インターネット広告を運用しコンバージョンを向上させるには、ユーザーの行動に基づく分析が必要です。その際に利用される分析の一つに、アトリビューション分析があります。

アトリビューション分析はコンバージョンに対する貢献度を分析する手法です。分析を通してコンバージョンに貢献した接点やメディアが明らかになり、より効率的な広告運用が可能となります。

当記事ではアトリビューション分析の基礎知識、メリット、分析モデル、分析手順、分析ツールについて解説します。

アトリビューション分析の基礎知識

アトリビューション分析の概要、適した商品、実施しないことのリスクについて解説します。

アトリビューション分析とは？

アトリビューション分析は、マーケティング活動における広告の貢献度を分析する手法です。アトリビューションは「帰属」を意味する言葉で、ある事象が起きた要因を分析することを意味します。

従来の広告効果測定では、最後にクリックした広告（ラストクリック）だけがコンバージョンに貢献していると考えられていました。しかし最後のクリックより前に、複数の広告への接点（タッチポイント）があるケースも少なくありません。

このような場合、最後のクリックまでの接点を分析することで、購入の意思決定に影響したメディアや広告などを発見できる可能性があります。

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アトリビューション分析に適した商品とは？

アトリビューション分析は、どの商品の広告にも適用できるわけではありません。

アトリビューション分析は間接的な接点を分析するため、コンバージョンに至るまでに時間を要する商品に適しています。具体的には高額な商品や、金融商品のように専門知識を必要とするものが挙げられます。

またコンバージョンまでに複数のチャネルを持つ商品、商品名で検索されるほど知名度が高い商品もアトリビューション分析に適しているでしょう。

一方、価格が安く購入の意思決定に時間を要さず、どこでも購入できる商品はアトリビューション分析に不向きな商品です。

アトリビューション分析をしない場合に起こるリスク

インターネット広告の運用でアトリビューション分析を実施しないと、コンバージョンに対する接点の貢献度を把握できません。貢献度を把握できないと、以下のようなリスクが生じます。

• コンバージョンに対する貢献度が低い接点に予算を割り当て、広告の費用対効果が低下する
• 実際には成果を生み出している広告の配信を停止してしまう
• 実施できるマーケティング施策に制限がある

アトリビューション分析をせずにインターネット広告を運用した場合、従来のように最後のクリックだけが売上に貢献していると考えてしまいます。

最後のクリックだけを過大評価すると、コンバージョンに対して本当に効果のある広告を停止してしまう可能性も否定できません。

効果的な広告運用を実現するにはアトリビューション分析が不可欠といっても過言ではないでしょう。

アトリビューション分析をする3つのメリット

マーケティング施策やインターネット広告において、アトリビューション分析をするメリットを解説します。

マーケティング予算の最適化

アトリビューション分析を実施することで、コンバージョンに対する広告や接点の貢献度を把握できます。貢献度が高い広告などに予算を割り当てられるので、効率的なマーケティング予算を立てることが可能です。

さらにコンバージョンに対する貢献度の低い接点を減らすことにより、無駄な予算を削減できるメリットもあります。

コンバージョンの増加

ユーザーがインターネット広告をクリックしたとしても、途中で離脱したためにコンバージョンに至らないケースも少なくありません。

このような場合もアトリビューション分析を使えば、貢献度に応じた経路の見直しが可能になり、コンバージョンの増加が期待できます。また途中で離脱したユーザーの行動パターンや興味関心を分析することで、さらなる効果的なマーケティング施策を行なうことも可能です。

広告の投資回収率やROI（投資収益率）の向上

アトリビューション分析を使えば、コンバージョンを生み出す広告を適切に評価できるので、広告の費用対効果を最大限に高められます。広告費の投資を回収できるうえに、ROI（投資収益率）の向上にもつながります。

ROIとは投資収益率の意味で、マーケティング施策の費用に対して得られた利益の割合を示す指標です。コンバージョンに至らない広告は削減し、効果が高い施策に予算を割り当てることでROIを改善できます。

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広告の効果的な運用はプロにお任せ！

広告運用の費用対効果を向上させるには、アトリビューション分析が不可欠です。しかし、広告の分析、運用にはマーケティングなどの専門知識が求められます。専門知識を持つ人材が自社におらず、対応が難しい場合は、外部に依頼してみるのも一つの手です。

アトリビューション分析に用いるモデル

アトリビューション分析に用いる5種類のモデルの詳細について解説します。

終点モデル（ラストクリックモデル）

終点モデルはラストクリックモデルともいいます。コンバージョンまでの経路で、最後にクリックされた広告や最後にアクセスしたページなど、最終的な接点がコンバージョンに貢献したとするモデルです。

最もシンプルでわかりやすいモデルである反面、ほかの広告やマーケティングの貢献度を過小評価する点に注意が必要です。アトリビューション分析とは逆に、認知から購入までの時間が短い商品、短期的なキャンペーンなどの分析に適しています。

起点モデル（ファーストクリックモデル）

起点モデルはファーストクリックモデルともいいます。コンバージョンまでの経路で、最初の接点に貢献度を100％割り振るモデルです。最初の接点のみがコンバージョンに貢献したと考えるため、ほかのクリックした広告やマーケティングは考慮しません。

起点モデルはブランディングや新サービスの認知向上などを目的とした広告、キャンペーンの分析に適しています。

線形モデル（均等配分モデル）

線形モデルは、コンバージョンまでの経路で、すべての接点に対して貢献度を均等に割り振るモデルです。ここで説明する5種類のモデルのなかでも比較的使いやすいモデルとされています。

線形モデルはコンバージョンまでに複数の経路があり、どの広告をクリックしたのか複雑で判断しにくい商品に適しています。

接点ベースモデル（ポジションベースドモデル）

接点ベースモデルはポジションベースドモデルともいいます。コンバージョンまでの経路で、最初と最後の接点には高い貢献度を割り振り、中間の接点には低い貢献度を割り振るモデルです。

接点ベースモデルではコンバージョンの入口と出口を特に評価するため、BtoBマーケティングで使われる傾向にあります。

データドリブンモデル

データドリブンモデルとは、統計手法や機械学習アルゴリズムを活用し、各接点における貢献度を割り振るモデルです。おもにGoogle広告のアトリビューション分析で用いられます。

キーイベント（旧コンバージョン）の経過時間、デバイスの種類など、広告の表示やユーザーアクションなど、さまざまな要素から貢献度を評価します。

データドリブンモデルは、複数の広告チャネルを持つ企業、マーケティング環境が複雑な商品に適しています。アルゴリズムで成果が高い広告を把握できる反面、データドリブンモデルを実施するには十分な量のデータが必要です。

アトリビューション分析を実施する手順

アトリビューション分析を実施する手順を以下に示します。

1. アトリビューション分析を行なうツールを選定する
2. インターネット広告に関するデータを収集する
3. コンバージョンまでの経路の仮説を立てる
4. モデルを選択してアトリビューション分析を実施する
5. 貢献度に基づき、広告予算やリソースなどの投資分配を調整する
6. 分析に基づき改善を実施する
7. 仮説を検証する

アトリビューション分析を実施する際は、使用するツールを決定し、データを収集することからスタートします。そしてコンバージョンまでの複数の経路のなかから、ユーザーがたどると思われる経路の仮説を立てます。

仮説とは、SNSで拡散されたPR投稿で商品に関心を持ち、キーワード検索で商品を調べ、ECサイトで購入に至る、というように、コンバージョンの流れを想像するものです。

仮説を立てたら、販売方法や目標、成長戦略など、仮説に応じた分析モデルを選定することが大切です。

次にアトリビューション分析で導き出した接点の貢献度をもとに、各施策の予算を配分します。貢献度が高い接点は予算を厚くし、貢献度が低い接点は予算を抑えることで効果的な配分が可能になります。

また実際にコンバージョンに至るまでの行動をチェックし、接点ごとに仮説を検証します。仮説と検証を繰り返し実施することがコンバージョン率を向上させることにつながります。

アトリビューション分析に活用できるツール

アトリビューション分析で使用するツールは、Google広告、GA4（Google Analytics 4）、分析用の専用ツールの3種類が挙げられます。

Google広告を出稿した場合、「リスティング広告」、「ショッピング広告」にてアトリビューション分析が可能です。運用する広告がGoogle広告だけであれば、プラットフォームのツールだけでアトリビューション分析を行なえます。

次のGA4（Google Analytics 4）は、Webサイトに訪問したユーザーの行動を分析するアクセス解析ツールのことです。GA4をWebサイトに導入すると、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実装できます。なおGA4はGoogle広告以外のアトリビューション分析も可能なため、複数のプラットフォームで広告を運用する企業に向いています。

プラットフォームが提供するツールのほかに、分析用の専用ツールを活用する方法もあります。専用ツールを活用するメリットは、Google広告やGA4よりも簡単に扱えることです。

Google広告とGA4は無料で利用できる反面、扱いが複雑で使いこなせないケースも少なくありません。アトリビューション分析に慣れていない、またはアトリビューション分析対象のデータ量が多いときは専用ツールが適しています。

まとめ：アトリビューション分析で広告運用の効果を最大化しよう！

アトリビューション分析を用いることで、貢献度の高い接点に重点を置いた広告を配信できるようになります。

ただしアトリビューション分析を行なうには、顧客行動の仮説を立て、仮説に応じた分析モデルを選び、分析結果から仮説と検証を繰り返す一連の作業が必要です。

Google広告やGA4は無料で使えるツールですが、初心者にとっては操作が難しいというデメリットもあります。

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