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・申込みなど）に至るまでに接触した複数のマーケティングチャネル（広告、検索、SNS、メールなど）の貢献度を評価する分析手法です。「どの施策がどの程度成果に貢献したか」を明らかにすることで、マーケティング予算の最適配分を実現します。
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（最後に接触したチャネルに100%を帰属）、②ファーストクリックモデル（最初に接触したチャネルに100%を帰属）、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ほど高い貢献度を配分）、⑤接点ベースモデル（最初と最後のタッチポイントを重視）、⑥データドリブンモデル（機械学習により自動的に貢献度を算出）。GA4ではデータドリブンモデルがデフォルトとなっています。
アトリビューション分析の実践
効果的なアトリビューション分析には、①全チャネルの計測基盤の整備（UTMパラメータの統一、オフライン接点の統合）、②分析ウィンドウ（期間）の適切な設定、③複数モデルでの比較検討、④クロスデバイスの計測対応、⑤オフラインチャネル（テレビCM、OOH等）のデータ統合が必要です。単一のモデルに依存せず、複数の視点で施策の貢献度を評価することが重要です。
マーケティングミックスモデリング（MMM）との関係
個人レベルの行動データに基づくアトリビューション分析に対し、MMM（マーケティングミックスモデリング）は統計モデルにより広告投資と売上の関係をマクロレベルで分析する手法です。Cookieレス環境でも活用でき、テレビCMなどのオフライン施策も評価できるため、両手法を組み合わせた統合的な効果測定が主流になりつつあります。