広告効果を分析する「アトリビューション」6つの分析方法

見込み顧客は購買に至るまでの検討プロセスにおいて、サイトの情報、ブログ記事、SNSなど、オンライン上のさまざまな接点で情報を収集するようになりました。

実際、グローバルなリサーチメディアDataReportalの調べによると、2024年現在、世界の人口の66.2％がインターネットを使用しており、この数値は、前年比9,700万人（1.8%)増というデータがあります。

このように、オンラインユーザーが拡大するにつれ、Webマーケティング施策の重要性が年々増しています。

Web広告は、数値化されたデータをオンライン上で集計しやすいという一方、見込み客が意思決定する要因が複雑に入り組んでいるため、顧客とのどの接点の有効性が高かったのか適切な方法で分析することが重要です。

そこで、今回はタッチポイントの効果を分析する手法「アトリビューション」の6つの分析モデルをご紹介します。

参考：『Digital 2024: Global Overview Report』
参考：『【2023年】世界人口ランキング　史上初80億人を突破、日本は12位に順位を下げる』
参考：『Web広告とは？種類と特徴、効果を高める運用方法を徹底解説』
参考：『ドイツ連邦共和国（Federal Republic of Germany）基礎データ』
関連記事：『【2024年版】Webマーケティングの今後の業界動向とは？4つの分野を解説』

Webマーケティング

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、サイトが目標としてかかげる「見込み客の最終的なアクション」、すなわちコンバージョンに至るまでのプロセスにおける顧客との接点に貢献度を割り当てて、その効果を測る分析方法です。

接点は、「タッチポイント」とも呼ばれ、Web広告だけでなく、自社サイトやブログなどのオウンドメディア公式サイト、メールマガジン、SNSなども含まれます。

アトリビューション分析を適切に行うことで、以下のような課題を解決できます。

アトリビューション分析を最適化して実施することで、マーケティング戦略を策定する際に、最適な予算およびリソース配分をすることが可能になります。

しかしながら、アトリビューション分析には、さまざまなモデルがあり一概にどれが良いとは言えません。

重要なのは、各モデルの特性を理解した上で、自社のビジネス目標や状況に合わせて、最適な分析モデルを選ぶことです。

そこで、以下に主要なモデルの特性、メリット・デメリット、そしてどのような場合に向いているかをそれぞれご説明します。

参考：『アトリビューション分析とは？重要性や7つのモデル・導入手順を解説』
参考：『アトリビューションとは？マーケティング担当者が知っておくべきアトリビューションモデルと分析の実践ステップを解説』
参考：『広告とコンテンツの効果を分析できる！アトリビューションモデルとは』
参考：『アトリビューション』
参考：『コンバージョンとは？意味などの基礎知識をわかりやすく解説』
関連記事：『【初心者向け】デジマ（デジタルマーケティング）4つのメリット』

アトリビューション分析の6つのモデル

アトリビューション分析のモデルには主に以下の6つがあります。

ファーストクリックモデル（起点モデル）

参考：『アトリビューションモデルとは？分析の重要性や6種類のモデルと選び方を解説』

アトリビューション分析のファーストクリックモデルは、見込み顧客との最初のタッチポイントにコンバージョンへの貢献度を100%割り当て、効果測定をする方法です。

つまり、検討プロセスにおいて、見込み顧客との最初の接点以外におけるタッチポイントの貢献度は測定しません。

【ファーストクリックのメリットとデメリット】

ファーストクリックは、最初のタッチポイントに注力して評価するため、見込み顧客への「認知」に効果のあった接点を把握できます。

しかしながら、コンバージョンに直結したタッチポイントを評価していないというデメリットがあります。

このような特性から、ファーストクリックモデルは、新しいブランドや商品・サービスの認知を拡大するWebマーケティングに向いています。

ファーストクリックモデルで効果が高いことが確認できたタッチポイントに、予算配分をすることで、ブランドや商品・サービスのローンチ時に効果的に認知を高めることができます。

なお、このように購買のプロセスにおける見込み顧客との1つのタッチポイントを重視するアトリビューション分析は、「シングルタッチモデル」と呼ばれています。

参考：『アトリビューションモデルとは？分析の重要性や6種類のモデルと選び方を解説』
参考：『Everything You Need to Know About First Click Attribution』
参考：『アトリビューション分析とは？各モデルの概要を理解し、正確にマーケティング施策を評価しよう』
参考：『アドエビスを活用して広告の間接効果を評価する方法』
関連記事：『コンバージョン測定とは？確認方法や計測できる9種のCVを解説！』

ラストクリックモデル

参考：『アトリビューションモデルとは？分析の重要性や6種類のモデルと選び方を解説』

アトリビューション分析のラストクリックモデルは、見込み顧客の購買プロセスにおいて、最後にクリックされたタッチポイントにのみ100％の貢献度を割り当てる方法です。

つまり、コンバージョンに直結したタッチポイントのみ評価し、購入検討プロセスにおけるその他のタッチポイントの貢献度は測定しません。

【ラストクリックモデルのメリットとデメリット】

ラストクリックモデルのメリットは、シンプルな効果測定方法なため、採用しやすい点にあります。

一方、デメリットは、見込み客がクリックしてから、コンバージョンするまでのタッチポイントに貢献度を与えていないため、資料ダウンロードやメールマガジン登録など購入に至るまでのプロセスにおける複数の施策を設けている場合は適していません。

よって、ラストクリックは、コンバージョンする広告が1箇所のみの場合や、期間限定の商品を販売する際に適しています。

収益に直結したタッチポイントにフォーカスすることが最適な場合にラストクリックを用いて分析することで、Webマーケティング戦略に活かすことができます。

参考：『6 Types of Attribution Models You Can Use for Better Data』
参考：『アトリビューションモデルとは？分析の重要性や6種類のモデルと選び方を解説』
参考：『ラストクリックのアトリビューションとは？初心者ガイド』
参考 ：『アトリビューション分析とは？重要性や7つのモデル・導入手順を解説』

線形モデル

参考：『アトリビューションモデルとは？分析の重要性や6種類のモデルと選び方を解説』

アトリビューション分析の線形モデルは、見込み顧客とのすべてのWeb広告やマーケティング活動に、均等な貢献度を与える方法です。

「ファーストクリック」と「ラストクリック」が一つのタッチポイントの貢献度にフォーカスした「シングルタッチモデル」であるのに対して、線形モデルは顧客と接点のあった全てのタッチポイントに貢献度を分配することから「マルチソースアトリビューション」と呼ばれています。

【線形モデルのメリットとデメリット】

線形モデルは、全ての接点の貢献度を均等に評価できるというメリットがある一方、各タッチポイントが実際に見込み顧客の購買行動に与えるインパクトに差が生じる可能性がある場合は適していません。

そのような特性から、アトリビューション分析の線形モデルは、誰もが知っているようなアパレル製品や、金額がさほど高くない日用品に向いています。

というのも、そのようなBtoC商材では、見込み客は検討にあまり時間をかけずに購入する傾向にあるため、購入プロセスにおける各タッチポイントの貢献度の差は、さほどないためです。

このように、線形モデルでは、顧客との各タッチポイントがほぼ同等の重要性を持つ場合において、リソースの分配を公正に行い、Webマーケティングの効率化を図ることができます。

参考：『広告代理店によるアトリビューション分析を用いたPDCAサイクルの手法～パスを出した広告とゴールを決めた広告の評価手法～』
参考：『アトリビューション分析とは？6つの代表的なモデルと実践的な使い方を紹介』
参考：『【2023年最新】アトリビューションモデルとは？重要性や種類を徹底解説！』
参考：『6 Types of Attribution Models You Can Use for Better Data』
参考：『Linear Attribution: How It Works + Pros and Cons』

減衰モデル

参考：『アトリビューションモデルとは？分析の重要性や6種類のモデルと選び方を解説』

アトリビューション分析の減衰モデルは、見込み顧客と接点を持ったすべてのタッチポイントに貢献度を割り当てるという点では、先の線形モデルと同じです。

ですが、大きな違いは、コンバージョンに近づくにつれ、タッチポイントに多くの貢献度を割り当てるという点です。

【減衰モデルのメリットとデメリット】

減衰モデルでは、全てのタッチポイントの効果測定をしつつ、コンバージョンに直結した接点に比重を高くした分析ができます。

しかしながら、見込み客の認知を促進した、最初のタッチポイントの貢献度の評価がしづらいというデメリットがあります。

このように減衰モデルでは、購買プロセスにおける初期のタッチポイントほど貢献度が低く配分されているため、見込み顧客が、最初に製品を知ってから、コンバージョンするまでの時間が長いBtoB製品のWebマーケティングに適しています。

また、BtoCにおいても減衰モデルでアトリビューション分析が最適な場合があります。

例えば、見込み顧客は、事前にブランドのInstagramで製品を目にし、ブログなどでさらに深く知ることで、時間をかけて購入意欲が高まっています。

そして、最終的にECサイトで購入、すなわちコンバージョンするということがあります。

減衰モデルでは、このような時間の経過による見込み客の「心の動き」つまり、意思決定までの流れを捉える分析にも適しています。

このように、減衰モデルのアトリビューション分析により、時間の経過によるタッチポイントポイントの貢献度を考慮した上で、広告費やリソースを配分することで、費用対効果を最適化できます。

参考：『アトリビューションモデルとは？分析の重要性や6種類のモデルと選び方を解説』
参考：『Marketing Attribution Modeling: Pros and Cons of the Top 5 Techniques』
参考：『Time Decay Attribution Model Explained』
参考：『アトリビューション分析とは？メリットと5つのモデル・手順を解説』

接点ベースモデル

接点ベースは、顧客が接触したタッチポイントのすべてを評価しますが、最初の接点と最後の接点の比重を大きくしているモデルです。

【接点ベースモデルのメリットとデメリット】

接点ベースモデルでは、「認知」と「コンバージョン」という見込み顧客の検討段階における重要な接点の貢献度にフォーカスした分析ができます。

しかしながら、一度Webサイトを訪れたユーザーを追跡して表示するリマーケティング広告など、「認知」と「コンバージョン」の間で行った施策の貢献度を過小評価する可能性があります。

このような特性から、接点ベースモデルは認知から購入決定まで時間を要するBtoBマーケティングで活用される傾向があります。

例えばサーバーなど、高額で頻繁に購入することもない商材は、見込み顧客は1回目にクリックしたWeb広告に、かなり高い興味を持ってクリックしたと考えられます。

その後、競合製品と比較検討をし、購入の意思決定が固まったとしても、社内稟議を通すため、実際の購入までに時間がかかります。

いよいよ、決裁が通った際に、スムーズな購入体験であることがポイントとなるため、コンバージョン時の接点における貢献度が重要になります。

このように接点ベースモデルは、認知とコンバージョンが重要なビジネスモデルにおいて、Webマーケティング戦略を最適化できます。

参考：『アトリビューション分析とは？ メリットと５つのモデル・手順を解説』
参考：『Marketing Attribution Modeling: Pros and Cons of the Top 5 Techniques』
参考：『広告代理店によるアトリビューション分析を用いたPDCAサイクルの手法～パスを出した広告とゴールを決めた広告の評価手法～』
参考：『From Last Click to Position-Based: Pros & Cons of Each Google Ads Attribution Model』
参考：『リマーケティング広告とは？見込客をコンバージョンへ導こう！』

データドリブンモデル

参考：『アトリビューションモデルとは？分析の重要性や6種類のモデルと選び方を解説』

データドリブンモデルは、Google広告の提供するアトリビューションモデルです。

機械学習を搭載したAIが、自社のアカウントに蓄積されたクリック数、コンバージョン数、購買行動などのデータを統合し、アルゴリズムによって見込み顧客の購買プロセス全体における各広告の貢献度を算出します。

【データドリブンモデルのメリットとデメリット】

データドリブンアトリビューションでは、マーケターの主観的な評価や経験に基づいた判断によらず、AIの機能学習によって算出された客観的なデータを利用できるので、バイアスを防げると共に、精度の高い情報からタッチポイントの貢献度を把握できます。

一方、オンライン広告のみが分析対象であるため、オーガニック検索などのタッチポイントの貢献度を把握できません。

※データ分析におけるバイアス（bias）とは、「偏り」「偏見」「先入観」などを意味し、認識の歪みを意味します。

なお、Google 広告では、2023年7月に「ファースト クリック」、「線形モデル」、「減衰モデル」、「接点ベース」のアトリビューションモデルのサポートは終了しています。

現在サポートがあるのは、「ラストクリック」と「データドリブン」のみです。

参考：『Data-Driven Attribution: Pros and Cons』
参考：『BtoBマーケティング成功事例。広告のアトリビューション運用でWeb全体CPAを50％改善、成約数を最大化。』
参考：『アトリビューション モデルについて』
参考：『データドリブン アトリビューションについて』
参考：『バイアスとは｜意味と種類【データ分析時の注意点まで解説】』
関連記事：『データドリブンアトリビューションとは？3つのメリットを解説』

アトリビューション分析のBtoBとBtoCの成功事例

実際、アトリビューション分析を使ってどのようにWebマーケティングの課題をどのように解決できるのか、以下にBtoBとBtoCの事例をそれぞれご紹介します。

BtoB：GMOグローバルサイン・ホールディングス株式会社の事例

引用：『GMOグローバルサイン・ホールディングス株式会社』

アトリビューションの具体例として、クラウドサーバーを提供するGMOグローバルサイン・ホールディングス株式会社が行ったWeb広告改善施策をご紹介します。

同社は当初、見込み客の最終コンタクトにおけるCPA*（Cost Per Acquisition ）を重視して広告運用を行っていました。

*CPA（Cost Per Acquisition ）:広告によって誘導されたユーザーが、広告主のサイトでコンバージョンに至った1回当たりの費用。

そのような運用を続けているうちに、コンバージョン数は徐々に減少して行き、社名、サービス名など固有名詞なため、効率的に取りやすいはずの指名系キーワードも取れなくなって行きました。

このような状況から、同社は、見込み顧客がコンバージョンするまでの行動を今一度見直しました。

同社が提供するクラウドサーバーは、見込み顧客が購入を決めるまでの間、他社製品と時間をかけて比較検討する傾向にあることから、初回接触から中間接触、そしてコンバージョンに至るまでのプロセスにおける分析が必要だと感じました。

そこで、アトリビューション分析を行い、購入に至るまでのプロセスにおける複数のタッチポイントを評価対象としたアトリビューション分析を行い、効果の高い広告へと予算配分を見直しました。

その結果、Web全体のCPAを50%改善することができただけでなく、コンバージョン数も向上したと述べています。

参考：『BtoBマーケティング成功事例。広告のアトリビューション運用でWeb全体CPAを50％改善、成約数を最大化。』
参考：『CPAとは』
参考：『リスティング広告における指名キーワードと一般キーワードの違い』
関連記事『リスティング広告のCPA改善方法7選！【業種別の平均CPAを徹底解説】』

BtoC：ライズネット株式会社の事例

引用：『ライズネット株式会社』

BtoCの例として、医療脱毛専門クリニック「リゼ」を運用するライズネット株式会社が導入したアトリビューション分析を紹介します。

同社は、当時、代理店など外部パートナーが提供する数値と、コンバージョンと設定していた「無料カウンセリング予約数」に乖離があると感じていました。

そこで、アトリビューション分析を導入し、Web広告媒体の貢献度を可視化しました。

その結果、実は「アフィリエイトの貢献度が高い」など、今まで把握していなかった事実が明らかになりました。

そのアトリビューション分析結果を基に、注力すべきWeb広告を見直し、アフィリエイトなど効率のよいメディアに予算を再配分しました。

その結果、問い合わせ数が増加し、売上が向上したと述べています。

参考：『注力すべき広告媒体を可視化。広告費のアロケーションを実施したことで、売上が倍増！』
関連記事：『アフィリエイト広告とリスティング広告の5つの違いとは？徹底解説』
関連記事：『アフィリエイト広告の事例16選！広告主と掲載者のメリット・デメリット』

まとめ

この記事を読んで、アトリビューション分析の最適化が難しいと少しでも感じたら、広告代理店に任せるのも一つの手です。

株式会社Unionは、複数の自社メディアを運用しており、具体的な数値と仮説に基づいた改善を続けています。

弊社では、Web広告運用のご相談と併せてLPの制作・改善相談も承っております。

蓄積されたノウハウから短時間で課題を解決に導きます。

お客様のあらゆるニーズに対し分析・調査を行い最適なプランをご提案しますので、お気軽にご相談ください。

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