データドリブンアトリビューション（DDA）とは？徹底解説！

こんにちは。「AIアナリスト」ライターチームです。

この記事ではコンバージョンへの貢献度を把握する方法の1つ、データドリブンアトリビューションについて、その概要から仕組み・メリット・利用条件・設定方法について解説していきます。

基礎用語のおさらい「アトリビューション」とは？
データドリブンアトリビューション（DDA）とは？
DDAの仕組み
- DDAのメリット
DDAに必要なデータ量
DDAの設定方法
- 利用条件
- 設定方法

基礎用語のおさらい「アトリビューション」とは？

アトリビューションとは、コンバージョン（成果）に至るまでに行われたクリックの中で、どれがコンバージョンに大きく貢献しているのかを評価する枠組みのことです。Webサイトにおいては、コンバージョンを獲得するまでに、ユーザーが様々な検索を行い、いくつかの広告を見る可能性があります。

どの広告がコンバージョンに大きく貢献しているのかをアトリビューションを通して把握します。広告には最初のクリックをコンバージョンとして重視するものと、コンバージョンの1つ前、つまり最後のクリックを重視するものがあります。

アトリビューションモデルにより広告の成果の把握ができ、広告戦略の見直し・コンバージョンに至るまでの経路の最適化などが可能となります。Googleで利用できるアトリビューションモデルは、以下のとおりです。

ラストクリック	最後にクリックされた広告・キーワードに貢献度を割り当てる。
ファーストクリック	最初にクリックされた広告・キーワードに貢献度を割り当てる。
線形	すべてのクリックに貢献度を均等に割り当てる。
減衰	コンバージョンまでの時間が短いクリックに多くの貢献度を割り当てる。
接点ベース	最初と最後の広告・キーワードに、40% の貢献度を割り当てる。最初と最後以外にクリックされた広告・キーワードに、残りの20%を均等に割り当てる。

アトリビューションモデルは一定のルールにより貢献度の割り当てが行われます。
ルールにもとづいているため、貢献度の割合もある程度決まっているのが特徴です。

データドリブンアトリビューション（DDA）とは？

Webサイトで商品の検索を行う人は、商品にたどり着くまでにいくつかの広告ページにアクセスした上で最終的なページにたどり着き、コンバージョンにいたります。アトリビューションモデルを利用する場合は、コンバージョンへの貢献度をルールに基づき分析するため、分析結果が同じになることがあります。

「データドリブンアトリビューション」（DDA）は、それまでに蓄積されたアクセスデータなど活用して、どのキーワード、どのキャンペーンがコンバージョンに貢献しているのかを分析し、その貢献度を割り当てるため、アカウントによって結果は全く別のものになります。

多くの企業では、コンバージョンとして、アトリビューションのラストクリックを利用しているとされています。しかし、実際には最後のクリックに至る過程のどこかにコンバージョンに影響を与える要素があるかもしれません。データドリブンアトリビューションを利用すれば、より実際の状況に近い分析結果が得られ便利です。

例えば、ホテルの宿泊を検討している人が「ホテル　北海道」「ホテル　札幌」「高級ホテル　札幌」の順番で検索を行い、最後の「高級ホテル　札幌」で広告をクリックし、予約を行ったとしましょう。この時、ラストクリックを利用していると、「高級ホテル　札幌」というキーワードに対して貢献度が割り振られます。ファーストクリックを利用していると、「ホテル　北海道」に貢献度が割り振られます。

データドリブンアトリビューションの場合は、過去の検索ワードも分析の対象になるため、ラストクリックでもファーストクリックでもない「ホテル　札幌」に貢献度が割り振られる可能性があります。

DDAの仕組み

データドリブンアトリビューションは広告主のコンバージョンデータを元に一つの動作だけにとらわれることなくコンバージョンに至るまでの経路全体で具体的な貢献度を割り振れます。これはアカウントごとに広告へのアクセスデータやクリックのパターンなどコンバージョンにつながるさまざまな経路を識別できるためです。

コンバージョンに至る経路が明らかになると、広告の戦略にも大きな影響を与えられます。前述の「ホテル北海道」の場合、「高級ホテル札幌」だけを検索する人よりも「ホテル　札幌」の検索を経て「高級ホテル　札幌」を検索した人の方がコンバージョンに至る可能性が高かったとします。この場合、「ホテル　札幌」の広告やキーワードに貢献度がより割り振られるため、この検索ワードにより注力すべきであることが分かります。

他のアトリビューションモデルの場合、1つの経路や1つのデータからコンバージョンへの貢献度を割り振っています。しかしデータドリブンアトリビューションの場合、参照できる全てのデータを使用するため、より具体的で実際の状況を反映した分析が行えます。

DDAのメリット

データドリブンアトリビューションを利用する主なメリットは以下のとおりです。

成果の出るキーワード・広告・キャンペーンを把握できる
広告の入札単価を最適化できる
複数のデバイス間でのデータ分析ができる
推測に頼らない最適なアトリビューションモデルを選択できる
コンバージョンに至らなかった場合の分析により見込み客にアプローチできる

データドリブンアトリビューションの利用で、具体的かつ最適な分析・戦略立案が行えます。

DDAに必要なデータ量

データドリブンアトリビューションは1つのデータだけではなく、過去のデータを含めて分析するため、一定以上のデータ量が必要です。データドリブンアトリビューションを利用するためには、過去30日間でGoogle検索で15,000回以上クリックされていることが必要です。

さらに、各コンバージョンアクションに600回以上のコンバージョンがされていることも必要となります。必要最小限のデータが取得できると、そのデータがGoogle広告で表示されます。しかし、データが集まっていない段階ではデータドリブンアトリビューションの選択ができません。

データドリブンアトリビューションの利用中でも、過去30日以内のクリック数が10,000回未満、各コンバージョンアクションのコンバージョンが400回未満になると、アラートが表示されます。その後の30日間もデータの量が少ない場合、データドリブンアトリビューションの利用ができなくなります。この場合、アトリビューションモデルの1つである線形アトリビューションに切り替わってしまうので注意が必要です。

DDAの設定方法

データドリブンアトリビューションを利用する際の利用条件と設定方法について解説します。

利用条件

以下の条件を満たしているときに、データドリブンアトリビューションの利用ができます。

「Google アナリティクス 360」を利用していること
「e コマーストラッキング」または「目標」が設定されていること
過去30日間にGoogle検索で15,000回以上クリックされていて、コンバージョンアクションに600回以上のコンバージョンを達成していること

継続して利用する場合、過去28日間のコンバージョン数が、以下の数値を超えている必要があります。

コンバージョンの種類別にコンバージョン400件
指定されたレポートビューで経路10,000件

設定方法

設定方法は以下のとおりです。

Google アナリティクスにログインする
「管理」を選択し、データドリブンアトリビューションモデルを有効にするビューに移動する
「ビュー設定」をクリックする
「モデリング設定」の「データドリブンモデルを有効化」をオンにする
「保存」を選択する

設定を行うとデータ分析がすぐに開始されます。データドリブンアトリビューションモデルの利用は、「アトリビューション」レポートからできます。

まとめ

サービスや商品を利用する顧客の多くは、さまざまな検索ワード・広告を経て最終的なコンバージョンに到達しています。そのため、1つの現象だけでコンバージョンを理解しようとするのは難しいと言えます。

そういったときにデータドリブンアトリビューションを利用できれば、より実際の状況を反映したデータを把握できます。
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