする機能があります。しかし、すべての広告ネットワークがこのようなフィルタリングを行うわけではなく、その結果、広告の表示回数やクリック数が異常に高くなることがあります。これらは「誤ったポジティブ」の一例であり、比較するデータセットによっては、誤解を招く可能性があります。また、同じ行動でも、セッションの開始時間、終了時間、行動の持続時間など、どの範囲をもって一つの「行動」や「コンバージョン」とするかにより、数値が大きく変わることがあります。
属性付け（アトリビューション）モデルの差
さらに、デジタル広告とGoogleアナリティクスが提供するデータの不一致は、これらのツールが使用する属性付け（アトリビューション）モデルの差異にも起因します。アトリビューションモデルとは、あるコンバージョンが行われた際、その成果をどのような行動や広告に帰属させるかのルールです。例えば、ユーザーが複数の広告をクリックした後に商品を購入した場合、その購入をどのクリックが引き起こしたものと見なすかはアトリビューションモデルによります。広告ツールとGoogleアナリティクスで使用するアトリビューションモデルが異なる場合、同じコンバージョンでも異なる数値が報告され、結果として不一致が発生します。
解決策：データの不一致を理解し、活用する
これらの原因を理解した上で、マーケティングの戦略を立てる必要があります。実際には、１つの真実があるわけではなく、それぞれのツールは異なる視点から情報を提供します。そのため、これらの違いを理解し、それぞれのツールが最も得意とする部分を活用することが重要となります。加えて、データの一貫性を確保するためには、可能な限り同一の条件でデータを比較する必要があります。これには、同じアトリビューションモデルを使用する、同じ期間のデータを比較するなどが含まれます。また、Googleアナリティクスのリアルタイムデータと、広告のレポートデータを比較する場合、広告のレポートが生成されるまでに時間差があることを考慮する必要があります。このように複数の角度からデータを評価し、全体像を把握することで、より適切なマーケティング戦略を立てることが可能になります。
