マーケティングアトリビューションモデルは、広告主がキャンペーンコンバージョンを特定のマーケティングチャネルやタッチポイントに結び付けることができるツールです。たとえば、キャンペーンには、ネイティブ広告、メールマガジン、ソーシャルメディア投稿等が含まれる場合があります。マーケターにとって、これらのチャネルのどれが各コンバージョンを推進したのを測るのは大切なステップです。
アトリビューションモデルを使用する事で、キャンペーンの最適化、オーディエンス行動の理解、およびウェブサイトパフォーマンスの向上に役立てることができます。実際、アトリビューションモデリング戦略は、今日のデジタル環境で特に重要です。カスタマージャーニーは長くて複雑であり、複数のタッチポイントにわたる可能性があります。アトリビューション分析により、マーケターは各タッチポイントの効果をより明確に測定し、それに応じて予算と戦略を調整することができます。
このガイドでは、さまざまなタイプの収益アトリビューションモデルの概要を説明します。これにより、マーケティング目標とキャンペーンに最適なソリューションを見つけることができます。
アトリビューションモデルとは何か？
アトリビューションモデルにより、企業はより効率的に、コンバージョンなど結果を出しているチャネルを確認するために必要なデータを取得する事ができます。
アトリビューションモデルは、マーケティング版のアトリビューション理論、つまり人々が日常の出来事の影響を特定の原因に結びつける方法を理解するための心理学的用語です。
また、マーケティングミックスモデリング（MMM）とインクリメンタルテストも理解しておくことが重要です。これらは、アトリビューションモデルを補完し、マーケターが戦略を形作るのに役立つ2つのマーケティング分析手法です。MMMは、様々なマーケティング活動が売上とROIに与える影響を測定するために使用できる手法です。インクリメンタルテストは、マーケティング活動がキャンペーン目標に与える増分として影響を測定するために使用できる統計的な方法です。
マーケティングアトリビューションモデルの主なタイプ
マーケティングアトリビューションモデルには、主にシングルソースとマルチソースの2つのタイプがあります。シングルソースアトリビューションは、1つのチャネルまたはタッチポイントのみを考慮できることを前提としており、マルチソースアトリビューションは、すべての可能なタッチポイントの影響を理解する為のものです。
各アトリビューションモデルの内容を詳しく見てみましょう。
シングルソースアトリビューションモデル
シングルソースアトリビューションモデルは、カスタマージャーニーの1つのマーケティングタッチポイントにのみクレジットを割り当てる、シンプルなモデルです。たとえば、シングルソースモデルでは、コンバージョンは、ソーシャルメディアの広告が含まれている場合でも、ペイドサーチにのみ帰属される可能性があります。
シングルソースアトリビューションモデルには、ファーストタッチアトリビューションとラストタッチアトリビューションの2つの主なタイプがあります。
ファーストタッチアトリビューション
ファーストタッチアトリビューションモデルは、コンバージョンする前に他の複数のタッチポイントと遭遇した場合でも、顧客の最初のタッチポイントに全額クレジットを付与します。そのため、顧客がネイティブ広告、次にInstagram投稿、次にペイドサーチ結果とエンゲージした場合、コンバージョンはネイティブ広告に帰属されます。
ファーストタッチアトリビューションは、新しい顧客が何とエンゲージしているかを学び、ブランド認知キャンペーンを最適化するために役立ちます。ただし、最初のインタラクション後のカスタマージャーニーの重要なステップを無視することもできます。
ラストタッチアトリビューション
ラストタッチアトリビューションモデルは、コンバージョンする前に他の複数のタッチポイントと遭遇した場合でも、顧客の最終のタッチポイントに全てのクレジットを付与します。そのため、顧客が検索広告、ネイティブ広告にタッチし、最後にソーシャル投稿と遭遇した場合、コンバージョンはソーシャル投稿に帰属されます。
ラストタッチアトリビューションは、顧客がファネルの最後に何とエンゲージしているのか、そして最終的に購入する動機は何なのかを理解するのに役立ちます。ただし、カスタマージャーニーの初期段階で意思決定に影響を与える可能性のあるチャネルに関する洞察は提供されません。
マルチソースアトリビューションモデル
マルチソースまたはマルチタッチアトリビューションモデルは、シングルタッチモデルのように1つではなく、カスタマージャーニーのすべてのポイントに価値を割り当てます。したがって、各ステージのファネルでどのタッチポイントがより大きな重みを持っているかをより詳細かつ正確に把握できます。たとえば、クロスプラットフォームアトリビューションモデルは、同じコンバージョンの場合、ペイドサーチに50％、オーガニックサーチに50％のクレジットを与える場合があります。
マルチタッチアトリビューションモデルには、リニアモデル、タイムディケイモデル、U字型モデル、W字型モデルなどがあります。
リニアモデル
リニアアトリビューションモデルは、カスタマージャーニーのすべてのステップにクレジットを均等に配分します。そのため、顧客がコンバージョンする前にメールニュース、ネイティブ広告、ソーシャル広告、検索広告とエンゲージした場合、各チャネルは25％のアトリビューションクレジットを受け取ります。
このモデルのシンプルさにより、各チャネルのコンバージョンへの影響に関する一般的なビューのみを提供します。そのため、1つまたは2つのリニアモデルでは、各チャネルのコンバージョンへのパスの役割を完全に正確に把握できない場合があります。ただし、複数のデータセットを使用して、パターンを特定し、引き続き重みを引くチャネルを繰り返すことができます。
タイムディケイモデル
タイムディケイモデルは、リニアモデルと似ていますが、ファネルの終わりに近いタッチポイント、つまり実際のコンバージョンイベントに近いタッチポイントにクレジットをより多く付与します。
言い換えれば、このモデルは、ブランド認知と検討チャネルの重要性を認識していますが、意思決定と購入を推進するチャネルに重みをより多く付与します。そのため、タイムディケイモデルは、長期的なキャンペーンとカスタマージャーニーを追跡するための優れたソリューションとなる可能性があります。
U字型モデル
U字型アトリビューションモデルは、明確なフォーミュラを使用しています。クレジットの40％は、最初のタッチポイントと最後のタッチポイントに割り当てられ、残りの20％は購入へのパスの中間ステップ間で分割されます。このベル型のモデルは、ファネルの上部に強いブランド認知力とファネルの下部にコンバージョンを押し出すキャンペーンの有効なソリューションとなる可能性があります。
W字型モデル
W字型モデルは、カスタマージャーニーのこれらの3つの主要なタッチポイントのそれぞれにクレジットの30％を割り当てます。最初の、コンバージョンを開始した、そしてコンバージョンを完了したタッチポイント。残りの10％は、購入へのパス上の他のすべてのタッチポイントに均等に分散されます。
これは、リニアモデルのようにすべてのタッチポイントに均等にクレジットを配分することなく、各チャネルとインタラクションを重み付けしたいマーケター向けの独自のモデルです。
フルパスアトリビューションモデル
フルパスアトリビューションモデルは、W字型モデルと似ています。ただし、3つのタッチポイントに大きくクレジットを割り当てる代わりに、最初のもの、コンタクトを開始したもの、コンバージョンを開始したもの、コンバージョンを完了したものという4つのタッチポイントのそれぞれにクレジットの22.5％を配分します。残りの10％は、購入へのパス上の他のすべてのインタラクションに均等に分散されます。
データドリブンアトリビューションモデル
データドリブンアトリビューション（DDA）は、機械学習ツールを使用して、トップパフォーミングソースを自動的に特定し、行動パターンを特定します。これにより、広告主はアトリビューションで時間を節約し、各カスタマージャーニーとチャネルインタラクションをより正確に理解することができます。
データドリブンアトリビューションには、マルコフ連鎖の使用も含まれます。マルコフ連鎖は、本質的にカスタマージャーニーのさまざまなステップのモデルです。これらのチェーンは、コンバージョンへの現在のパスをマッピングするだけでなく、各カスタマーのタッチポイントの影響を評価し、特定のパスが将来コンバージョンにつながる可能性を予測するためにも使用できます。したがって、マルコフ連鎖は、マーケターがより直感的で高性能な購入パスを構築するのに役立ちます。
ビジネスに最適なマーケティングアトリビューションモデルの選択
適切なアトリビューションモデルを選択するには、ビジネス目標とキャンペーンに合ったソリューションを見つける必要があるため、時間がかかる場合があります。ただし、優先度と戦略は変化するため、現時点で適切なアトリビューションモデルは、将来の最良のソリューションではない可能性があります。そのため、すべてのオプションを理解して検討することが重要です。たとえば、データドリブンアトリビューション（DDA）は、今日の時点ではマーケターの間で主流のモデルです。
Taboolaの主要なネイティブ広告プラットフォームでは、各マーケターは最適なアトリビューションモデルを選択して、Taboola Adsでキャンペーンを分析し、さまざまなソリューションを試してキャンペーン目標を改善できます。マーケターはまた、リアルタイムデータと分析レポートにアクセスして、ウェブ全体でキャンペーンパフォーマンスを追跡し、コンバージョン率の最適化を改善することができます。