アトリビューションとは？意味や種類・分析方法・基本モデルまで徹底解説！

アトリビューション分析は、消費者の購買行動を細分化し、可視化することで最適な広告運用を実現する方法です。本記事では、アトリビューションの基本的な意味や効果から、分析モデルの種類と分析の進め方までを詳しく解説していきます。

アトリビューションとは

マーケティング施策の一環としてWeb広告を用いることが不可欠となっているマーケターにとって、アトリビューションはWeb広告運用の最適化に必要な方法となっています。

では、具体的にアトリビューションとは何を行うことを指すのでしょうか。

ここではまず、基本的なアトリビューションの意味を確認していきましょう。

アトリビューションの意味

アトリビューション(Attribution)は、最終的な広告コンバージョンへの貢献度を意味するマーケティング用語です。

直訳すると「帰属」や「帰因」という意味を持つ単語で、Web広告がもたらす影響が増大している近年において、広告の効果を計測する指標として重要性を増しています。

消費者が商品やサービスを購入するに至るまでには、様々なチャネルを経由した後、広告をクリックして購入(コンバージョン)に至るケースがほとんどです。

アトリビューションとは、この消費者が通過経路の中で接触した各チャネルの「間接的」な貢献度を意味し、その貢献度を数値化・計測することをアトリビューション分析と言います。

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アトリビューションの重要性

これまで、広告の効果を計測する際に、「直接効果」のある広告のコンバージョン率のみに焦点を当てるケースが少なくありませんでした。

しかし、コンバージョンに対する「間接効果」を測るアトリビューションという考え方に注目が集まっています。

その背景には、どのような理由が考えられるのでしょうか。

広告プロモーション全体の最適化を図ることができる

アトリビューションは、広告を用いたプロモーションを正しく評価し、プロモーション全体の設計を最適化することに役立ちます。

それは、アトリビューションを測ることによって、コンバージョンに至る最終的な意思決定への影響力の大きいチャネルや施策を可視化することができるためです。

リスティング広告など、最終的なコンバージョンに至る直前の広告のみを評価する方法では、そのプロモーション全体の効果ではなく、局所的な効果しか測ることはできません。

その結果、当該商品を知るきっかけとなった広告や、当該ブランドに対して好印象を抱いたSNSへの投稿などによる間接的な影響力に気づかずに、広告配信やSNS運用の停止に至ることも考えられます。

アトリビューション分析により、直接的・間接的の両視点から総合的に効果を計測することで、プロモーション全体を最適な形でマネジメントすることが可能となるのです。

広告の予算配分戦略に役立つ

アトリビューション分析は、広告の予算配分の最適化にも大きく貢献します。

その理由としては、アトリビューションの高い広告や施策へも予算を適切に配分することで、間接的に広告費用対効果を高めることができるためです。

多くの場合、ラストクリックに直接関係する広告や施策への予算配分が優先的に行われます。

しかし、認知のきっかけとなる広告や消費者の興味・関心を高める種類の施策への投資が行われず、販売促進目的の広告のみが消費者との接点となった場合、コンバージョンに至る消費者は限定的でしょう。

コンバージョンの最大化には、「購入」フェーズだけでなく、「認知」や「興味・関心」のフェーズに対しての投資も不可欠です。

アトリビューション分析の結果を活用することで、予算を最適な割合で配分することが可能となります。

アトリビューション分析に向くケース・向かないケース

間接的な効果がわかりづらい広告や施策であっても、アトリビューション分析によってその貢献度が可視化されることで、最適なWeb広告運用やマーケティング施策の策定が可能となります。

その一方で、アトリビューション分析を用いても、その効果が発揮しづらい、感じづらいケースも存在します。

ここでは、アトリビューション分析に適したケースと、そうでないケースについて具体的に解説していきます。

アトリビューション分析に向くケース

アトリビューション分析は、間接効果を計測する方法であるため、コンバージョンに至るまでの経路が複雑、または複数の種類がある場合に効果を発揮します。

具体例としては、以下のようなケースが考えられます。

コンバージョンまでに複数のチャネルを経由する

コンバージョンまでに経由するチャネルが数種類である場合、アトリビューション分析により各チャネルの貢献度の数値化が可能となります。

代表的な例としては、B2Bビジネスがあげられます。

B2Bビジネスのほとんどは、企業の担当者が展示会などで当該製品やサービスと初めて接触してから、HPやSNSを訪問したり、セミナーに参加したりと、数種類のチャネルを経てコンバージョンに至ります。

アトリビューション分析は、消費者の行動がオンラインとオフラインを横断し複雑化・多様化が進む昨今において、マーケティング施策の総合的で正当な評価をすることに大きく貢献するのです。

コンバージョン数のうち指名検索の割合が大きい

指名検索の割合が大きい商材を扱っている場合、アトリビューション分析によりさらなるコンバージョン率の向上が期待できます。

代表的な例としては、車や住宅などの高価でコンバージョンに至るまでの期間が長いB2C商材です。

特定の車名などで指名検索を行う消費者の多くが、数種類のチャネルを経由する間に購買意欲を育成しています。

指名検索からコンバージョンに至るまでの経路、つまりは消費者の購買意欲を育成する経路を可視化し、各チャネルを強化することで、コンバージョン率をさらに高めることが可能となるのです。

リターゲティング広告の成果は出ているがサイトの売り上げが上がっていない

リターゲティング広告の成果がサイトの売上向上につながらない理由としては、購入の意思決定に対して間接的に影響を及ぼしている要因に問題があることが考えられます。

リターゲティング広告は、当該商品やサービスに対して相応の興味・関心を持っているとされるユーザーにターゲットを絞って配信しているため、広告から購入ページへの流入数が伸びることは予想できます。

しかしサイトへの流入は成功しても、購入に至らないままページを離脱してしまうということは、対象ユーザーの購買意欲が高まっていないことを表しているのです。

アトリビューション分析の結果を活用することで、リターゲティング広告のターゲットとなったユーザーが接触したチャネルごとの施策の打ち出し方を、検証・改善することが可能となります。

アトリビューション分析に向かないケース

先述の通り「間接効果」を可視化するための方法であるアトリビューション分析は、商品やサービスの特徴によっては向かない場合もあります。

具体的な例としては、以下のようなケースがアトリビューション分析に適していないと考えられます。

比較検討されづらい商材

日用品や消耗品を扱うサイトや、類似商品やサービスの比較検討が行われないような商材の場合は、アトリビューション分析を用いる意味があまり感じられないでしょう。

当該商品やサービスが広く流通しており、オンライン・オフラインの両方を通じてそこまで価格差が発生していない場合、消費者は目にしたものを購入する傾向にあります。

アトリビューション分析は、消費者が検討期間内にどのような動きをするかを分析することに長けている方法であるため、比較検討のプロセスが発生しない商材に対しては効果を発揮することはないでしょう。

コンバージョンまでの検討期間が短い

消費者がコンバージョンに至るまでの間、複雑で長い経路をたどる商材であるほど、アトリビューション分析は向いているため、検討期間が短いものに対してはあまり意味を成しません。

検討期間が短いということは、接点を持つチャネルはごくわずか、もしくは、ゼロというケースもあり得ることから、間接効果を測る必要性もなくなるのです。

アトリビューションの計測種類

アトリビューションの計測には、いくつかの種類が存在し、自社の事業内容や扱っている商材、ビジネスモデルや経営戦略などの総合的観点から適した種類のモデル

を用いることが大切です。

ここでは、代表的な5種類のアトリビューションモデルについて解説していきます。

ラストクリックモデル

ラストクリックモデルは、コンバージョン経路の最終地点の広告や、その広告に対するキーワードにすべての貢献度を割り当てるモデルです。

広告運用を開始した直後に、まだどのようなキーワードが成果を生むのかが掴めていないときに用いられる、比較的慎重な成長戦略に適した方法です。

直接的にコンバージョンに貢献した広告やキーワードを評価できることから、コンバージョン数を増やしたい、費用対効果を高めたいといった施策に有効なアトリビューションモデルです。

ファーストクリックモデル

ファーストクリックモデルは、コンバージョンに至る経路内で最初の接点に位置する広告や、その広告に対するキーワードにすべての貢献度を割り当てるモデルです。

商材やブランドの認知度を高めるためのマーケティング戦略において用いられることの多いアトリビューションモデルで、まだリーチできていない潜在顧客とも接点を持つことができる方法です。

減衰モデル

減衰モデルは、コンバージョン経路の最初の地点から段階的に、コンバージョンに近い接点となる広告や、その広告に対するキーワードに、より多くの貢献度を割り当てていくモデルです。

すべての接点におけるアトリビューションを評価しながらも、ラストクリックに近い広告ほど高く評価されることから、短期間で成果をあげたいときに適した広告戦略の方法です。

線型モデル

線型モデルは、コンバージョン経路で発生したすべてのチャネル・要素に対して均等に貢献度を割り当てていくモデルです。

経路全体を通したアトリビューションを均等に評価する方法であるため、様々なビジネスモデルに対して活用することができる、汎用性の高いモデルです。

その中でも特に、検討期間が長く、複雑な経路をたどるような高額商材やB2Bで用いることに向いています。

ただし、どの接点も平等に貢献度を割り当てることから、一定量のサンプルデータが集まらなければ正しい結果が導かれないという手間が発生することを意味しているため、注意が必要です。

接点ベースモデル

接点ベースモデルは、コンバージョン経路の最初と最後の2つに対し40％ずつ貢献度を割り当て、その間にある接点に残りの貢献度を均等に割り当てるモデルです。

最初の接点とコンバージョンに直接関係のある接点の両方を平等に評価できることから、認知のための接点を重視する施策に適した方法と言えます。

アトリビューションの分析方法

アトリビューション分析では、シナリオの設定が全体の分析結果の精度を左右する重要な要となります。ここでは、アトリビューション分析を行うプロセスを大きく3つに分けて順に解説していきます。

コンバージョンに至るまでの仮説を立てる

まずは、消費者がどのような接点を経由してコンバージョンに至るのかという仮説を立てます。

このプロセスは、アトリビューション分析を行ううえでの方向性を決定することを意味し、消費者と企業を結ぶ接点や各接点での消費者の具体的な行動を洗い出し、時系列に組み立てていきます。

広告配信効果を測定し仮説を検証する

次に、実際にコンバージョンに至った消費者の行動を調べ、接触した各種類のチャネル広告配信効果を計測し、仮説を検証していきます。

ここでは、広告の表示回数やクリック数、動画視聴回数などを計測し、実際のコンバージョン率の変化や接触数の変化を可視化します。

検証結果に基づいて広告を改善する

仮説が立証されたら、その検証結果に基づき、広告予算の配分を修正したり、ターゲティングを変更したりなど、広告運用を改善していきます。

現在投下されている施策の要・不要や貢献度の高さを判断し、既存施策の停止や強化、新たな施策の追加といった具合で、調整を加えていくのです。

そして改善による変化を計測、アトリビューション分析を行い、新たな仮説を立て、検証することを繰り返し、運用精度を高めていきます。

加えて、コンバージョン後の消費者の行動についても追跡し、リピート率やLTV(顧客生涯価値)などの変化も計測していきましょう。

アトリビューションを用いて広告効果を正しく分析しよう！

オンライン広告の影響力が増大するに伴い、消費者の購買行動の複雑化・多様化が進む中、接触した広告ごとの貢献度を計測するアトリビューション分析は最適な広告運用には欠かせない方法です。

アトリビューション分析では、自社のニーズやビジネスモデルなどの状況に合った分析モデルを選定し、分析を実施することで、予算の最適配分やROI向上が期待できます。

適切な分析モデルを用いて、綿密な仮説と検証、改善のPDCAサイクルを回し、広告効果を高めていきましょう。

まとめ

今回の記事では、アトリビューションについてご紹介させて頂きましたが、BOXILでは工数をかけずにリードを獲得することが可能です。

まずは、実際の費用や活用事例をこちらからご確認下さい。