アトリビューションとは

Q7 リアロケーションのシミュレーション精度はどれくらい信頼していいの?

A3.7 : シミュレーションの精度は完全ではない。メディアプランの再構築のアクションを起こすことが重要
コトリ
シミュレーションの精度が完全ではないのは、あくまで一定期間のなかのデータだからとかでしょうか?
勘がよくなってきたね、コトリくん!
シミュレーションはあくまで期間を指定した過去実績からのアトリビューションCPAなので、各媒体のポテンシャルによっては実際、想定よりも予算を増額できないだろうし、その逆もあるよ。
大事なのはアトリビューション分析から正しい評価を行う事で得られた、貢献度が高い・低い傾向を把握し、少ない予算変動でも構わないので、メディアプランを再構築するアクションが凄く重要なんだよね。
アクションをしないと、いつまでたってもラストクリックからの結果に依存し「点」の視点でしか考えられないし、トータルコンバージョンの最大化にならないよね。
清水さん
コトリ
結局は行動を起こせるかどうかが肝心になってくるわけですね。

ユーザーの事を考え、ユーザーの態度変容をマネジメントする事が企業のマーケティング活動において重要で、アトリビューション分析はその一環なんじゃないかな。
清水さん

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Q6 どうやって予算再配分(リアロケーション)しているの?

A3.6 : アトリビューションCPAを算出し、効果の高いものの予算を増やす
Q4でアトリビューションスコアを各媒体に加点したものを集計し、割り出されたスコアから各媒体の広告コストを加味する事で、アトリビューションCPAが算出されるよね。
清水さん
コトリ
はい!これが仮説(モデリング)があっていれば実質のCPAということですね。

そうだね。そこで通常のCPAラインと比較し、それでも貢献度が低い媒体の広告予算を停止、もしくは抑制させた余剰コスト分を算出し、貢献度が高い媒体へ配分する事で全体的な広告費を変動せずに、コンバージョン増加につながるんだ。
清水さん
コトリ
なるほど〜。予算を間接効果含め効果の高いものに寄せることで全体のコンバージョンが増える、ということですね。

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Q5 アトリビューションマネジメントする上で重要な事は?

A3.5 : コンバージョンの「見える化」とその最大化
全体のコンバージョンを見える化して、最大化させる事を意識したマネジメントが重要だと思うんだ。
アトリビューション分析により全てのコンバージョン(広告からのビュースルーも含めたコンバージョン数+広告以外のコンバージョン)を見える化し、アトリビューションモデリングにより一つ一つの接触を評価し、
その評価に基づいた予算再配分を行った結果として全体のコンバージョン数の増加・費用対効果の改善につながる、という流れを常に意識しないといけないね。
清水さん
コトリ
広告のみで完結するのではなく、広告以外のコンバージョンも考えなくてはならないのですね。
たしかに本来企業の目標コンバージョンを達成するのにそれが広告経由なのかそれ以外なのかは関係ないですもんね。

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Q4 貢献度ってどうやって付与(スコアリング)しているの?

じゃあまず「均等配分」モデルを例として、ビュー(広告の表示回数)を加味せずにクリックだけを対象にスコアリングする「クリックベース」から解説していこう。

まず考え方の土台となるポイントは、1つのコンバージョンパスデータ(=1人のコンバージョンまでの経路)から”この1回のコンバージョンに至るまで何回のクリックが必要であったか?”を算出する事が重要。ここで以下の図だと3クリックがこのユーザーにとってコンバージョンに至るまでに必要なクリック数なので、ここで必要だった3クリックを分母としてバナーA、バナーB、リスティングと各流入元媒体へコンバージョンを均等に割り振ってアトリビューションスコアを加点していくんだ。

清水さん_手
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コトリ
ふむふむ、均等配分モデルを採用しているから単純な計算になっているわけですね。

「クリックベース」でのスコアでも意味のある評価はできているのだけれど、”閲覧した”という行動履歴は除外しているので、より精度の高い貢献度を図る為には「ビュースルーも含めた」アトリビューションスコアを付与するべきなので、次は「ビュースルーベース」での解説もしよう。
清水さん_教_笑
コトリ

少し難しくなってきましたが、お願いします!!
以下、図はビュースルーも含めたスコアリング方法だけど基本、” コンバージョンに至るまで何回のクリックが必要であったか?”の考え方は変わらないんだ。

ただし、このポイントとしてはビュースルーだけであったバナーAを、そのままクリックと同じ価値として置き換える訳にはいかないので、実際のバナーAのCTR実績からクリック数を割り出すんだ。

清水さん_驚
コトリ
基本は変わらず、ですね。CTRから実績を出すというとどうすればよいのでしょうか?
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今回だと、バナーAのCTR過去実績だと1%と仮定するとなると100回のビューに対して確率論としてきっと1回クリックが発生するだろうと予測し、今回のバナーAは0.01クリックという形でクリック換算する事で、必要なクリック数を算出しているんだ。
あとはクリックベースと同様に均等にアトリビューションスコアを配分していくんだ。
清水さん_教

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Q3 どのアトリビューションモデルが一番いいの?

A3.3 : ケースバイケース
コトリ
やってみないとわからないということですか??
一般的なモデルとしては「均等配分」モデルだけど、どれが一番効果的かという答えは最初の段階では判断できないんだよ。
モデルにおいても結果から検証し、仮設に基づいて様々なモデルチェンジを繰り返し、現実的なモデリングに修正していく事が大切だよ。
清水さん_手

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Q2 アトリビューション分析は、どうやって行うの?

A3.2 : 貢献度の大別から始める
まずコンバージョンパスデータに対して、初回の流入元の貢献度、中間の貢献度、ラストの貢献度の3つに大別する事から始まるんだよ。
そして、この大別された「初回・中間・ラスト」毎の貢献度を重み付けさせる、基本モデリング手法として「均等配分」「初回重視」「ラスト重視」の3つがあるよ。
清水さん_手
コトリ
図にするとこんな感じでしょうか?
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うん、その通りだね。1つずつ説明すると「均等配分」モデルは初回・中間・ラストの流入元のそれぞれに対して、貢献度を均等に割り振っていくモデルで、「初回重視」モデルは初回の流入元に貢献度を多めに割り振り、「ラスト重視」モデルはコンバージョンした最後の流入元へ貢献度を多めに割り振るモデルだよ。
清水さん_教_笑
コトリ
ラストクリック・モデルというのは?
ラストクリック・モデルというのは従来からの評価方法で、最後のクリックに100%の貢献度を割り振ってしまうから効果を正しく評価できていないことが多いんだ。
「アシスト」の考え方が加味されていないんだよね。
清水さん_困2

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Q1 改めてコンバージョンパスデータってどういうもの?

A3.1 : ユーザーがコンバージョンするまでの経路を時系列にたどったもの
コトリ
なんとなくはわかっているのですが・・・もう少し詳しくご説明お願いします!
ずいぶんと気合い入ってるね!コンバージョンパスデータは膨大なデータ量の経路パターンが入っていて、例えば「A広告をビュー後、B広告をクリックし、最後にリスティング広告をクリックした後にコンバージョンした」といったような経路があったりするよ。
各媒体を俯瞰して計測する第三者配信アドサーバーを活用しデータを取得しているんだ。
清水さん
コトリ
なるほど、となると計測には第三者配信アドサーバーが必要になってくるのですね。

基本的にはそうなんだけど必ずしもそうとは言えなくて、例えばただ各媒体をクリックした経路のみのデータであれば算出できる広告効果測定ツールも存在しているよ。
そういえばクリックスルーコンバージョンビュースルーコンバージョンの説明をしていなかったけどコトリくん、わかるかな?
清水さん
コトリ
も、もちろんです!広告を閲覧しクリックしてコンバージョンした「クリックスルーコンバージョン」にたいして、
クリックはしなかったが広告を見てコンバージョンしたのが「ビュースルーコンバージョン」ですよね?!
その認識で間違いないね。(ふむ、勉強しているな・・・)
清水さん
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Q4 社内に専門家が必要なのか?

アトリビューションの専門家は存在しない。

コトリ
うーん、ではアトリビューションをしたい場合はどのような人がいればいいのでしょうか?
アトリビューションだけの専門家という人材や組織は今の所、存在していないと思うのですが、必要なのは計測対象の広告における現況や商材を理解し、現場で管理運用されている方とコミュニケーションできるよう言語を理解した上で、本プロジェクトを統括する方は必要かと思っています。
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統括する人材なんですね!・・・・(もしかして僕の時代!?)

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Q3 どの程度の広告予算が必要?

金額よりもデータの量が重要。

広告費というよりCVに至るまでに経路しているデータ量が重要ではあるけど、あえて予算額をいうならば月額1000万円以上あると経験上、分析結果としても意味があると感じます。
清水さん_笑.png
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なるほどー、つまりデータの量が十分と判断できれば予算は大きい必要はないのですね?
(アトリ先輩・・・)
そのとおり!だから予算が少ないケースであれば、分析期間を長めに取ることで必要なデータ量を確保したりしているよ。
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Q2 分析開始するには、どういうデータが必要ですか?

経路のデータとコスト(費用)のデータが必要。

Q1でも触れているけど、第三者配信(3PAS)ツール側にて計測し、CVに至るまでの経路データは算出できるのですが、各広告の出稿金額がないと適切なリアロケーション(予算再配分)が分析できないので、必ず分析期間中のコストデータも必要となります。
清水さん_驚.png
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なるほど〜。データは細かければ細かいほどいいんでしょうか?
そうだね。より精度の高いリアロケーションが可能になるので、期間中の出稿金額の合計額のみだけでなく、なるべく最小粒度でデータとして算出した方がいいことが多いかな。
(リスティング広告=キーワード別出稿金額データ、それ以外の広告=クリエイティブ別出稿金額データ)
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