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アトリビューション分析のフレームワークを構成する6つの視点とは?【アトリビューション編:第5回】

アトリビューション分析のフレームワークを構成する6つの視点

 それではここで、3PASで取得したコンバージョンパスデータを使って実際にどのようにアトリビューション分析をおこなうのか、一緒に見ていきましょう。その分析の土台となるフレームワークを紹介したいと思います。

 アトリビューション分析には一般的に使われている分析の切り口があります。これを私はアトリビューション分析のフレームワークと呼んでいます。それは広告の評価方法についての切り口ですが、視点と言った方がわかりやすいかもしれません。アトリビューション分析のフレームワークは、次の6つの視点で構成されています。

アトリビューションフレームワークの6つの視点

1:「いつ」
2:「どこで」
3:「誰に」
4:「どんな内容で」
5:「どのくらいの量を」
6:「どんな効果が」

 「いつ」は、何時何分何秒に広告を投下すると効果が高いのか、どのような順番で、あるいは、どのようなタイミングに、どのくらいの期間で、どの季節に、暑いときに寒いときに、晴れのときに雨のときに、など「いつ」という時間的な要素です。

 「どこで」は、どのデバイスで、どのエリアで、どの駅で、どの媒体で、どの枠で、など「どこで」という広告を配信する場所的な要素です

 「誰に」は、20代女性などデモグラフィック、趣味趣向などサイコグラフィック、どのような行動パターン、どのようなライフステージ、など「誰に」という人の属性の要素です。

 「どんな内容で」は、どのような訴求内容をどのようなメッセージで、どのようなクリエイティブで、など「どんな内容で」という広告クリエイティブ的な要素です。

 「どのくらいの量を」は、どのくらいの金額で、どのくらいのリーチで、どのくらいのフリークエンシーで、など「どのくらいの量を」という広告投下量的な要素です。

 「どんな効果が」は、どのくらいの売上を、どのくらいの認知を、好意度を、店舗送客数を、アクセス数を、コンバージョン数を、など「どんな効果が」は、広告によってどのような効果が上がるのかという目的に関する要素です。

アトリビューション分析の第一歩はセグメント分け

 では、アトリビューション分析のフレームワークを使って分析を進めていきましょう。分析の最初におこなうのは、投下した広告をこのフレームワークを使ってセグメントに分けることです。分けることは、分析の第一歩なのです。「分析」の分けるという漢字が示す通りですね。

 分析の目的に応じて、そのセグメント分けは変わってきます。たとえば、関東と関西の効果の違いをみたければエリアという切り口が必要になりますが、全国を一括でみる場合にはエリアという切り口は要らなくなります。

 3PASで取得したコンバージョンパスデータを使うと、いつ(何時何分何秒)にどの媒体のどのメニューでどのクリエイティブがどのクッキー(人)に配信されて、いつ表示されて(インプレッション)、いつクリックされて、いつコンバージョンしたのか、というような情報がわかります。

 これらをもとに、その順番、たとえば、最初に配信されたインプレッションなのか、最初にクリックされたのか、2番目のインプレッションなのか、2番目のクリックなのか、最後のインプレッションなのか、最後のクリックなのか、そして、コンバージョンに至ったのか、などがわかることになります。

 そうすると、バナー広告は最初にクリックされることが多いとか、SNSは中間でクリックされることが多いとか、リスティング広告はラストでクリックされることが多いとかが分かります。これらのデータを元にして、それぞれの媒体の役割を把握していくとともに、それぞれの媒体のコンバージョンへの貢献度を算出していきます。

 同じバナー広告でも媒体やメニュー、クリエイティブが違えば異なる評価になりますし、曜日や時間帯別に評価する場合は、その曜日や時間帯ごとに異なる評価になります。リスティング広告の場合は、キーワードごとに異なる評価になりますし、そのキーワードも曜日や時間帯別に異なる評価になります。

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アトリビューション分析の結果を統合する

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この記事の著者

有園 雄一(アリゾノ ユウイチ)

Regional Vice President, Microsoft Advertising Japan

早稲田大学政治経済学部卒。1995年、学部生時代に執筆した「貨幣の複数性」(卒業論文)が「現代思想」(青土社 1995年9月 貨幣とナショナリズム<特集>)で出版される。2004年、日本初のマス連動施策を考案。オーバーチュア株式会...

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

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2013/06/18 08:00 https://markezine.jp/article/detail/17866

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