WEB広告の効果測定、見直してみませんか？

初めまして、WEB事業部アシスタントディレクターの西橋です。
業務の中での感じたWEB広告に出来ることについてお話できればと思います。

今回は、アトリビューションモデルについてお話しします。

アトリビューション（attribution）とは、直訳すると「原因を帰属させること（～に依ること）」という意味なのですが、
Weblio：attribution
インターネット広告における「アトリビューションモデル」とは、
例えば資料請求や購入といったWEB反響のゴールに対し、目標到達の直前の広告だけではなく、ユーザー行動の流れのうち成果に至るまでの広告接触を記録し、「どれほど成果に寄与しているか」貢献度を測定するという考え方です。

バナー広告と検索広告の関係性

チラシだってまだまだいける！番外編・チラシの効果測定、できてますか？
上記のエントリでもチラシとWEB広告の連動性について、簡単に触れていますが、
これも大枠では「チラシ」→「WEB広告」の反響傾向を測定し、両メディア間のアトリビューションについて考察したものと言えます。

これをWEB広告に置き換えると、ユーザーへのアプローチの目的や手法に違いがある「検索広告」と「ディスプレイ広告」などで、WEB上でのユーザー接触を詳細に分析し効果測定することが可能です。

例えばマンション販売において、バナー広告と検索広告を用いたプロモーション展開している場合。
あるユーザーがディスプレイ広告のクリエイティブに関心を持ちWEBサイトへ訪れ、
更に周辺環境など詳細を調べ始めた結果、検索結果の広告もクリックしてWEBサイトに再訪し、WEBサイトでお申し込みを行い物件資料を入手したとします。
この場合の成果反響（資料請求）はどちらの広告がよりユーザーに響いたといえるでしょうか。

基本的な検索広告・ディスプレイ広告を展開できるGoogle広告の初期設定では、コンバージョンの直前のWEBサイトへの導き（ラストクリック）を成果の要因としてカウントしているので、検索広告だけが成果の要因とみなされることになってしまいがちですが、
別の観点から見れば、バナー広告が検索のきっかけとなり、そのおかげで最終的なコンバージョンまでつながったと考えられます。つまり最初の接点（ファーストクリック）が成果に寄与したという考え方も妥当なのです。

サッカーやバスケットボールのプレイに例えると、シュートを決めた選手だけが称賛されるのではなく、その選手に絶妙のパスを出した選手も評価されるべきです。
WEB広告も同じように初期認知獲得～反響刈り取り（コンバージョン）までの一連の流れをより深く洞察する必要があります。

サッカーチームでも、シュートの決定率だけ注目しエースストライカーを11人揃えたメンバー構成がチームとして機能するとは思えないですよね。

こちらも同様で、お問い合わせの反響率が高いからといって
検索広告のすべての予算をお問い合わせにつながった検索キーワードに絞り込んでしまうと、
顕在化しているユーザーは刈り取れても、新たなユーザーの認知を獲得していないため、長期的にはお申込み傾向は縮小していきます。

様々なアトリビューションモデルの設定

アトリビューションモデルは実際の商品やサービス内容、ビジネスにおけるユーザーの傾向や競合性をもとに、どのような計測を行うのが適切かを良く検討して導入する必要があります。
ここでは、「不動産広告代理店　アドコミ」社へのお問い合わせをしてくださったユーザーさんを例に、データ計測モデルを紹介ます。

①ラストクリック
　お問い合わせにつながった直接の接点に、１００％の割合で評価ポイントを振り分けるモデルです。
　主要なリスティング広告ではこの計測方法がデフォルトで設定されており、もっとも理解しやすい一般的なモデルです。

②ファーストクリック
　お問い合わせにつながった最初の接点に、１００％の割合で評価ポイントを振り分けるモデルです。
　最終的なお問い合わせから最も遠い、最初期の接点に重きを持たせるので、新規ユーザーの訪問を重視したモデルです。

③線形
　お問い合わせにつながるまでの全ての接点を等しく評価し、均等にポイントを割り振りするモデルです。
　全ての接点が等しく評価されるため、逆にどの点が決定打になったかが判断しにくい場合があります。

④接点
　ラストクリックとファーストクリックの折衷案のような、最初の接点と最後の接点でそれぞれの重要度を強めに評価し、
　中間の接点を均等に重み付けしたモデルです。
　

⑤減衰
　お問い合わせにつながった時点に近い接点ほど重要度を強めに評価し、
　最初の接点（過去）に向かうにつれ評価を低くするモデルです。
　このモデルは、直接のお問い合わせに重きを置いているという意味ではラストクリックと同じですが、過去のデータも寄与を認めたいときに役立ちます。

以上が、１件のお問い合わせに対して、オール・オア・ナッシングで単純化するのではなくユーザー接点ごとに評価しデータに厚みをもたせようという、アトリビューションモデルの計測方法です。

最後に

特に、ユーザーの検討期間が長く、比較検討に晒されがちな不動産販売の広告においては、単純に最後のサイト流入のメディア・キーワードだけで効果を測るのはユーザーの実際のニーズや行動を見誤る危険さえあります。
正しいデータの計測を行うことで、よりビジネスを伸長させる効果的な広告運用が可能になります。

どのように反響測定を行うのが一番適切なのか、一度見直してみたいとご興味を持たれましたらぜびアドコミまでお問い合わせください！