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、ユーザーがコンバージョン（購入や申込み）に至るまでに接触した複数の広告やタッチポイントに対して、それぞれの貢献度を評価・配分する分析手法です。例えば、ユーザーが「ディスプレイ広告→SNS広告→検索広告→購入」という経路をたどった場合、最後の検索広告だけでなく、各タッチポイントの役割を正しく評価することが目的です。
主要なアトリビューションモデル
①ラストクリックモデル（最後にクリックした広告に100%の貢献を付与。最もシンプルだが偏りがある）、②ファーストクリックモデル（最初に接触した広告に100%付与）、③線形モデル（すべてのタッチポイントに均等に配分）、④減衰モデル（コンバージョンに近いタッチポイントほど高い貢献度）、⑤接点ベースモデル（最初と最後のタッチポイントに40%ずつ、残りを中間に配分）、⑥データドリブンモデル（機械学習で実データに基づき最適な配分を算出）。
アトリビューション分析の実践
Googleアナリティクス4（GA4）ではデータドリブンアトリビューションがデフォルトモデルとして採用されています。実践のポイントは、①十分なコンバージョンデータの蓄積（データドリブンモデルには月数百件以上のCVが必要）、②クロスデバイスの計測設計（ログイン情報やGoogleシグナルの活用）、③オフラインタッチポイントの統合（CRMデータとの連携）、④分析結果に基づく予算配分の見直しです。
ポストCookie時代のアトリビューション
サードパーティCookieの規制強化により、従来のCookieベースのクロスドメイン計測が困難になっています。代替手法として、①MMM（マーケティングミックスモデリング：統計分析による各チャネルの効果推定）、②コンバージョンAPI（サーバー間でのコンバージョンデータ連携）、③インクリメンタリティテスト（広告の純粋な増分効果の測定）、④統合計測ソリューション（ファーストパーティデータとAIモデルの組み合わせ）が注目されています。