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。

■貢献度の評価方法とは?

DDAを導入することによって、1コンバージョンが複数の接点に分散して評価されることになります。
貢献度の評価方法は明らかになってはおりませんが、CV数が多い経路に入っている接点の評価を重くする等が考えられます。詳細のデータは膨大なデータをもとに判断されているため、厳密には断言できない仕様となっております。

■実際の配信結果は?

DDA導入後、効果の測定としては、「管理画面上のCVRの変化」を見てみました。
結果として、CVR悪化という結果になりました。
ただ対象企業の季節的なトレンドがあったため、Google Analytics(ラストクリック評価)と、他広告メニューのCVR変化を見てみました。
こちらに関しても、Google検索のCVR下降幅が他と比べても高くなってしまいました。

キーワード毎の数値変化を見てみると、今まで入札を抑制していたBIGワードなどの入札が強まっており、インプレッションシェアが改善されている傾向がありました。

■効果悪化の要因はどこであったか?

効果悪化の要因として、コンバージョン最適化入札と評価期間の問題があると思っております。
上記の案件では、コンバージョン最適化(自動入札)を導入しており、ラストクリックコンバージョンからDDAへの変更に伴い、評価方法も変わってきます。DDA導入に伴い短期的にBIGワードへの入札が強化された。+評価方法が変わり学習期間が必要になった。タイミングでの上記数値集計のため、効果が悪化したと考えられました。

■導入推奨案件とは?

DDAを導入することにより、今まで評価できていなかったキーワードへの入札強化がなされており、ラストクリックベースでは日の当たらなかったキーワードも発掘できております。
そのため、長期的に媒体CVをKPIとしているアカウント・新規ユーザー獲得を目的としているアカウント・獲得キーワードがブランドワードなど特定のものに偏っているアカウントなどで実施することで、効果が発揮されるのではないかと考えました。

■まとめ

以上が、DDAの導入実績となります。アトリビューションでの評価自体理解してもらうのに苦労はすると思いますが、今後ラストクリック偏重ではアプローチできなかったユーザーの獲得が重要になってくると考えております。導入予定案件も増えておりますので、次回はぜひ違った事例を紹介できればと思います。

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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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