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Webマーケティングには必須!間接効果を可視化するアトリビューション分析をやってみよう

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Webマーケティングの施策を実施した後には必ず成果を図るための分析、効果測定が必要になってくるかと思います。

多くの企業では、自然検索からの流入だけではなくWebプロモーションによってさまざまなチャネルを通じて自社の運営するWebサイトに流入してくることが想定されるため、チャネルを横断して間接的な効果も可視化する必要性も高まってきています。
サッカーに例えるなら、直接ゴールを決めた人だけではなくゴールに至るまでにパスを繋いだ人もちゃんと評価しようということです。

そこで、今回は「アトリビューション分析」と言われる効果測定の手法について紹介したいと思います。

そもそも、アトリビューション分析とは?

アトリビューションという言葉はもともと英語のAttribution(おかげと考える/~に起因する)を語源としているようです。

つまりは、Webプロモーション施策(リスティング広告、ディスプレイ広告、バナー広告、メール広告など)を行った際の直接コンバージョン以外の間接的なコンバージョンも含めて、施策がコンバージョンに対してどの程度、貢献をしたのかを評価するための分析手法がアトリビューション分析です。

この分析が必要になった背景には今のようなアドテクノロジーが発達する以前のWebプロモーション施策(バナー広告=純広告)の効果測定は最後に接触した部分しか評価できず、それ以前にどのような媒体を経由して最終的にコンバージョンしたのかは評価していませんでした。

これがアドネットワークの普及とともに、ディスプレイ広告で接触したユーザーが検索エンジンを経由してサイトに訪問し、一度離脱した後に今度はリスティング広告で再訪問してコンバージョンするといったケースが増えました。
そうなると技術の発展もありディスプレイ広告が間接的にはコンバージョンに貢献したということを評価できるようになったのです。

しかし、これにも弱点があり同一のユーザーがたとえば、最初はGoogleからリスティング広告で訪問したあとに、再訪する際はYahooのリスティング広告で訪問してコンバージョンするとGoogle、Yahooともにコンバージョンは1カウントされてしまうので重複してしまう課題も抱えていました。
また、広告を「見ただけ」の評価というのもこの時点ではまだ出来ませんでした。

そこで考え出されたのが、第三者配信アドサーバー(3pas)というやり方です。
その結果、重複させずにカウントが出来るようになり広告を見ただけの評価もできるようになりました。
こうした背景から、アドテクノロジーの発展ともにアトリビューション分析のニーズも高まってきたと言われています。

GoogleAnalyticsで行えるアトリビューション分析

アトリビューション分析をするためには、専用ツールの導入も必要ですが現状の傾向だけでも把握されたい場合はGoogleAnalyticsで始めるのがよいでしょう。

既にGoogleAnalyticsが導入されているサイトであれば、ログインしたあとに左メニューから「コンバージョン」を選択して「マルチチャネル」の中のある「コンバージョン経路」を選択するとどのような経路でコンバージョンに至ったかが表示されます。

ここを見ると、自然検索を何回してコンバージョンに至ったか、広告はどのタイミングで貢献したのかも把握することができます。

更に細かなアトリビューション分析をしたい場合は同じ左メニューの「コンバージョン」の中にある「アトリビューション」を選択して「モデル比較ツール」に進んでみてください。

ここで分析できることは、各チャネルに対してユーザーがどのタイミングで接触することがコンバージョンに貢献する度合いが高いのかを把握することができます。

GoogleAnalyticsには、「アトリビューション モデル」がセットアップされており、さまざまな角度から傾向を見ることができます。
ぜひ、下記を参考に自社のサイトの傾向も把握してもらえればと思います。

終点モデル

コンバージョンに至る前の最後に利用したチャネルがコンバージョンの要因と考えるモデルです。
一般的には、短期間で限定されたキャンペーンやイベントなどの場合に利用されます。
また、アドネットワーク以前の評価方法と同じのため他のアトリビューション分析と比較するときに使えます。yokoyama_201606_2.jpg

最後の間接クリックモデル

ノーリファラーを除き、コンバージョンに至る前の最後に経由したチャネルがコンバージョンの要因と考えるモデルです。
活用の仕方としては、ノーリファラーに関しては既に別のチャネルで獲得している顧客という考えでそれらを除いた場合の評価を見たい場合に利用します。yokoyama_201606_3.jpg

AdWords 広告のラストクリック モデル

コンバージョンに至る前の最後にクリックしたAdWords広告がコンバージョンに起因したと考えるモデルです。
AdWords広告の効果測定をする際に、どのキーワードがコンバージョンに貢献しているのかを
評価するときに利用できます。

yokoyama_201606_4.jpg

起点モデル

最初に利用したチャネルがコンバージョンに起因したと考えるモデルです。
ブランドとして、商品などがまだ世の中に浸透していない場合、どのチャネルに露出させることが
コンバージョンに貢献できるのか評価するときに利用できます。

yokoyama_201606_5.jpg

線形モデル

コンバージョンに至った経路をすべて均等に評価してすべてがコンバージョンに起因したと考えるモデルです。
顧客との接触を維持し続けることができているのかという部分を重要視して見たい場合は活用できます。

yokoyama_201606_6.jpgまとめ

いかがでしたでしょうか。

今回はアトリビューション分析の概要と簡単に実践できる方法論の紹介でしたが
今後のWebマーケティングを担当される方には押さえておいていただきたいポイントです。

より実践的な内容はまた機会がありましたらご紹介したいと思います。

それでは今日はこの辺で。

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