Google-Data Driven Attributionでの広告評価について失敗事例から考える。

2017/10/2

■はじめに

近年のラストクリック重視の評価方法を変えていくべく、GoogleからData Driven Attribution(データドリブンアトリビューション 以降DDA)がリリースされております。今回実際にDDAを導入することで見えた効果の変化と、そこから得られた示唆について記載させていただきます。

■Data Driven Attribution(データドリブンアトリビューション)とは?

DDAとはどのような機能なのでしょうか。DDAとは、Googleが用意しているアトリビューションモデルの一つです。一番採用されているアトリビューションモデルは「終点モデル」となっており、CVに至った経路の最後の接点にポイントを付与するという仕様です。

※アトリビューションモデルの図解

アトリビューションモデルの中で、DDAとはどのようなモデルなのかというと、Googleから下記のように説明されております

“データドリブン アトリビューションでは、ユーザーが広告主様の商品を検索し、コンバージョンに至った過程に基づいて貢献度を割り当てます。アカウントに蓄積されたデータを使って、ビジネス目標にどの広告、どのキーワード、どのキャンペーンが最も貢献したかを判断します。データドリブン アトリビューションは、検索ネットワーク キャンペーンで、ウェブサイトおよび Google アナリティクスのコンバージョンにご利用いただけます。”
※参照元:データドリブンアトリビューションについて
(https://support.google.com/adwords/answer/6394265?hl=ja)

要するに、1ユーザーがコンバージョンするまでの過程も評価していきましょう。貢献度はGoogleが過去データから自動で割り振っていきます。という内容となります。
アトリビューション評価がなかなか普及しなかった背景の一つとして、貢献度の評価方法を規定するのが難しいという部分がありましたが、それをGoogleが行ってくれるという機能となります。
DDAを導入することにより管理画面上のCV総数は変わりませんが、どのキーワードにCVがつくのかという点で変化が起こるという仕組みになっております。

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ライター:西方 一行


デジタルマーケティング本部コンサルティング部所属。2014年に上級Web解析士取得。アジアでサービス展開をするベンチャー起業を経て2015年にGMO NIKKOへ入社。Google Analyticsやタグを活用した分析・提案を得意としている。

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