アトリビューション分析とは?
Googleアナリティクスのアトリビューション分析とは、コンバージョンを達成するまでにユーザーが閲覧したコンテンツを分析し、それぞれのコンテンツがどれぐらいユーザーの行動に影響を与えたのかを分析してくれる便利な機能です。
ユーザーがコンバージョンする際には、直前のページだけが影響を与えているわけではありません。
それまでにユーザーが閲覧したページの中にも、コンバージョンに貢献したページはあるはずで、それぞれの貢献度が異なります。
このユーザーの心理状況をデータ化することによって、サイト内におけるユーザーの動向が分かる他、コンバージョン率を高めるためにはどんな対策をするのが良いかという点も見えてきます。
具体的な例を挙げて説明しましょう。
例えば、スキンケア商品を販売するサイトで、ユーザーが商品を購入することをコンバージョン目標に設定しているとします。
あるユーザーが、最初に動画広告を見てサイトを訪問し、なんとなく興味は持ったけれど購入しなかったと仮定します。
数日後に、やはり気になったのでキーワード検索をしたところ、リスティング広告を見つけ、そこから再びサイトを再訪問したとしましょう。
この時も買おうかなと迷ったけれど、やはり購入には至らなかったと仮定します。
少し経って、リターゲティング広告を見つけて、同じユーザーが再び訪問してくれました。
この時には、過去の動画広告やリスティング広告の影響もあり、欲しいという気持ちが強くなって購入に至ったとします。
コンバージョンだけを見ると、購入に至る最後の広告はリターゲティング広告なので、貢献度という点ではこの広告が最も高いと言えます。
しかし、それだけではありません。
過去の動画広告やリスティング広告も、それなりに貢献してくれているはずです。
この「それなり」の貢献度が具体的にどのぐらいなのか、数値化したものがアトリビューション分析なのです。
Googleアナリティクスの「アトリビューション モデル比較ツール」機能
Googleアナリティクスのアトリビューション分析は、モデル比較ツールを使って行います。
この分析では、7種類のモデルから選択できます。どのモデルを選ぶのがベストかは、ユーザーの動向の何を重視したいのかによって異なります。
1つ目の起点モデルは、ユーザーとの最初の接点を分析するモデルです。
ブランド認知度に比例することが多いですが、初回でコンバージョンしなくても、最初の接点にすべての貢献度が割り振られるというモデルです。
2つ目のモデルは、終点モデルです。
それまでに複数の広告を目にした後で、実際のコンバージョンにつながった流入元が最も貢献度は大きいと分析され、貢献度もコンバージョン直前広告へ100％が割り振られます。
3つ目のモデルは、線形モデルです。
これはユーザーと商品との接点すべてに貢献度を平等に割り振るというモデルで、3つの広告を見た結果、コンバージョンにつながったなら、それぞれの広告ごとに貢献度は33％と割り振られます。
4つ目のモデルは、接点ベースモデルです。
これは所見からコンバージョンまでの接点をバランスよく割り振るモデルで、初回の接点とコンバージョン直前の接点にそれぞれ40％ずつ、残りはその中間となる接点へ割り振られます。
5つ目のモデルは、減衰モデルです。
これは最後の接点に向かって少しずつ貢献度が高くなるというモデルで、デフォルトでは7日間の半減期が設定されています。
6つ目のモデルは、間接クリックモデルです。
終点の1つ前の接点が100％の貢献度だと考えるモデルです。
7つ目のモデルは、Google広告のラストクリックモデルです。
これは、最後にクリックしたGoogle広告に100％の貢献度を割り振るモデルで、YouTubeやGoogleディスプレイ広告、またGoogleリスティング広告などが該当します。
Googleアナリティクスの「アトリビューション モデル比較ツール」の使い方
Googleアナリティクスのレポート作成カードから、コンバージョンレポートを選び、さらにマルチチャンネル、モデル比較ツールを選択します。
具体的にどんなコンバージョンを抽出分析したいのかを選べる画面が表示されますが、「すべて」を選択すれば、全ての関連広告が対象となります。
次にルックバックウィンドウを使い、購入したユーザーがコンバージョンに至るまでにどんな行動をしたのかを計測するための期間を設定します。
ユーザーごとに所見からコンバージョンに至るまでにかかる期間は異なりますが、だいたい90日ぐらいに設定しておけば、多くのユーザーの動向をカバーできます。
一般的に、単価が低いものはコンバージョンに至るまでの期間は短く、単価が高いものやBtoB商品などは、期間は長い傾向にあります。
商品のタイプに合わせて、30日～90日の期間設定を変えることもできます。
その上で、デフォルトで準備されているモデルの中から希望するモデルを選び、データ分析をします。
アトリビューション分析を使ってCVを良くする要因をつかむ
アトリビューション分析をすると、ユーザーがどんな流れでコンバージョンに至っているかの動向を把握できます。
それにより、どんな広告に力を入れればコンバージョン率がアップするかという点を分析できるでしょう。
さらには、問題点や改善点を知ることもでき、より具体的な対策方法を見つけやすくなります。
