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アトリビューションパネルの概要

アトリビューションパネルは、Adobe Analytics Ultimate、Prime、Select および Foundation の各 SKU のすべてのお客様にご利用いただけます。
アトリビューションパネルは、フリーフォームテーブル、ビジュアライゼーションおよび計算指標に多数の新しいタイプのアトリビューションモデルを追加できる Attribution IQ の機能です。すべてのアトリビューションモデルには以下の 2 つの構成要素があります。
  • アトリビューションモデル: ​モデルは、グループ内のヒット数に対するコンバージョンの分布を記述しています。例:ファーストタッチやラストタッチ。
  • アトリビューションルックバックウィンドウ: ​ルックバックウィンドウは、モデルごとにどのヒットグループを考慮するかを記述しています。例:訪問や訪問者。

アトリビューションモデル

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アトリビューションモデル
定義
使用するタイミング
ラストタッチ
コンバージョンの直前に発生したタッチポイントに 100%のクレジットが与えられます。
最も基本的で一般的なアトリビューションモデルです。このモデルは、検討サイクルが短いコンバージョンでよく使用されます。ラストタッチは、一般に、検索マーケティングの管理や内部検索キーワードの分析を担当するチームに使用されます。
ファーストタッチ
アトリビューションのルックバックウィンドウで最初に確認されたタッチポイントに 100%のクレジットが与えられます。
これはよく使用されるアトリビューションモデルで、ブランド知名度の向上や顧客獲得の促進を目的とするマーケティングチャネルの分析に役に立ちます。ディスプレイマーケティングまたはソーシャルマーケティングチームによく使用されますが、オンサイト製品レコメンデーションの有効性の評価にも役に立ちます。
同じタッチ
コンバージョンが発生したヒットに 100%のクレジットが与えられます。コンバージョンと同じヒットでタッチポイントが発生しない場合、「なし」の下にグループ化されます。
これは、コンバージョンの発生時にすぐに提供されたコンテンツやユーザーエクスペリエンスを評価する場合に役に立つモデルです。製品またはデザインチームでは、よくこのモデルを使用して、コンバージョンが発生したページの有効性を評価します。
線形
コンバージョンにつながるすべてのタッチポイントに対して、同等のクレジットが与えられます。
長い検討サイクルのコンバージョンや、より頻繁な顧客エンゲージメントが必要なユーザーエクスペリエンスを持つコンバージョンに役に立ちます。モバイルアプリ通知の有効性を評価するチームや、サブスクリプションベースの製品を扱うチームによく使用されます。
U 字形
最初のインタラクションに 40%のクレジット、最後のインタラクションに 40%のクレジットが与えられ、残りの 20%がその間のタッチポイントに割り振られます。タッチポイントが 1 つのコンバージョンの場合、100%のクレジットが与えられます。タッチポイントが 2 つのコンバージョンの場合、両方に 50%のクレジットが与えられます。
コンバージョンが発生したインタラクションや成立したインタラクションを重視しつつ、途中の支援インタラクションも把握したいユーザーにとって優れたモデルです。U 字形アトリビューションは一般的に、よりバランスの取れたアプローチを取り、コンバージョンを発見したチャネル(ファインダー)やコンバージョンを成立させたチャネル(クローザー)に多くのクレジットを与えようと考えているチームに使用されます。
J 字形
最後のインタラクションに 60%のクレジット、最初のインタラクションに 20%のクレジットが与えられ、残りの 20%がその間のタッチポイントに割り振られます。タッチポイントが 1 つのコンバージョンの場合、100%のクレジットが与えられます。タッチポイントが 2 つのコンバージョンの場合、最後のインタラクションに 75%のクレジットが与えられ、最初のインタラクションに 25%のクレジットが与えられます。
このモデルは、ファインダーとクローザーに優先順位を付け、成立インタラクションに重点を置くユーザーに最適です。J 字形アトリビューションは、よりバランスの取れたアプローチを取り、コンバージョンを成立させたチャネル(クローザー)に多くのクレジットを与えようと考えているチームで頻繁に使用されます。
逆 J 形
最初のタッチポイントに 60%のクレジット、最後のタッチポイントに 20%のクレジットが与えられ、残りの 20%がその間のタッチポイントに割り振られます。タッチポイントが 1 つのコンバージョンの場合、100%のクレジットが与えられます。タッチポイントが 2 つのコンバージョンの場合、最初のインタラクションに 75%のクレジット、最後のインタラクションに 25%のクレジットが与えられます。
このモデルは、ファインダーとクローザーに優先順位を付け、発見インタラクションに重点を置くユーザーに最適です。逆 J 形アトリビューションは、よりバランスの取れたアプローチを取り、コンバージョンを開始したチャネル(ファインダー)に多くのクレジットを与えようと考えているチームで使用されます。
カスタム
ファーストタッチポイント、ラストタッチポイントおよびその間の任意のタッチポイントに与える重みを指定できます。指定された値は、入力したカスタムの数値の合計が 100 にならなくても、100%に正規化されます。タッチポイントが 1 つのコンバージョンの場合、100%のクレジットが与えられます。タッチポイントが 2 つのインタラクションの場合、中間のパラメーターは無視されます。ファーストタッチポイントとラストタッチポイントは 100%に正規化され、それに応じてクレジットが割り当てられます。
このモデルは、アトリビューションモデルを完全に制御し、他のアトリビューションモデルで満たされない特定のニーズを持つユーザーに最適です。
タイムディケイ
カスタムの半減期パラメーター(デフォルトは 7 日)で指定される指数関数的減衰に従います。各チャネルの重みは、タッチポイントの開始から最終的なコンバージョンまでの経過時間によって異なります。クレジットの決定に使用される式は 2^(-t/halflife) です。ここで、 t は、タッチポイントからコンバージョンまでの時間を表します。その後、すべてのタッチポイントが 100%に正規化されます。
事前に日付が決まっているイベントに対してビデオ広告やマーケティングを定期的に実行するチームに最適です。マーケティングイベント後、コンバージョン発生までの期間が長くなるほど、クレジットが少なくなります。
パーティシペーション
一意のタッチポイントすべてに 100%のクレジットが与えられます。コンバージョンの合計数は、他のアトリビューションモデルよりも大きくなります。パーティシペーションは、複数回閲覧されたチャネルの重複を排除します。
特定のインタラクションにさらされる頻度が高い顧客を把握するのに最適です。メディア組織は、このモデルを頻繁に使用してコンテンツの速度を計算します。小売業者は、よく、このモデルを使用して、サイトのどの部分がコンバージョンに重要かを把握しています。
(注意: アルゴリズムアトリビューションは、現在、テストに制限があります)。 統計的手法を使用して、選択した指標の最適なクレジット配分を動的に決定します。
ビジネスに適したアトリビューションモデルを選択する際に、推測やヒューリスティックを回避するのに役立ちます。

ルックバックウィンドウ

ルックバックウィンドウは、タッチポイントを含めるようにコンバージョンをルックバックする期間です。最初のインタラクションにより多くのクレジットが与えられるアトリビューションモデルでは、異なるルックバックウィンドウを表示する場合に、より大きな違いを確認できます。
  • 訪問のルックバックウィンドウ: ​コンバージョンが発生した訪問の最初にさかのぼります。訪問のルックバックウィンドウは、訪問の範囲を超えて確認できないので、狭くなっています。訪問のルックバックウィンドウは、仮想レポートスイートで変更された訪問の定義を考慮します。
  • 訪問者のルックバックウィンドウ: ​現在の日付範囲の月の 1 日までのすべての訪問を調べます。訪問者のルックバックウィンドウは多数の訪問に広がっているので、広範囲になることがあります。例えば、レポートの日付範囲が 9 月 15 日から 9 月 30 日までの場合、訪問者のルックバックの日付範囲は 9 月 1 日から 9 月 30 日になります。
  • カスタムルックバックウィンドウ: (注意: カスタムのルックバックウィンドウは、現在制限付きのテスト中です)。 アトリビューションウィンドウを、レポートの日付範囲を超えて、最大90日まで拡張できます。 カスタムルックバックウィンドウは、レポート期間内の各コンバージョンで評価されます。 例えば、2月20日に発生したコンバージョンの場合、10日のルックバックウィンドウでは、アトリビューションモデルの2月10日から20日までのすべてのディメンションタッチポイントが評価されます。

次の例をご覧ください。
  1. 9 月 15 日に、訪問者が有料検索広告を通じてサイトに訪れ、その後退出します。
  2. 9 月 18 日には、訪問者は友人から得たソーシャルメディアリンクを通じて再びサイトにアクセスします。訪問者は買い物かごに複数の品目を追加しますが、何も購入しません。
  3. 9 月 24 日に、マーケティングチームはこれらのユーザーに対し、買い物かご内の一部の品目に対するクーポンが記載された電子メールを送信します。ユーザーはクーポンを適用しますが、他の複数のサイトを訪問して、利用可能なクーポンがあるかどうかを確認します。ディスプレイ広告で別の広告を見つけ、最終的に 50 ドルで購入します。
ルックバックウィンドウとアトリビューションモデルに応じて、チャネルは異なるクレジットを受け取ります。次に、主な例を示します。
  • ファーストタッチ ​と​ 訪問のルックバックウィンドウ ​を使用して、アトリビューションは 3 回目の訪問のみを確認します。電子メールとディスプレイ広告では、電子メールが先だったので、50 ドルの購入に対して 100%のクレジットが電子メールに与えられます。
  • ファーストタッチ ​と​ 訪問者のルックバックウィンドウ ​を使用して、アトリビューションは 3 回の訪問すべてを確認します。有料検索が最初なので、50 ドルの購入に対して 100%のクレジットが与えられます。
  • 線形 ​および​ 訪問のルックバックウィンドウ ​を使用して、電子メールとディスプレイ広告でクレジットが分割されます。これらのチャネルはどちらも 25 ドルのクレジットを受け取ります。
  • 線形 ​と​ 訪問者のルックバックウィンドウ ​を使用して、有料検索、ソーシャル、電子メールおよびディスプレイ広告でクレジットが分割されます。各チャネルは、この購入に対して 12.50 ドルのクレジットを受け取ります。
  • J 字型 ​と​ 訪問者のルックバックウィンドウ ​を使用して、有料検索、ソーシャル、電子メールおよびディスプレイ広告でクレジットが分割されます。
    • 60%のクレジット(30 ドル)がディスプレイ広告に与えられます。
    • 20%のクレジット(10 ドル)が有料検索に与えられます。
    • 残りの 20%はソーシャルと電子メールの間で分割され、それぞれに 5 ドルが与えられます。
  • タイムディケイ ​と​ 訪問者のルックバックウィンドウ ​を使用して、有料検索、ソーシャル、電子メールおよびディスプレイ広告でクレジットが分割されます。デフォルトである 7 日間の半減期を使用する場合:
    • ディスプレイ広告のタッチポイントとコンバージョンの間のギャップが 0 日間。 2^(-0/7) = 1
    • 電子メールのタッチポイントとコンバージョンの間のギャップが 0 日間。 2^(-0/7) = 1
    • ソーシャルのタッチポイントとコンバージョンの間のギャップが 6 日間。 2^(-6/7) = 0.552
    • 有料検索のタッチポイントとコンバージョンの間のギャップが 9 日間。 2^(-9/7) = 0.41
    • これらの値を正規化すると、次の結果になります。
      • ディスプレイ広告:33.8%、16.88 ドル
      • 電子メール:33.8%、16.88 ドル
      • ソーシャル:18.6%、9.32 ドル
      • 有料検索:13.8%、6.92 ドル
、クレジットが複数のチャネルに属する場合は、注文やカスタムイベントなどの他のコンバージョンイベントも分割されます。例えば、2 つのチャネルが線形アトリビューションモデルを使用してカスタムイベントに貢献する場合、両方のチャネルにカスタムイベントの 0.5 が与えられます。これらのイベントの小数は、すべての訪問で合計され、レポートに最も近い整数に丸められます。

マーケティングチャネルでのアトリビューションの使用

マーケティングチャネルが初めて導入された際には、ファーストタッチとラストタッチのディメンションのみが導入されました。これらの追加のアトリビューションモデルを使用すると、ファーストタッチディメンションとラストタッチディメンションを明示的に指定する必要がなくなります。アドビは汎用の​ マーケティングチャネル ​ディメンションを提供し、選択したアトリビューションモデルで使用できるようにします。これらの汎用マーケティングチャネルディメンションは、ラストタッチチャネルディメンションと同じように動作しますが、異なるアトリビューションモデルでマーケティングチャネルを使用する場合の混乱を防ぐために、異なるラベルが付けられます。
マーケティングチャネルのディメンションは、(処理ルールで定義された)従来の訪問の定義に依存するので、仮想レポートスイートを使用して訪問の定義を変更することはできません。

複数値変数でのアトリビューションの使用

Analytics のディメンションには、1 回のヒットに複数の値を含めることができるものもあります。一般的な例としては、listVar 変数や product 変数があります。
複数の値を持つヒットにアトリビューションを適用すると、同一ヒット内のすべての値に同じクレジットが付与されます。多くの値がこのクレジットを受け取るので、個々の行項目を合計した場合とはレポートの合計が異なる場合があります。レポートの合計では重複が排除され、各ディメンションの値には適切なクレジットが付与されます。

セグメントでのアトリビューションの使用

アトリビューションは常にセグメント化の前に実行され、セグメント化はレポートフィルターの適用前に実行されます。この概念は、セグメントを使用する仮想レポートスイートにも適用されます。
例えば、「ディスプレイ広告によるヒット」セグメントを適用した VRS を作成すると、一部のアトリビューションモデルを使用して、テーブル内の他のチャネルを表示できます。
セグメントで指標を含むヒットが抑制される場合、これらの指標インスタンスはどのディメンションにも関連付けられません。 ただし、類似のレポートフィルターでは、単に一部のディメンション値を非表示にするだけで、アトリビューションモデルに従って処理される指標に影響を与えません。 その結果、同等の定義を持つセグメントとフィルターは、セグメントに対して低い値を返す場合があります。