美侍

マーケティングには必須?!アトリビューションの秘密に迫る

広告業界やマーケティング業界において、商品が売れたりネットのアクセスが上がったりした時、その要因を調べるために重要だと言われているのが「アトリビューション分析」。しかし、一体どのような意味で、どういった方法で分析が行われるのでしょうか?アトリビューションが必要だと上司に言われたけど、何のことか分からない!という方のために、その意味や方法などについて詳しくまとめてみました!ぜひご参考ください。

「アトリビューション」ってなに?

アトリビューションとは、広告やマーケティングにおいて「直接成果に繋がった経路や広告だけではなく、関わった全てのものの履歴を解析し、貢献度を測る」というもの。
一般的には「アトリビューション分析」という、分析方法のひとつとして使われることが多いです。

元々は運用成績の要因を詳しく分析し、今後の運用方針を決めるための方法として金融業界で生まれた単語でしたが、昨今では広告業界での使用が一般的になっています。
関わった全てのものって、普通は「商品の売り方を見て消費者が購入する」だけじゃないの?と思いがちですが、昨今ではSNSやネット広告など様々な宣伝媒体が存在するため、それぞれがどのような役割を果たしてくれたか、どれが最も効果的な媒体かを測るのは重要なことなのです。

アトリビューションは広告・マーケティングにおける分析方法のひとつ!

広告・マーケティングに関して使われる場合は主に、直接成果につながった流入経路・広告だけではなく、成果に至るまでのすべての接触履歴を解析し、成果への貢献度を測る取り組みのことを指す。

出典:http://smmlab.jp/?p=9682

ソーシャルメディアが増えている昨今、特に注目されている!

ネット広告やメルマガ、ブログ記事、SNSなどのソーシャルメディアのコンテンツや施策が、コンバージョン(商品購入や会員登録などサイト運営者が定めた最終目的)にどの程度貢献しているかを測定する手法として、「アトリビューション」が注目されるようになりました。

出典:http://smmlab.jp/?p=9682

コンバージョンに至るまで、ユーザーがどのように行動(アクセス)しているかを調査・測定。その結果、コンバージョンを得やすい最適な流入方法やアクセス経路を見極めることで、各施策やコンテンツの是非を判断し、効果を得にくいPR施策の費用削減や、新たなプロモーションプランの作成が可能になると期待されています。

出典:http://smmlab.jp/?p=9682

元々は金融業界で使われていた用語!

アトリビューションっていうのはそもそもは英語のAttribution(おかげと考える/〜に起因する)を語源とした言葉なんだよ。具体的な意味としては「属性、帰属」と捉えられているんだ。もともとは金融業界で使われてきたんだよ。

出典:http://www.attribution.jp/000220.html

アトリビューション分析の方法は?

では、アトリビューション分析の方法を具体的に見ていきましょう。
アトリビューション分析には、大きく分けて「オンラインアトリビューション分析」と「総合アトリビューション分析」の2つがあります。
前者はオンライン上の広告の貢献度を測るもの、後者はテレビCMや店頭ポップなど、オフラインの広告の貢献度も含めて考えるものですね。

ネット広告で考えると、従来は「リスティング広告(検索結果の優先度が高い順に表示されるシステムを利用して、自社製品やサイト、ブログなどが上位にくるように働きかけたもの)」のみが重要視されてきましたが、アトリビューション分析においては、別のサイトを見ている時に端に表示される「バナー」や「アフィリエイト」も評価対象のひとつと見なされます。

アトリビューション分析には、2つの方法がある!

アトリビューション分析には、オンライン施策のみの貢献度を算出する「オンラインアトリビューション分析」と、TVCMなどのオフライン施策も含めて分析を行う「統合アトリビューション分析」の2種類があります。

出典:http://dmlab.jp/adtech/atr.html

分析モデルの一例は?

アトリビューション分析モデルの例
■成果配分モデル
■ベイジアンネットワークモデル(数理モデル)
■マルコフ連鎖モデル(数理モデル)
■ボルツマンウェイトモデル(統計物理モデル)

出典:http://dmlab.jp/adtech/atr.html

初心者向けの「成果配分モデル」とは?

この中でも最も初心者向けと言われているのが、タッチポイント(企業と消費者の接点)を「最初」「中間」「最後」などに分類する「成果配分モデル」です。
最初に宣伝した方法が良かったから売れた、最後あたりで加速したなど、どのタッチポイントが要因かを決めることによって結果が変わってきます。
ちなみにCVとは、コンバージョン(Webサイトにおける目標達成)を表します。

これ以外の分析方法は、基本的に数学や統計学の知識が必要になってきますので、初心者には難しいのだとか。
ただし、成果配分モデルはスコアを操作しやすいのが難点で、正確な結果が得られないこともあるそうです。

終点モデルは「ラストクリック評価」とも言われる!

媒体別にインプレッション数とクリック数と、コンバージョン数と媒体費とCPAを並べ て、掲載期間内の媒体評価を行います。つまり、コンバージョンにいたった最後のコンバージョンだけを評価します。悪い媒体は切っていきます。

出典:http://www.fringe81.com/blog/?p=558

どこまでを評価に加えるかで、結果は変わってくる!

直接コンバージョンの前に、実際にクリックした広告は、貢献度分析に含めようぜ、というのがクリックスルー評価です。この評価の推進派は、広告効果測定ツールを提供しているベンダーが強力に押してます。コンバージョンに結びついた間接クリック効果を算出して、予算を再配分していきましょう、という考え方です。

出典:http://www.fringe81.com/blog/?p=558

いやいや、広告を実際に見た人も貢献度に含めようぜ、というのがビュースルー評価です。最近盛んに登場している、アトリビューションマネジメント系のベンチャーや、第三者配信エンジンベンダーが強力に押してます。

出典:http://www.fringe81.com/blog/?p=558

難しい場合は、専門家にお願いする手もある!

・独立した第3者の立場で分析結果を導き出します
・分析結果に合わせた、適切なリアロケーション(予算再配分)プランをシミュレーションします
・シミュレーションに合わせて具体的な施策をご提案します

出典:http://www.atara.co.jp/solution_services/attribution

アトリビューションのメリットとは?

アトリビューション分析は専門家でなければ難しい部分もあるので、人によっては「何でわざわざそこまでしてやらなきゃいけないの?」と思われるかもしれません。
今商品が売れていないのであれば別ですが、確かに既に売れているものを分析しても仕方ない!と考えてしまいますよね。

しかし、分かりやすいネット広告やオフライン広告には、いずれ限界が来ます。
大々的に話題になったとしても、その後は段々下火になってしまう恐れもあるのです。
そういう時の戦略を練るためにはアトリビューション分析が必要ですし、盛り上がった状態を更にヒートアップさせられる可能性もあります。

アトリビューション分析には、様々なメリットがある!

・アトリビューション分析を行うと、適切なマーケティング予算を判断する事が可能になります。
 (現在の広告予算を維持したまま、効果をより最大化するための試算をすることができます)
・実施している各媒体・検索キーワードの多角的な貢献度を把握し、様々なマーケティング施策に活用することができます。

出典:http://www.atara.co.jp/solution_services/attribution

「誰がエライのか?」が具体的に分かる!

例えばタイアップ広告を精読した人がいたとします。クリックして広告主のランディングページに行きました。でもその時点ではコンバージョンしませんでした。一週間たって、タイアップ広告の掲載期間が終わりました。その3日後、そういえば、と思い出して検索広告経由でコンバージョンしました。

出典:http://www.fringe81.com/blog/?p=558&fb_ref=Default

はてこの場合「誰がエライ」んでしょうか。「きっかけはフジテレビ」的な話で、「購入にいたったきっかけ、つまり貢献度はタイアップ広告にもあるのでは?」

というのがアトリビューションマネジメントのロジックです。私も当然何らかは貢献していると思ってます。

出典:http://www.fringe81.com/blog/?p=558&fb_ref=Default

他の商品の施策に結果を活かせることも!

間接的にコンバージョンに大きな影響を与えていた広告やコンテンツの貢献度を見逃さず評価でき、マーケティング全体の施策の適切な効果分析につながります。

出典:https://www.marketingbank.jp/special/cat05/128.php

アトリビューション分析で、最適な広告の活用法を導き出そう!

いかがでしょうか?アトリビューション分析は非常に難しいものですが、広告の活用や予算配分を考えるためには必要なことなのですね。
綿密なものになると数学や統計学の知識も必要になってくるということですから、ネットビジネスを運営しているからできれば細かくやりたいけど、一から勉強するのは無理!という方はプロにお願いしましょう。

もしかしたら思いもよらなかった意外な場所に成果の秘密があって、今後のやり方に影響を及ぼしてくれるかもしれませんよ。