アトリビューションの本質は、「後付けで広告を過大評価する取り組み」ではない | Web担当者Forum

アトリビューションの本質とは？ 成果を最大化させるのに必要な仮説の作り方や、どんなサイトならばアトリビューションで改善できるのかの判断方法を、事例やデータで解説します。
あなたは間違ったアトリビューションに工数をかけてしまっていませんか？

成果最大化のためのアトリビューション
活用しきれない事例に共通する「分析が後付け症候群」

リスティング広告を最適化してきたが、
できることはやり尽くしてきたため、これ以上成果を伸ばす方法を見出せない

リスティング広告などの直接コンバージョンに強い広告の最適化を続けてきた企業の方と話していると、こんな課題をよく聞きます。

そうした課題を持っている方を中心に、「“直接コンバージョン”は狙えないものの“間接的な貢献”を狙えるような純広告やアドネットワークを見つけて、成果を最大化できないだろうか」という期待が高まっています。

そしてアトリビューション分析への注目も高まってきているのですが、実際のところ、間接的な貢献を把握するためにアトリビューションをうまく分析し活用できている企業は、まだまだ少ないのが現状です。

なぜアトリビューション分析の結果をうまく成果に結びつけられないのでしょうか？

実は、アトリビューションを活用できていない企業に共通する点があります。それは、次のようなことです。

直接コンバージョンの少なかった広告を、「他の何かに貢献しているのではないか？」と分析しようとして成果が上がるはずはありませんし、データが複雑なため有益な情報を得ることは困難です。

アトリビューション分析の方法論として、ビュースルー効果の評価や、スコアリング（ポイント配分）など、次々に新しい概念が出てきています。それ自体は良いことなのですが、それ以前に、成果を最大化するたには、まず「アトリビューションの本質」を捉えることが必要なのです。

では、「アトリビューションの本質」とは何でしょうか？

アトリビューションの本質は、「事前に立てた」仮説の検証手段

結論から言うと、アトリビューションの本質とは、次のようなものです。

これが、アトリビューションを活用するうえで最も重要なポイントなのです。

アトリビューションというと複雑な分析が必要なものだと考えられがちですが、「事前に立てた」仮説どおりにユーザーが行動したかどうかを把握するだけだと考えれば、データ分析が苦手な人でも、簡単に検証できると思いませんか？ 実際にそうなのです。

そして、アトリビューションで検証すべき仮説とは、コンバージョンするまでに複数回接触してユーザーを説得する「複数接触シナリオ」の仮説なのです。

「複数接触シナリオ」をわかりやすく説明すると、「純広告 → メルマガ → 自然検索 →申し込み」などの流れによって、どのような状態のユーザーにどういった態度変容が引き起こせるか（引き起こしているか）をシナリオ化することです。こうした仮説を作り、施策として実行した後に、想定したとおりのことが起きているかをデータで確認するのがアトリビューションの役割なのです。

これに対して、1回の接触でユーザーを説得するような、直接コンバーョンで検証できる仮説を「一発接触シナリオ」と、この記事では呼ぶようにします。

「一発接触シナリオ」の例としては、「安価な商品の購入」や「お試しキャンペーン」などが挙げられます。あまり比較されないことを前提に、衝動的な申し込みを狙うコミュニケーションです。

では、「複数接触シナリオ」とは実際にはどんな場合に使うのがいいのでしょうか？ 事例とともに、以下で説明していきます。

「複数接触シナリオ」とは？ ～ホームセキュリティの事例で解説

「複数接触シナリオ」の具体的な考え方を、ホームセキュリティを提供する企業を例にみてみましょう（弊社が実際に複数接触シナリオの部分からお手伝いした事例ですが、ここでは「A社」とします）。

「ホームセキュリティ」とは、不審者が家に侵入した際に、警備員が駆けつけるセキュリティサービスです。自宅やオフィスにセンサーや連絡の装置を設置してもらい、何かあれば警備会社の警備員が急行するというもので、価格は月額数千円のほか、初期費用（工事費など）がかかる場合があるといったものです。

A社では、オンラインからの資料請求をコンバージョンとみなしています。

「一発接触シナリオ」は幻想で、大半のユーザーは比較していた

「A社」は以前から、1回の接触でコンバージョンを狙う「一発接触シナリオ」での最適化を続けてきたのですが、ある時から成果が伸び悩んでしまっていました。

そこで、改めてユーザーの行動を分析してみると、実は、A社の狙いどおりに1回の接触でコンバージョンするユーザーはほとんどいないことがわかりました。

ホームセキュリティはかなり高額な商材のため、大半のユーザーは他社サービスと比較し、その結果、安価な競合に流れてしまっているという現状が見えてきたのです。

最初に「正しい選び方」を伝えることで、A社が選ばれる

成果を伸ばすには、この「競合に流れてしまう」という問題を解決しなければいけません。

そこで、A社でふだんからお客さまとやりとりしている営業マンに、どうすればお客さまに「競合ではなくA社と契約する」ことを選んでもらっているかをヒアリングしてみました。

そうしてわかってきたのが、ユーザーに「正しい選び方」を伝えることが説得の肝だということでした。

多くのユーザーにとって、ホームセキュリティは一生に一度の買い物です。つまり、それまでにホームセキュリティのサービスを選んだ経験がないのです。そのため、何をポイントに選ぶべきなのかがわからず、誰でも比較しやすい「価格」で選んでしまいがちだったのです。

しかし、ホームセキュリティは有事に備えるものであり、その本当の価値は「不審者が入ってから警備員が来るまでの時間」にあるのです。何かおきたときに間に合わなければ、どれだけ安くても導入する価値がないのですから。

そして、警備員が駆けつけるのにかかる時間は、警備員が常駐している「拠点数」が多ければ多いほど短くなります。A社は業界トップクラスの拠点数を誇っているため、この「正しい選び方」を啓蒙することで、選んでもらえる確率が高まるのです。

初回接触はコンバージョンを狙うのではなく
「正しい選び方」を啓蒙する方針に

そこでA社は、上記の説得ストーリーをWeb上で再現するために、初回接触ではあえて直接コンバージョンを狙わず、ホームセキュリティの「正しい選び方（＝拠点数で選ぶことの重要性）」を啓蒙することに徹した施策に切り替えました。

その結果、初回接触では離脱するものの後から再訪してコンバージョンするユーザーの数が大幅に増え、伸び悩んでいたコンバージョン数は2倍になり、CPAは70％まで削減できたのです。

このような複数接触を狙った仮説を検証するのに必要なのが、アトリビューションなのです。

この事例では、事前に狙っているシナリオが明確なため、アトリビューションで見るべきデータは、とても単純です。把握するべきデータは、「初回接触時で“正しい選び方を啓蒙するランディングページ”を閲覧したユーザーが、その後、再訪してコンバージョンしているか」だけです。後から複雑なデータ分析をかける必要は一切ありません。

仮説作りのファーストステップでは
初回接触からコンバージョンまでの「接触回数」をチェック

理想的には、アトリビューションを活用する前に、このホームセキュリティの事例のような「複数接触シナリオ」を立てることが必要です。

しかし実際には、ゼロベースでこのような仮説を立てることは難しいでしょう。

そこで、まずはファーストステップとして、現状サイトが「複数接触シナリオ」と「一発接触シナリオ」のどちらなのかを把握するのがいいでしょう。

そのためには、初回接触からコンバージョンまでの「接触回数」を分析します。

例として、弊社の提供している広告効果測定ツール「ウェブアンテナ」で計測した実際の例から、いくつかの業種ごとにデータを紹介しましょう。

グラフ左端の「化粧品EC」のサイトは、大半のユーザーが1回の訪問でコンバージョンしているため、「一発接触シナリオ」が有効でしょう。アトリビューションを分析する必要もありません。

しかし、グラフ中央の「家電EC」のサイトやグラフ右端の「不動産」のサイトは、コンバージョンまでの接触回数は幅広く、複数回接触しているユーザーが大半を占めています。

こうしたサイトでは、「複数接触シナリオ」が有効だと考えられるため、現状のコミュニケーションについて仮説を立て、その仮説に従って施策を組み立て、仮説が正しかったかどうかをアトリビューション分析で検証するといいでしょう。

施策によっては、あえてアトリビューションを「無視する」

ただし、同じサイト内でも「複数接触」施策と「一発接触」施策が並存する場合がありますので、注意が必要です。

ある家電ECサイトは、全体でみると前述のように複数接触シナリオが有効だと判断されました。しかし、コンバージョンまでの接触回数を「リスティング広告」「アフィリエイト広告」「バナー広告」の施策ごとに調べてみると、次のようになりました。

この例では、リスティング広告は1回目でコンバージョンしやすい「一発接触シナリオ」であるといえますが、アフィリエイト広告とバナー広告は接触回数が多い「複数接触シナリオ」であるといえます。

この場合、「複数接触シナリオ」を前提とするのはアフィリエイト広告とバナー広告だけにして、リスティング広告の評価ではあえてアトリビューションを「無視する」のもいいでしょう。

広告の成果が伸び悩んでいるからといって、アトリビューションを分析して後から広告を過大評価しても、改善には繋がりません。

アトリビューションを活用して成果を創出したいのであれば、まずは「複数接触シナリオ」の仮説を立て、その検証手段としてアトリビューションを活用する他に道はないのです。

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