アトリビューション分析とは?間接的な貢献度を加味することで施策の必要性を測りましょう!

アトリビューション分析とは、「間接的な貢献度を測る分析」のことです。

なぜ間接的な効果を測る必要があるのでしょうか? なんとなく聞いたことあるけどピンと来てない方も多いのではないでしょうか?

今回はアトリビューション分析について、概要やよく使う場面、活用事例なども含めてご紹介します。

アトリビューション分析とは?

アトリビューション分析を間接的な貢献度を測る分析と一言で言いましたが、ピンと来ない方も多いと思います。

事例を見てみる

Aさんはある日、Googleを検索してて上位に出てくる広告を踏んでサイトにやってきました。

いわゆるリスティング広告経由での来訪と言うやつです。

そこでAさんはこんな商品があるのか!と初めて知り、気になったのでブックマーク登録しておきました。

翌日Aさんは昼休みにブックマークしたサイトをあらためてチェックし始めます。

いわゆるノーリファラーでの来訪です。

そしてAさんは気になっていた商品をカゴに入れ、無事商品を購入しました。

つまり、Aさんはノーリファラーでの来訪でコンバージョンに至ったのです。

アトリビューション無しの場合に困るポイント

さてここで問題が発生します。

コンバージョンに至ったのは、ノーリファラーでサイトに入ってきたものであり、広告で入ってきた時はコンバージョンが発生していません。

普通に計測した場合、ノーリファラーはコンバージョンに対して効果あり、広告はコンバージョンに対して効果なしと計測されます。

広告は効果なしとなりますので、広告を出す意味は無く、取り下げという判断になります。

さて、広告は本当に効果は無く、出さない判断をして良いのでしょうか?

いいえ、違います。

広告はきちんとこんな商品があるんだよと宣伝の効果を示しており、それが無かったらコンバージョンは発生しなかったと考えられます。

具体的にいくらぐらい広告が売上に貢献しているか?

それを示す必要があることが分かりますね?

これが貢献度を調べる分析、アトリビューション分析の必要性ということになります。

アトリビューションモデルを理解する

アトリビューションのイメージは「売上の分配」です。これはあくまでイメージでしかないので、合計しても売上数値とは異なりますが、イメージとしては成果を分配しているものとなります。

分配の仕方には「モデル」と呼ばれるいくつかのパターンがあります。

ユーザーが何回か訪問する中で、全部の訪問を均等に評価するのか、最初の訪問を高く評価するのか、最後を高めに最初を低めに評価する、など考え方に応じて分配の仕方が異なるのです。

均等評価を「線形」、最初の訪問を高く評価するのを「ファーストクリック」、直近が高めで昔の訪問を低めにするものを「減衰」などと言ったりします。

これらは分析したいチャネルの位置づけに応じて、考える必要があります。

例えば、広告を「新商品の認知度拡大をするためのもの」と認識するならば、一番最初の訪問を高く評価するモデルを使うのが良いでしょう。

例えばユーザーが何回も長期間訪問することがあるのであれば、コンバージョンに近い訪問を高めに評価した方が貢献しやすいだろうと考えられるので、減衰モデルを使うのが適切と考えられます。

このように、サイトの状況やチャネルの位置づけに応じて適切なモデルを考えるようにしてください。

事例1:広告の効果があることを説明する

アトリビューション分析が最も使われる場面は「広告の間接効果測定」です。

先の事例で挙げた内容が最も典型的なアトリビューション分析が使われる場面となります。

なぜ広告に限って言われやすいのかというと、お金が絡むためです。

主に広告の営業がお客様に対して効果を説明する時と、マーケターが社内に対して説明する時に用いられる論法です。

前者は広告業者にとって直接的な売上に絡むことから積極的に展開され、後者は自身の評価や今後の仕事の有無などが絡み、説明に持ち出してくるわけです。

その文脈上、利用されるモデルは全てで検証されており、「直接的な効果は無かったが、間接的な貢献はあった」という形で一番効果があったモデルを用いて示されます。

惑わされないようにするためには、きちんと広告に対する期待効果をあらかじめ明確にしておき、その評価軸で「効果があった or なかった」を考える必要があります。

事例2:サイト内で削除して良いページを考える

他の事例として、チャネルではなく、ページに対してアトリビューション分析を行い、サイト内において削除しても良いページを洗い出す使い方もあります。

シチュエーションとしては、ページ数の多い大規模なサイトで、容量や管理などの問題から不要なページを削りたい時などに行われます。

単純なPVを見る場合もありますが、ここではアトリビューション分析をすべてのモデルで行い、いずれのモデルでも貢献をしていないページを洗い出して削除の優先順位を決めていました。

自由度が高い分析になるので、Google Analyticsではなく、Adobe Analyticsを用いている場合に可能となります。

Google Analyticsで設定する

では実際にGoogle Analyticsでアトリビューション分析の設定をしてみましょう。

Google Analyticsでアトリビューション分析を行うには、左下の「アトリビューション」をクリックして利用します。

新しいプロジェクトをクリックすることで、新しくアトリビューションを設定することができます。

設定に必要な項目は「プロパティの選択」と「コンバージョンの種類の選択」です。

ここで選択できるコンバージョンは、あらかじめ目標に定めていたコンバージョンとなります。

まとめ

主に広告などを評価するにあたって、直接コンバージョンに貢献していない場合でも、間接的な貢献度を分析する「アトリビューション分析」について紹介しました。

ぜひ自社の施策の拡大を図る時などに利用してみてください。

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