DDAによるラストクリック指標からの脱却

2019/2/21

はじめに

広告市場において「アトリビューション分析」は何年も前からうたわれていますが、各取り組みの評価を体系立て、投資配分を決められている企業はまだまだ多くないように思います。
最近ではMMM専門会社も登場してきています。ただ、年間で数百万円~数千万円のコストをこの分析だけに投資できる企業も多くありません。今後5Gとなり動画のマーケティング活用が増えることが想定されます。これによりアドリビューション分析の必要性が今以上に高まるでしょう。今日は身近なプラットフォームを活用したアトリビューション分析の事例をサクっと紹介します。

 

ラストクリック依存

多くの案件で、広告の評価方法としてラストクリックを採用しています。最後のひと押しになったであろうラストクリックCVでの評価方法は妥当に感じますが、WEBでのユーザー行動が多様化する中でラストクリックのみで評価することは危険といえます。
検索広告やリターゲティングなどの、既存の見込み顧客を刈り取る施策ばかりが評価され、認知や態度変容を促す施策が評価されないため、広告経由の獲得を伸ばすことはできても、WEB全体の獲得数を伸ばすことはできません。

 

アトリビューション評価

ラストクリックの代わりにアトリビューションで評価するという方法があります。GoogleAnalyticsでは、複数のアトリビューションモデルが存在しています。
その中でもデータドリブンアトリビューション(DDA)は、CVプロセスにおける貢献度に基づいてCVが割り当てられるため、どんな案件でも最適なアトリビューションモデルになると考えられます。
今回は、このDDAを用いて、ラストクリック依存による媒体管理画面成果と事業成果(最終的な売上や申し込み数)の数的GAPをできるだけ埋めることを目指します。

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ライター:吉田 一貴


立命館大学 情報理工学部卒業。2015年に新卒として入社。
リスティング広告を始めとする運用型広告の、コンサルタントとして従事。

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