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2018.04.11

山口 大輔

INTERNET ADVERTISING

目次
    1. アトリビューションモデル活用のメリット
    2. アトリビューションモデルについて
    3. DDAの優位性
    4. DDAの仕組み
    5. DDA実施条件
    6. まとめ

アトリビューションという言葉を聞いたことがあるでしょうか?

アトリビューションとは、メディア毎のコンバージョンの貢献度を計測することです。ラストクリックコンバージョンだけを評価するのではなく、初回接触クリックや中間接触クリックもコンバージョンに貢献しているので、これらも正当に評価を行うという考え方です。

サッカーを例に例えると、1ゴールに対して得点を決めたのは本田選手なので、本田選手が評価される傾向にありますが、ゴールまでに貢献したのは、槙野選手や長谷部選手、香川選手のパスによるものです。よって、1ゴールに対して、各プレイヤーの貢献度に応じて評価を行うというイメージです。

アトリビューションモデルを活用することで、各広告の成果を把握できるため、ユーザーのコンバージョン経路全体で広告を最適化することができます。

AdWordsでは、既にアトリビューション分析が可能なので、アトリビューション分析を使用して、アカウント最適化を図りましょう。特に、アカウントデータと Google の機械学習機能を活用し、クロスデバイス計測も可能なデータドリブンアトリビューション(DDA)を使用して、潜在層顧客へのリーチ拡大を図り、アカウント改善、売上向上を図っていきましょう。


アトリビューションモデル活用のメリット

アトリビューションモデルでは、コンバージョンに至るまでの各広告やキーワードにどれほどの貢献度を割り当てるかをより詳細に管理でき、以下のメリットがあります。

アトリビューションモデル活用のメリット

1.潜在層のユーザーにアプローチできる

コンバージョン経路の上流でユーザーに働きかけることができる

2.ビジネス目標に合わせることができる

ユーザーが商品やサービスを検索する方法に合ったモデルを使用できる

3.入札戦略を改善する

広告の成果をよりよく把握したうえで入札単価を最適化できる

アトリビューションモデルのメリットを理解した上で、目的に沿った運用を行うことは、アカウント全体の改善、マーケティング戦略全体の改善が期待できます。


アトリビューションモデルについて

AdWordsで利用可能なアトリビューションモデルは次のとおりです。

モデル貢献度の配分方法成長戦略
 

ラストクリック(限定)

Last click

コンバージョン経路で最後にクリックされた広告とそれに対応するキーワードだけに貢献度を割り当てます。最も慎重
 

ファーストクリック

First click

コンバージョン経路で最初にクリックされた広告とそれに対応するキーワードだけに貢献度を割り当てます。最も成長志向
 

線形

Linear

コンバージョン経路で発生したすべてのクリックに貢献度を均等に割り当てます。普通 
 

減衰

Time decay

コンバージョンまでの時間が短いクリックに、より多くの貢献度を割り当てます。貢献度は 7 日間の半減期を使って割り当てられます。つまり、コンバージョンの獲得日から 8 日前のクリックは、コンバージョン達成の前日のクリックの半分の貢献度が割り当てられます。慎重 
 

接点ベース

Position based

コンバージョン経路の最初と最後にクリックされた両方の広告とそれに対応するキーワードにそれぞれ 40% の貢献度を割り当て、それ以外でクリックされた広告とそれに対応するキーワードに残りの 20% を均等に割り当てます。

成長志向 
 

データドリブン

Data driven (DDA)

コンバージョンアクションの過去のデータに基づいてコンバージョンの貢献度を割り当てます(十分なデータが蓄積されたアカウントのみご利用いただけます)。掲載結果に基づく 

これら6つのアトリビューションモデルの中でも、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(DDA)が推奨されています。他のモデルとは異なり、アカウントのデータを利用して、コンバージョン経路全体における各キーワードの実際の貢献度が計算され、分析できるので強力なモデルとなります。このDDAの特徴を更に見ていきましょう。


DDAの優位性

DDAでは、ユーザー行動に即した分析ができることはもちろん、膨大なデータを活用しながら、自動化配信によって効果改善を期待できます。

また、目標到達経路序盤のキーワード評価により、潜在顧客へのリーチ幅を拡げていくこともできます。現在コンバージョンが多く得られていたとしても、常に同じようなキーワードや、ブランドワードからの流入ばかりだとすると、コンバージョンの多くが既存顧客である可能性があり、頭打ちになる可能性が大きいです。

DDAでコンバージョンに至らなかった検索まで分析することで、見込み顧客や潜在顧客にアプローチする上での判断材料を得られることもメリットとしてあげられます。

そして、デバイスをまたいだコンバージョン貢献度を計測できる点は最も大きなメリットとしてあげられます。複数のデバイスを活用するといった、近年のユーザー行動の変化に対しては、各タッチポイントでの貢献度を正確に測ることは特に重要です。

ラストクリックコンバージョンがPCの場合でも、その前にSPがタッチポイントに介在していれば、SPのクリックにも貢献度が割り当てられます。

SPの貢献度が可視化されることで、SPにどれだけ予算を投下すれば良いかも見えてきます。

 データドリブンルールベース
仕組みダイナミックアルゴリズムを用い、過去実績に基づき相応の貢献度をタッチポイントに割り当てる常に同じ一定のルールで、タッチポイントに貢献度を割り当てる
データの範囲コンバージョンに至らなかった経路も考慮コンバージョンに至った経路のみを考慮(コンバージョンに至らなかった経路は考慮せず)
使用データ元個々の広告主様の自社データに基づきカスタマイズ(機械学習により徐々に変化)モデルの選択のみ(個々の広告主様に合わせてカスタマイズすることは不可)
モデル更新検索結果に基づいて自動更新 手動で変更可能

 

【コンバージョンしたデバイスで広告ラストクリックをした場合】

コンバージョンしたデバイスで広告ラストクリックをした場合

 DDAラストクリックモデル
モバイル0.3コンバージョン
モバイル0.1コンバージョン0
デスクトップ0.6コンバージョン1コンバージョン

DDAの仕組み

DDAは、他のアトリビューションモデルとは異なり、コンバージョンデータを利用して、コンバージョン経路全体における各キーワードの実際の貢献度を計算します。

つまり、Google検索広告で行われたすべてのクリックを調べ、コンバージョンに至ったユーザーと至らなかったユーザーの経路を比較することで、コンバージョンに至るクリックのパターンが識別されます。コンバージョンにつながりやすい経路を割り出し、価値の高いクリックにより多くの貢献度を割り当てます。

これにより、掲載結果を分析する際に、ビジネス目標に最も貢献した広告がわかるようになります。また、コンバージョン重視の自動入札戦略をご利用の場合は、このデータを使って最適化が行われます。


DDA実施条件

貢献度を正確に割り出すには一定量のデータが必要です。そのため、アカウントでDDAを利用するには、一般的な目安として、過去30日間に15,000回以上のクリックと各コンバージョンに600回以上のコンバージョンが必要となります。

DDAモデルを使用するのに十分なデータ(連続して30日間分)が集まると、そのデータがAdWordsで表示されるようになります。十分なデータが集まるまで、DDAは選択肢として表示されません。

DDAまたは、新しいラストクリック以外のアトリビューションモデルを利用する場合は、最初にテストを行い広告費用対効果への影響を確認しておくことも重要です。


まとめ

今日のユーザーの購入経路は、複雑なものとなってきており、全ての接触履歴の解析、成果への貢献度を計測していくことは、大きな課題としてあげられます。

よって、各タッチポイントでの貢献度を正確に測るアトリビューション分析は、今後、更に重要となっていきます。その中でも、ユーザー行動に即した分析が実現できるメリットが大いにあるのがDDAなのではないでしょうか?

DDAで明らかになったインサイトを理解し、これを活用して最適化を実施していきましょう。