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公開：2025-04-13

アトリビューションとは？意味をわかりやすく簡単に解説

text: XEXEQ編集部

アトリビューションとは

アトリビューションとは、Webマーケティングにおいてコンバージョンや売上などの成果がどの広告や流入経路によってもたらされたのかを特定・評価する分析手法です。ユーザーがWebサイトで商品購入や資料請求などのアクションを起こすまでには、複数の接点（タッチポイント）が存在することが一般的であり、それらの貢献度を適切に評価することによって効果的な広告予算配分や戦略立案が可能になります。

アトリビューション分析では、ラストクリックモデルやファーストクリックモデル、線形モデル、タイムディケイモデルなど複数のモデルが活用されています。ラストクリックモデルはコンバージョン直前の接点に100%の価値を与える手法ですが、ユーザーの購買行動全体を見渡すと、初期認知や中間検討フェーズに貢献した広告の役割も重視すべきでしょう。

正確なアトリビューション分析を実施するためには、Google アナリティクスやAdobe Analyticsなどの分析ツールの活用が不可欠です。近年ではクロスデバイスでのユーザー行動やオフライン施策の影響も考慮した統合的なアトリビューションモデルの構築が求められており、機械学習を活用したデータドリブンアトリビューションの重要性も高まっています。

アトリビューションモデルの種類と選び方

「アトリビューションモデルの種類と選び方」に関して、以下を解説していきます。

• アトリビューションモデルの主要タイプと特徴
• ビジネス目標に応じたモデル選定のポイント

アトリビューションモデルの主要タイプと特徴

アトリビューションモデルの主要タイプには、単一のタッチポイントに全ての価値を帰属させるシングルタッチモデルと、複数のタッチポイントに価値を分配するマルチタッチモデルが存在します。シングルタッチモデルにはラストクリックアトリビューション（最後の接点に100%価値を付与）とファーストクリックアトリビューション（最初の接点に100%価値を付与）があり、実装が容易である一方で、コンバージョンパスの全体像を把握できないという欠点があります。

マルチタッチモデルには線形モデル（すべての接点に均等配分）、タイムディケイモデル（直近の接点ほど高い価値）、ポジションベースモデル（最初と最後の接点に高い価値）、データドリブンモデル（機械学習に基づく自動配分）などが含まれます。データドリブンアトリビューションは過去の実績データを分析して各チャネルの寄与度を算出することによって、より客観的かつ精緻な評価が可能になるメリットがあるでしょう。

ビジネス目標に応じたモデル選定のポイント

ビジネス目標に応じたアトリビューションモデルの選定には、商材の特性や顧客の購買サイクルの長さを考慮することが重要です。高額な商品やBtoB製品など検討期間が長い商材では、ファーストクリックやマルチタッチモデルを採用することによって、認知施策の価値を適切に評価できるようになりますが、低価格の日用品など即時購入されることが多い商品ではラストクリックモデルが実用的な選択肢となるでしょう。

アトリビューションモデルの選定時には自社のKPIとの整合性も重視すべきポイントです。新規顧客獲得が目標であればファーストクリックモデルが、売上最大化が目標ならデータドリブンモデルが適している可能性が高いと言えるでしょう。モデル選定は一度で完了するものではなく、定期的に効果検証を行い、必要に応じて異なるモデルによる分析結果を比較することによって、より精度の高いマーケティング意思決定につなげることが肝要になります。

参考サイト

1. Google. https://blog.google/intl/ja-jp/

※上記コンテンツはAIで確認しておりますが、間違い等ある場合はコメントよりご連絡いただけますと幸いです。

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