アトリビューション分析(間接効果)とは

アトリビューション分析(間接効果)とは、Webマーケティングにおいてネットユーザーの行動にどれだけのサイトが影響したかを分析する方法です。ネットユーザーは問題解決までの過程で、何らかの結論を出すために複数のソースを参考にすることがあります。その道筋は直線的ではなく、さまざまなサイトを辿りながら結果を導き出すこともあります。トリビューション分析によってユーザーの行動は詳しく記録され、今後のマーケティング事業に生かされます。

これまではユーザーが結論を出す前にアクセスしていたサイトしか確認できませんでした。しかし、それ以外の経路、接触を図れるようになったためアトリビューション分析が重要視されるようになりました。直前のサイト以外からユーザーに与えられた影響がわからないと、正確なマーケティングにはなりません。サイト同士のつながりも不明です。アトリビューション分析によって、ユーザーにもっとも影響を与えたサイトは明白になります。また、逆にほとんど影響のなかったサイトも判明します。効率的にユーザーへと商品・サービスを訴求できるよう、宣伝サイトの整理は必須でしょう。

アトリビューション分析では、土台となる5つの方法があります。第1の「ラストクリックモデル」は、直前のサイトを解析する従来型の方法です。第2の「起点モデル」では最初にユーザーがアクセスしたサイトを解析します。第3の「均等配分モデル」では、ユーザーが通過したすべてのサイトを均等に解析します。アトリビューション分析としては、この方法がもっともスタンダードです。第4の「接点ベースモデル」は最初と最後のサイトを重点的に解析します。そして、第5の「減衰モデル」では、最後のサイトやや重点を置きます。ただし、ほかのサイトを無視するわけではありません。

アトリビューション分析のモデルは、いずれにも長所と短所があります。使いやすさでいえば「均等配分モデル」に利があるものの、絶対的な正解とはいえません。特定のサイトが強い影響力を持っているケースでも、均等配分モデルではアクセスしたすべてのサイトが貢献とは等しいと解析されてしまうからです。アストリビューション分析はひとつの方法にこだわるのではなく、複数の選択肢を使い分けるのが賢明です。

なお、アトリビューション分析では「広告クリック」と「広告ビュー」の価値をどのように分配するかにも気をつけましょう。広告クリックはユーザーが興味を持って閲覧してくれた可能性が高いので、広告ビューよりも価値を高くするのが基本です。