データドリブンアトリビューションとは？仕組みやメリットを解説

効果的なWeb広告運用を実践する上で、欠かせないのがデータドリブンアトリビューションの概念です。ユーザーの行動を詳細に分析し、どのような結果をもたらしているかを把握できるようになるため、Web広告の効果が今ひとつ実感できない場合には、積極的な運用をおすすめします。
この記事ではそんなデータドリブンアトリビューションの仕組みや運用メリットについて解説します。

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データドリブンアトリビューション（DDA）は、ユーザーがコンバージョンにつながるまでにどのような行動を辿ってきたのかを詳細に把握し、もっともコンバージョンに影響を与えている要素は何か？ということを評価するためのフレームワークです。
ユーザーがコンバージョンにいたるまでの行動履歴はさまざまですが、全体の傾向を見ると、クリックされやすい施策とそうでない施策は分かれてくることがあります。DDAによって、もっともコンバージョンに寄与しているWeb広告を特定できれば、どんな施策に力を入れれば良いのかがわかるだけでなく、何を改善すれば良いかの指針も立てることができます。広告について右も左もわからないというときにこそ、運用したいフレームワークだと言えるでしょう。

データドリブンアトリビューションを用いて行う評価は、

・Googleの検索広告やディスプレイ広告、YouTube広告などで発生したインタラクションの分析
・コンバージョンにいたったケースといたらなかったケースの分析
・コンバージョンにつながる傾向にある行動パターンを発見し、貢献度の高い広告施策を算出する

という3つのステップに分かれて実行されます。広告上のインタラクション分析を通じて、コンバージョンにいたったケースとそうでないケースを分析し、ユーザーの行動パターンを絞っていきます。最善の行動パターンが判明したのち、その行動ルート上にある広告施策は「貢献度が高い」として、ほかの広告よりも多くのスコアがあてられるというものです。

アトリビューションのモデルは大きく分けて、

・終点モデル（ラストクリックモデル）
・起点モデル（ファーストクリックモデル）
・線形モデル（リニアモデル）
・減衰モデル
・接点ベースモデル

という5つのモデルに分類されます。終点モデルはコンバージョンにいたる前、最後に見た広告を高く評価し、起点モデルはコンバージョンにいたるまでの最初の広告を高く評価するモデルです。線形モデルは、コンバージョンにいたるまでの全ての広告を平等に評価し、減衰モデルはコンバージョンの最後に近づくほど高い貢献度を割り当てる評価制度です。そして接点ベースモデルはコンバージョンにいたる上で、最初と最後に関与した広告を高く評価します。

データドリブンアトリビューションは誰でもいつでも使えるわけではなく、運用にあたっては要件が指定されています。要件はアトリビューションモデルによって異なり、例えば30日以内に300回以上のコンバージョン、および3,000回以上の広告インタラクションがなければ、終点モデルでしか分析を行うことはできません。指定された要件を満たしていないと分析の選択肢が狭まり、多様な視点でデータと向き合うことが難しくなる点は注意が必要です。

広告のステータスを確認・分析したい時、現在はデータドリブンアトリビューションがデフォルトで実装されているため、特別な設定は必要ありません。すでに実装中のコンバージョンアクションに対するアトリビューションモデルをデータドリブンアトリビューションに変更したい場合、

・Google広告にログイン
・ツールアイコンをクリックして[測定]から[コンバージョン]をクリック
・編集したいコンバージョンアクションをクリックして[設定を編集] をクリック
・ [データドリブン] を選択し、保存して完了

という手順で行えます。

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データドリブンアトリビューションを活用するメリットは、大きく分けて以下の3つです。

データドリブンアトリビューションは、新しい戦略を検討する上で大きな足がかりとなってくれます。どんなキーワードがもっともコンバージョンに貢献しているのか、どんな媒体が有効なのか、それぞれのキャンペーンの成果はどれくらいか、ということが明らかになるためです。
ただコンバージョンを見ているだけではなんとなくでしか広告効果を理解することはできませんが、ユーザーの行動履歴がわかれば、改善策を正確に検討し、新しい施策に応用できます。

データドリブンアトリビューションを使った効果測定は、デバイス間をまたいだ計測が行える点も、非常に便利です。近年はユーザーの行動も多様化しており、PCやスマホなど、さまざまなデバイスを使ってインターネットを利用しています。DDAではユーザーがどんなデバイスを使っていても、正確にユーザーと広告のタッチポイントを把握することができるため、それぞれの広告の貢献度をフラットに評価できるのが強みです。貢献度がデバイスに依存しないため、数字が特定のデバイスを偏重した結果になることはなく、正確な分析を行えます。

入札単価の適正化においても、データドリブンアトリビューションは大いに貢献します。DDAから得られる数字はユーザーの行動履歴に基づく、客観性の高いデータであるため、精度の高い情報です。DDAを使わずに入札単価を設定しようとすると、担当者の経験やスキルに大きく依存するため、適切な入札単価を定められない可能性もあります。
その点、DDAがあることで大きく単価の設定を誤ってしまうリスクを小さくできるでしょう。入札単価を最適化できれば、余計なWeb広告費用がかさむ心配がなくなり、Web広告の強みである高いコストパフォーマンスを発揮できます。

Web広告の出稿費用は、1社あたり月額20万～50万円程度が相場とされていますが、売上目標や媒体の種類によって費用は大きく変動します。そのため、自社の目的やKPIに応じて、適切な予算設計を行うことが重要です。

以下では、Web広告の代表的な種類について出稿費用をまとめました。

Web広告運用を外注する際、各媒体に支払う出稿費用のほかに、運用代行費用（運用代行手数料）がかかります。

運用代行費用（運用手数料）には、広告キャンペーンの企画立案、ターゲティングの調整、データ分析、クリエイティブの改善提案、結果のレポーティングなどが含まれ、通常、出稿費用の20%前後が相場です。たとえば広告出稿費用が月額50万円の場合、運用代行費用は10万円程度となります。

またディスプレイ広告やSNS広告の場合は、加えてクリエイティブ制作費も発生します。制作費は数十万円、場合によっては100万円以上になることもあるでしょう。

より詳しくWeb広告に関する費用を知りたい方は、以下の記事もご参照ください。

この記事では、データドリブンアトリビューションの仕組みや活用のメリットについて解説しました。DDAの仕組みを理解し正しく運用することで、データに基づいてWeb広告を正しく扱えるため、早期に使いこなしたいところです。
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