Google アナリティクスのアトリビューション モデルとその重要性

アトリビューション モデルとは

アトリビューション モデルは、マーケティング担当者がコンバージョンや購入に成功する前に、カスタマー ジャーニーの各タッチポイントの価値を測定できるようにするツールです。 Google は、アトリビューション モデルを「コンバージョン パスのタッチポイントに売上とコンバージョンの貢献度を割り当てる方法を決定するルールまたは一連のルール」と説明しています。

ユーザーは、有料の顧客になる前に、販売目標到達プロセスを進めながら、ブランドと何度かやり取りすることがよくあります。 目標到達プロセスは次の場合に変更される場合があります。 製品の価格、ブランドの知名度、業界の種類、その他多くの要因がありますが、それらは同じ 3 つの重要なステップに要約される傾向があります。 意識、興味、行動。

このじょうごは、消費者が顧客になる前にたどるステップを単純化して表現したものです。

• 第一に、彼らはディスプレイ広告、YouTube 広告、またはその他のブランド認知キャンペーンを通じてあなたのブランドを認知する可能性があります。 これは目標到達プロセスのステップ 1 – 認識に分類されます。
• その後、ユーザーはレビューを探したり、製品やサービスのページにアクセスしたり、会社のニュースレターを購読したりできます。これにより、このユーザーは目標到達プロセスの 2 番目のステップ – 関心
• ユーザーがサービスに興味を示すと、これが購入の意思につながり、その後、ユーザーは購入または対話を行います。 これが最終ステップです – アクション

アトリビューション モデルが重要な理由

アトリビューション モデルは、マーケティング キャンペーンのデータを解釈するさまざまな方法を提供し、カスタマー ジャーニーをより深く理解できるようにします。

Google 広告でコンバージョン アクションを作成またはインポートすると、デフォルトのアトリビューション モデルは「ラスト クリック」になります。 これは、ユーザーがコンバージョンを達成すると、すべての貢献度が広告の 1 つで行われた最後のクリックに割り当てられることを意味します。 これに関する主な問題は、ユーザーがあなたのブランドに対して行った他の相互作用を完全に無視することです.

以下のスクリーンショットは、e コマース Web サイトの Google アナリティクスの「トップ コンバージョン パス」レポートの例を示しています。高度なフィルターを使用して、マルチチャネル ファンネル グループ パスの「ディスプレイ」のコンバージョンを表示しています。

この例では、ディスプレイ広告を見たユーザーからの 6 つのコンバージョンを確認できます。 しかし、コンバージョン アクションにラスト クリック アトリビューション モデルを使用した Google 広告では、ディスプレイ キャンペーンからのコンバージョンは 2 つしか報告されませんでした。 これは 5 番と 3 番からのもので、残りはディスプレイ キャンペーンの貢献度がありませんでした。

モデル比較ツール (Google アナリティクスの [コンバージョン]、[マルチチャネル] の順にある) を使用すると、各アトリビューション モデルを相互に比較したときに発生するコンバージョン数とコンバージョン値フィールドの変化を観察できます。

最初の列には「最後の相互作用」の結果が表示され、その隣に「時間減衰」があり、右側の列には「線形」の結果が表示されます。 これにより、カスタマー ジャーニーの最終ステップだけに注目するのではなく、顧客の購入決定において果たしたディスプレイ キャンペーンの重要性をよりよく理解することができます。

さまざまなタイプのアトリビューション モデル

おそらく最もよく知っているアトリビューション モデルは、Google 広告で利用できるオプションです。 これらは; ラスト クリック、ファースト クリック、位置ベース、線形、時間減衰、およびデータドリブン。 これらのアトリビューション モデルはそれぞれ、異なるタッチポイントに異なる価値を与えます。 以下、それぞれについて説明します。

ラスト クリック

ラストクリック アトリビューション モデルでは、コンバージョンのクレジットの 100% が最後のタッチポイントに割り当てられます。

最初のクリック

ラスト クリック アトリビューション モデルでは、コンバージョンの貢献度の 100% が最初のタッチポイントに割り当てられます。

ポジションベース

位置ベースのアトリビューション モデルでは、コンバージョンの貢献度の 40% が最初と最後のタッチポイントに割り当てられます。 残りは残りのタッチポイントに均等に分配されます。

線形

線形アトリビューション モデルでは、クレジットがすべてのタッチポイントに均等に分配されます。

タイムディケイ

時間減衰アトリビューション モデルは、最も早いタッチポイントにクレジットを配分し、コンバージョンに最も近いタッチポイントに多くのクレジットを配分します。

データ駆動型

データドリブン アトリビューション モデルは、過去のコンバージョン データを使用して各タッチポイントの実際の貢献度を計算するという点で異なります。

Google 広告と Google アナリティクスのアトリビューション モデルの違い

お気づきかもしれませんが、Google アナリティクスで目標を作成するときに、Google 広告のようなアトリビューション モデルを適用するオプションが提供されていません。 これにより、モデル比較ツールを使用して、Google アナリティクスでさまざまなアトリビューション モデルを比較できます。

Google 広告と Google アナリティクスで利用できるアトリビューション モデルは若干異なります。 Google 広告には上記のアトリビューション モデルが含まれていますが、Google アナリティクスにはデータドリブン モデルはありませんが、追加の 2 つのアトリビューション モデルがあります。 Google 広告のラスト クリックと間接的なラスト クリックです。

Google アナリティクスに表示される「Google 広告のラスト クリック」アトリビューション モデルは、Google 広告のラスト クリック モデルと同じように機能します。

一方、Google アナリティクスは、非マルチチャネル レポートにはラスト ノンダイレクト クリック アトリビューション モデルを使用し、マルチチャネル レポートにはラスト クリック モデルを使用します。

Google アナリティクスと Google 広告でアトリビューション モデルがどのように機能するかの違いにより、2 つの結果に差異が生じる可能性があります。 たとえば、ユーザーが検索広告をクリックした後、オーガニックにウェブサイトにアクセスしてコンバージョンに至った場合、Google 広告はこれを検索キャンペーンからのコンバージョンと見なしますが、Google アナリティクスはこれをオーガニック コンバージョンとして分類します。

使用する適切なアトリビューション モデルはどれですか?

さまざまなアトリビューション モデルを使用してコンバージョン データを解釈し、コンバージョンに至るまでのカスタマー ジャーニーを理解することが重要です。 たとえば、ラスト クリック アトリビューションを使用すると、ユーザーがそれまでに行ったすべてのステップが完全に無視されますが、ファースト クリック アトリビューション モデルを使用すると、逆の問題が生じます。 ただし、これら 2 つを比較することで、顧客が最初に当社のブランドを探索するように促すのに最適な広告手段は何か、またどのタイプの広告が目標到達プロセスのさらに先のコンバージョンに成功するかを理解するのに役立ちます。

Google 広告 で複数のアトリビューション モデルをテストし、最適なモデルを見つけてください。 位置ベースおよび線形アトリビューション モデルは、ブランド キャンペーン、製品キャンペーン、ディスプレイ、YouTube などに分散されたコンバージョンの貢献度が見られるようになるため、始めるのに最適です。

アトリビューション モデリングの知識を活用して Google 広告キャンペーンを改善する方法

アトリビューション モデルを比較し、ユーザーのコンバージョン パスを分析することで、最終的なクリックだけでなく、カスタマー ジャーニー全体を理解し始めることができます。 Google アナリティクスのトップ コンバージョン パス ツールを使用すると、コンバージョンを達成する前に、ユーザーが当社のブランドとオンラインでどのようにやり取りしているかを理解できます。

Google アナリティクスで、左側のサイドバーの [コンバージョン] に移動して展開し、[マルチチャネル ファンネル] のドロップダウンを展開して、[上位のコンバージョン パス] を選択します。 ここでは、各コンバージョン ユーザーがコンバージョン アクションを完了する前に行った手順を確認できます。

左上隅で正しいコンバージョン アクションが選択されていることを確認し、経路の長さを [すべて] に設定して、すべてのコンバージョンの情報を表示します。 3 番目のオプションである「ルックバック ウィンドウ」は、1 日から 90 日の間で設定できます。このオプションは、分析できるコンバージョン アクションまでの日数を決定します。

次に、セカンダリ ディメンションを作成して、ユーザーが操作したコンテンツの種類に関する詳細情報を提供します。 [セカンダリ ディメンション] をクリックして、いくつかのオプションを試してみてください (広告グループのパスまたは検索クエリのパスが最適です)。

次に、結果をフィルタリングして、ユーザーが広告を操作したコンバージョンの詳細のみを表示できます。 これは、メイン テーブルの右上にある [Advanced] をクリックして行うことができます。 ここで、「MCF Channel Grouping Path」を選択し、空のボックスに「有料」と入力して、下の画像に示すように「適用」をクリックします。

上記の手順を実行した後、検索クエリ パスをセカンダリ ディメンションとして設定すると、各ユーザーが行った個々の検索を確認できるようになります。

また、MCF チャネル グループ パス フィルタを使用して、ユーザーがディスプレイ広告と検索広告を操作したコンバージョンなどの結果を表示することもできます。 これは下の画像で見ることができます。

カスタマージャーニーをよりよく理解できるようになったので、収集した情報を使用してキャンペーンを調整できるはずです. データを使って実験するいくつかの異なる方法に触れただけですが、自分で実行できる実験は他にもたくさんあります。