アトリビューション分析とは？モデルや成功事例について解説

コラム：2022年4月19日

アトリビューション分析は、直接コンバージョンにつながった接点だけではなく、コンバージョンにつながるまでの間接的な接点にまで、さまざまな手法で貢献度を割り当てる分析方法です。

アトリビューション分析を行うことで、コンバージョンにつながった効果的な接点を明らかにすることができ、費用対効果を改善することができます。

今回はアトリビューション分析の基礎知識やモデル及びやり方や成功事例について解説させていただきます。

アトリビューション分析とは

アトリビューション分析とは、コンバーションに対するマーケティング効果を分析する手法です。マーケティング効果を分析する際は、コンバーションに直接的な影響があった接点だけではなく、広告やメディアなど間接的に影響があった接点も分析し評価します。

アトリビューション分析を行うことで、コンバージョン獲得に最適な施策が明らかとなるため、効果的な予算配分に活用することができます。

アトリビューション分析のモデル

アトリビューション分析の評価方法には以下の5つのモデルがあります。

ラストクリックモデル
ファーストクリックモデル
接点ベースモデル
均等配分モデル
減衰モデル

1つずつ見ていきましょう。

①ラストクリックモデル

ラストクリックモデルは、直接コンバージョンに貢献した最後の接点にのみ貢献度を割り当てるモデルです。このモデルは、直接コンバージョンに貢献した接点を重視したい場合に使われます。

②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、ラストクリックモデルの真逆でコンバージョンに貢献した最初の接点にのみ貢献度を割り当てるモデルです。ユーザーとの最初の接点なので、認知を目的とした広告の分析に使われます。

③接点ベースモデル

接点ベースモデルは、各接点の重みを変えて貢献度を割り当てるモデルです。直接コンバージョンにつながる最終接点と認知の段階の最初の接触を重視したい場合に使われます。

④均等配分モデル

均等配分モデルは、コンバーションに至るまでの全ての接点に均等に貢献度を割り当てるモデルです。今回紹介している5つのモデルの中で最も使われており、全ての接点を均等に評価したい場合に使われています。

⑤減衰モデル

減衰モデルは、コンバーションに至るまでの全ての接点に貢献度を割り当てますが、コンバーションに近い接点に多くの貢献度を割り当てるモデルです。ラストクリックモデルに近く、直接コンバージョンに至った接点を重視したい場合に使われています。

アトリビューション分析のやり方

本記事をここまで読んでくださった方は、アトリビューション分析についてなんとなく理解をすることができたのではないでしょうか？アトリビューション分析は一言でいうと「コンバージョン至るまでのあらゆる接点やアクションの貢献度を評価するための分析方法」です。

しかし、「実際にアトリビューション分析をするには何をすればいいの？」という疑問があるかと思います。

アトリビューション分析を行う際は、ユーザーとの接点ごとにどのような効果が期待できるのかという仮説を立て、それに基づいて実際のコンバージョンと検証していきます。

アトリビューション分析のやり方は以下のとおりです。

【やり方①】仮説を立てる

ユーザーがコンバージョンに至るまでのあらゆる接点に関して仮説を立てます。仮説はコンバージョンまでの台本となるので、仮説はコンバージョンの数値を確認する前に立てるようにしましょう。

【仮設例(モデル)】
① ユーザーはあるキーワードの検索結果に上位表示されたリスティング広告で認知する。
② その後4回広告を見て関心を持つ
③ Ｗｅｂサイトで商品・サービスについて調べる
④ 広告から自社のLINE@に登録し、商品・サービスを購入する

【やり方②】コンバージョンの数値と仮説を検証する

ユーザーがどの接点でコンバージョンに至ったのか又は接触が増えているのかを計測し、仮説と比べて検証していきます。上記の【仮設例】で例えると、リスティング広告・LINE@がユーザーとの接点となります。接点ごとのコンバーション率の変化やクリック率の変化を検証します。

【やり方③】改善

例えば、ユーザーとの最初の接点であるリスティング広告と直接コンバーションにつながるLINE@のコンバージョン率が伸びているとします。その中でも特にリスティング広告からのコンバーション率が高かったとすると、リスティング広告の予算を増やし、より多くのユーザーに認知してもらうことで、コンバージョン率を改善することができます。

【やり方④】その後も仮設→検証→改善のサイクルを回す

リスティング広告の予算を増やしたら、それによりコンバージョン率がどのような変化をもたらすのかという仮説を立てます。そして上記のように仮説→検証→改善というサイクルを繰り返していきます。

アトリビューション分析で成功に導いた事例

アトリビューション分析を使用し、成功に導いた事例を紹介します。

【事例①】求人サイト「リクルートジョブズ」

リクルートジョブズが運営する求人サイト「タウンワーク」では、時代の流れからテレビCMに使用していた映像の1部を加工し、ネット上での広告配信をはじめました。そこでネット上での広告配信は、タウンワークのコンバージョンである「アルバイト求人者の会員登録につながっているのか？」アトリビューション分析を行いました。

すると、ネット上での広告配信を視聴している人は、視聴していない人と比べて、リスティング広告のクリック率が32.5％も高いという分析結果がでました。この結果、ネット上での広告配信はコンバージョンに貢献していることが分かりました。

【事例②】通信教育サービス「Z会」

通信教育サービス事業を展開しているZ会では、会員獲得に効果的なマーケティング施策を明らかにするためにアトリビューション分析を行いました。

コンバージョンに直接つながったラストクリックだけを評価するのではなく、クリックされていなくてもユーザーの検索結果に広告が表示された「ビュー効果」にも貢献度を割り当てて検証しました。

すると、リスティング広告と比較して、バナー広告ではラストクリックよりもビュー効果で多くのコンバージョンを獲得できていることが分かりました。バナー広告のビュー効果によって、潜在層のユーザーへアプローチすることができ、ニーズが喚起されたのです。

ビュー効果だけでは会員登録を促すことは難しいですが、その後のコンバーション率に影響していることが分かったのです。Z会では、ラストクリックとビュー効果を比較して、バナー広告の間接効果が明らかとなりました。

【事例③】携帯電話サービス「KDDI」

携帯電話サービス事業を展開しているKDDIでは、広告ごとの媒体別にどのような効果があるのかを検証しました。当初アトリビューション分析を行わずに、CPAで各媒体を比較してみると、「リターゲティング広告」が最も効果があり、「アドネットワーク2」が最も効果がないことが分かりました。本来であればここで費用対効果を考え「アドネットワーク2」は別の媒体に切り替えるべきですが、アトリビューション分析を行うと真逆の検証結果になったのです。

auが提供している「スマートバリュー」というサービスにおいて、今後の利用について調査すると、アドネットワーク2に接触したユーザーの利用意向が約12％上がっており、コンバージョンにつながっている広告媒体であることが判明したのです。

このようにアトリビューション分析は、CPAだけでは見えなかったメディア価値を、利用意向調査によって可視化したのです。