アトリビューションとは、メディアごとのコンバージョンへの貢献度を測ることです。
具体的には、広告がクリックされ、商品やサービスが購入された場合やwebサイトでコンバージョンが合った時、ユーザーがそれまでに見た広告や購入に至るまでの影響などを調査します。
以前までは、最終クリックのみを評価していましたがネット広告やブログ記事、SNSなどの情報の多量化、多様化に伴ってコンバージョンに至るまでの要因は複雑化されているため購入の要因になったことまで考えることが必須になっています。
コンバージョンを得やすい経路を見極め、コンテンツを検討し、広告の最適化やプロモーションを実施できるようになります。
アトリビューションで大切になってくるのは成果に対して何がどれだけ貢献したかを施策別の貢献度で評価することです。
アトリビューションモデルはいくつかあります。
ラストクリックモデル
ファーストクリックモデル
減衰モデル
線形モデル
接点ベースモデル
1つずつ詳しく解説していきます。
ラストクリックモデルは、コンバージョン経路の最後に全ての貢献度を割り当てるモデルです。
慎重な成長戦略に適したモデルで広告運用開始直後や新しいメディアへ出稿した時などによく使用されています。
また、コンバージョンを重視しているマーケティングでも使用されることが多いです。
ファーストクリックモデルは、ラストクリックモデルとは真逆で最初の接点にすべての貢献度を割り当てるモデルです。
認知度の向上を目的として広告配信する際によく使用されており、最初の接点のみ貢献度を割り当てていることから獲得メインの配信ではほとんど利用されません。
減衰モデルは、コンバージョンに近い接点ほど貢献度を多く割り当てるモデルです。
コンバージョンに近い広告ほど重視されているためこのモデルも慎重なアトリビューション分析が可能になります。
リターゲティング広告などを使用し、短期間で成果につなげたい時に多く使用されています。
線形モデルは貢献度を全て均等に割り当てるモデルです。
多くのビジネスモデルに用いられているモデルで検討期間が長く、接点を行き来しやすい高額の商品やBtoBに向いています。
しかし、サンプル数が少ない状態だと正しい結果が出にくいというデメリットがあります。
起点と終点を重視して貢献度を割り当てるモデルです。
認知のための広告に長い動画広告を用いるなど最初の接点を重視する施策などで用いられることが多いです。
アトリビューションの成果を高める方法は、
・分析結果からPDCAを回す
・コンバージョン後の行動履歴の確認
この2つです。
1つずつ詳しく解説していきます。
アトリビューション分析は1度実施したら終わりではなく、分析結果を元に仮説を立てPDCAサイクルを回していきましょう。
大まかな傾向を掴み、短期間で改良を繰り返すことでアトリビューション分析はもっと細かく分析することができます。
全体的な傾向や流れをつかむことを目的にアトリビューション分析を取り組むことが重要になります。
リピート率や既存顧客の購入頻度をリサーチし、顧客情報を継続的に収集することで長期的なスパンで収益の予測を立てることができるようになります。
コンバージョン後のユーザーの行動履歴からこのような予測を立てることができるので広告費を増やすなど積極的な施策を行うことができるようになります。
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