Google AdWordsではどのアトリビューションモデルを使用する必要がありますか？

アトリビューションモデリングは、コミュニケーションチャネルの経済的効果と、これがビジネス目標に与える影響を測定するために使用される方法です。 アトリビューションモデリングは、コンバージョン、売上、収益、インプレッション、クリック率など、さまざまな指標に対して測定できます。

アトリビューションモデリングの最終的な目標は、ビジネス目標の達成にどのチャネルが役立っているかを理解することです。 アトリビューションは、成功への足がかりを提供します。ユーザーがたどる道を理解することで、パフォーマンスを活用して収益性を高め、無駄な支出を減らすことができます。

ユーザーはコンバージョンに至るまでに多くの経路をたどりますが、多くの場合、「キーワードの検索>広告のクリック>コンテンツの読み取り>コンバージョン」ほど単純ではありません。 これが当てはまる場合もありますが、多くの場合、変換パスには複数のタッチポイントが関係しています。 Google Analyticsのコンバージョン経路レポートは、これらのタッチポイントを分析するのに最適な場所です。[GA]> [コンバージョン]> [マルチチャネル]> [上位のコンバージョンパス]に移動してください。 たとえば、これらを見てください。

意思決定プロセスがはるかに長い別の業界を見ると、結果は大きく異なります。

どちらの例も、ユーザーがコンバージョンに到達するまでにたどる経路を示しています。 有料がこれらのパスの多くの中で役割を果たしていることがわかります-それが唯一のパスであるか、多くのパスの1つであるかは関係ありません。 Google AdWordsで成功を追跡するときは、広告がコンバージョンパスのどこに収まるかを知る必要があります。これにより、予算を効果的に最適化して活用できるようになります。

キャンペーンがビジネス目標の成功にどのように貢献しているかを理解すると、アカウントのパフォーマンスを正確に把握できます。 間違ったアトリビューションモデルを使用すると、支出が無駄になり、機会を逃すリスクがあります。

では、どのアトリビューションモデルから選択する必要がありますか？

Google AdWordsには、6つのアトリビューションモデルがあります。

デフォルトモデルから始めましょう：ラストクリック

AdWordsでコンバージョンを設定するときに使用されるデフォルトのモデルはラストクリックです。 このモデルは、次のように、コンバージョンパスのラストクリックまでのコンバージョンの100％をクレジットします。

このモデルは、ユーザーが変換した最後のタッチポイントを確認できるため、効率が高くなります。 使用するのに適切なモデルですか？ おそらくそうではありません。 このモデルは、ブランド用語を大幅に過大評価し、顧客のリサイクルを支持します。パフォーマンスの範囲は非常に限られており、最後のパスのみが考慮されます。 この変換パスを例にとってみましょう。

ラストクリックモデルを実装すると、クレジットの100％がダイレクトに割り当てられます。 AdWordsを見ると、キーワードにはクリックがありますが、コンバージョンはありません。実際には、ユーザーがキーワードを検索し、広告をクリックしてから、サイトに直接戻ってコンバージョンを達成しました。 このシナリオでは、クレジットの0％がAdWordsのキーワードに起因することになります。これは、CPAが上昇しているため、収益性の高いキーワードではないことを示しています。

上記の例に基づいて、チャネルごとのパフォーマンスを確認し、Directがコンバージョンを促進していると想定します。これは正しくありません。

ラストクリック評決：好ましい選択ではありません。 これはデフォルトのオプションであり、使いやすく、PPCマネージャーの見栄えを良くすることができます。 ただし、ラストクリックは不正確であることが多く、キャンペーンから真の価値を引き出すことはできません。

次はラストクリックの親友です：ファーストクリック

このモデルは、ラストクリックと同じ前提に従います。 ただし、クレジットはすべて、次のようにファーストクリックに起因します。

このモデルは最初のタッチポイントを優先し、コンバージョンの最初のクリックにクレジットの100％を割り当てるため、新しいユーザーが用語を検索した場合>有料でクリックスルー>直接返品>ソーシャル広告を介してコンバージョン–クレジットは最初の有料広告に起因します。

AdWordsのパフォーマンスを見ると、問題が表面化し始めています。このシナリオに基づいて、アカウントのキーワードに割り当てられたコンバージョンが表示され、パフォーマンスが良好であると想定されます。 現実には、広告が直接コンバージョンにつながったわけではありません。 それは最初のタッチポイントになることで非常に重要な役割を果たしましたが、コンバージョンパスの唯一の貢献者ではありませんでした。

これに照らして、コンバージョンデータを見て、有料トラフィックが良好に機能していると想定しますが、これは直接およびソーシャルのタッチポイントを無視し、正確なレポートには適していません。

ファーストクリック評決：好ましい選択ではありません。 このモデルはラストクリックに似ていますが、クレジットが代わりにファーストクリックに送られる点が異なります。 これは、データが不正確になり、有料キャンペーンの真の価値を見つけるのが困難になることを意味します。

平等な競争の場を見てみましょう：線形帰属

このモデルは、線形モデリングが変換パスのすべてのタッチポイントにクレジットされるため、興味深いものになり始めます。 そのようなように：

このモデルは、変換パス内のすべてのタッチポイントを優先します。上記の例の＃2を見てみましょう：有料検索>直接

これにより、コンバージョンの50％が有料広告に起因します。AdWordsアカウントを参照すると、コンバージョン列に0.5が表示されます。 このモデルは「チーム」アプローチを採用しています。チャネルが変換プロセスを支援した場合、クレジットされます。

このモデルの利点は、すべてのタッチポイントが考慮されるため、AdWordsアカウントのすべてのキーワードがコンバージョンに起因する場所を確認できる公平な競争条件が作成されることです。

ただし、このモデルは主要なタッチポイントを過小評価し、マイナーなタッチポイントを過大評価しています。 このモデルを実装した場合、有料検索の取り組みをどこに集中させますか？ どのキーワードがうまく機能しているか、どれがうまく機能していないか、そしてどこに予算を割り当てるのが最適かを判断するのは非常に困難です。 ファーストクリックとラストクリックの場合と同様に、線形アトリビューションモデルに基づいてパフォーマンスを決定すると、有料キャンペーンの想定が正しくない可能性があり、キャンペーンからの出力が制限され、費用が無駄になる可能性があります。

線形帰属評決：平等な競争の場の後である場合、このモデルはトリックを行います。 これにより、すべてのコンバージョンパスで広告がどこで役割を果たしているかを、原因の割合とともに確認できます。 このモデルは重要なタッチポイントを過小評価しており、最もパフォーマンスの高いキャンペーンに価値を関連付けることが難しくなる可能性があるため、慎重にアプローチしてください。

それでは、段階的な傾斜を見てみましょう：時間減衰の帰属

このモデルは指数関数的減衰に基づいており、クレジットの大部分を最後のタッチポイントに割り当て、小さい値を前のタッチポイントに割り当てます。 そのようなように：

このモデルは、アルゴリズムを使用してクレジットを正しいタッチポイントに委任し、コンバージョンに最も近いチャネルを調べて逆方向に作業するという点で、より複雑です。 このモデルは、ユーザーがコンバージョンに近づくにつれて、チャネルの重要性が意図に沿って高まることを前提としています。

このモデルの利点は、インタラクションに基づいて最適化を開始できることです。最後のタッチポイントに最も強い重みを設定することで、ユーザーが変換を決定したその甘い瞬間にあなたを見つけられなかったと想定できます。正しい？ まあ、そうではありません。 最初のタッチポイントはどうですか？ それが存在しなかった場合、ユーザーはあなたを発見してコンバージョンパスを入力することはありませんでした。 あなたの広告がそこになかったら、彼らはただ有機的にクリックしただけではなかっただろうとはどういうことですか？

このモデルは、これまでに実行した以前のモデルよりも一歩進んだことを認めなければなりません。 ただし、最初にその顧客に夢中になったインタラクションを認識する機能が不足しています。これは、間違いなく、最後の顧客と同じくらい重要です。

タイムディケイ評決：コンバージョンに近いタッチポイントを最適化する場合は、このモデルが1つです。タッチポイントが合体すると、コンバージョンに至るまで値が増加し、クレジットが最も多くなります。 このモデルは完璧ですか？ 完全ではありません。 コンバージョンの最適化に優れたアトリビューションを提供しているにもかかわらず、信頼性に欠け、最初のタッチポイントを大幅に過小評価しています。

両方の長所：位置ベースのアトリビューション

このモデルは、線形および時間減衰の最良の位置ベースのアトリビューション属性を最初と最後のタッチポイントに40％、その間のすべてのタッチポイントに20％追加して組み合わせます。 そのようなように：

リニアと同様に、このモデルではすべてのタッチポイントが考慮されますが、最初と最後のタッチポイントを最適化することもできます。 このモデルを使用すると、コンバージョンプロセスで最も重要なポイントに基づいてキャンペーンとキーワードを最適化できます。 箱から出してすぐに、このモデルは正確に帰属する値を把握し始めます。これを次のレベルに引き上げるために、目標に合わせてパーセンテージをカスタマイズできます。

ただし、欠点があります。このモデルは、最初と最後のタッチポイントがまったく同じ重み付けに値することを前提としています。 よりよく説明するために、このシナリオを考えてみてください。ユーザーが最初にオーガニックリスティングをクリックしてサイトにアクセスし、その後6回のインタラクションが有料広告を介して変換されます。オーガニックリスティングと有料広告の両方が40％を受け取ると想定するのは正しいですか？ おそらくそうではありません。 広告は極めて重要な瞬間に存在し、ユーザーをコンバージョンに導きましたが、それでも最初のオーガニッククリックに同じ大きな重みを割り当てます。

位置ベースの評決：このモデルは優れており、AdWordsですぐに使用できるモデルを推奨する必要がある場合は、これになります。 その場合は、目標を達成するために均等化を考慮してください。 これまでに実行したアトリビューションモデルと比較すると、これは群を抜いて最高ですが、時々少し調整が必要になる場合があります。

完璧なシナリオ：データ駆動型アトリビューション（DDA）

このモデルは、ユーザーがあなたのビジネスを検索し、あなたの顧客になることを決定する方法に基づいてコンバージョンのクレジットを与えるため、AdWordsのアトリビューションモデルの聖杯です。 このモデルは、コンバージョンデータを使用してコンバージョン経路全体での各キーワードの実際の貢献度を計算するため、上記のすべてとは異なり、広告主ごとにモデルが完全に異なります。

独自のアトリビューションモデルが必要だったことはありますか？ 今がその時だ。 しかし、待ってください。それほど単純ではありません。このモデルには、かなり大量のデータ要件があります。

「一般的なガイドラインとして、このモデルを利用するには、アカウントのクリック数が15,000回以上であり、コンバージョンアクションのコンバージョン数が30日以内に600回以上である必要があります。」

うん。 ???? これに加えて、コンバージョン要件は毎月一貫して満たされる必要があります。これは10,000クリックと400コンバージョンであり、それでもかなりの量です。 このモデルの節約の恩恵は、まだベータ版であるため、堅牢なデータ要件であるということです。 データ駆動型に切り替えられるアカウントが増えるほど、しきい値が低くなり、小さなアカウントがこのモデルに切り替わる可能性が高くなると考えられます。

Googleによると、「 DDAは通常、ラストクリックアトリビューションと同様のコンバージョン単価でより多くのコンバージョンを提供します。」 これはすべてうまくいっていますが、ほとんどの場合、特に膨大なレベルのコンバージョンを記録していないアカウントの場合は、手の届かないところにあります。 このモデルは、eコマースや多額の予算に適していますが、（今のところ）かなり面倒です。

データドリブン評決：しきい値を下回った場合、これはGoogleAdWordsで採用するものです。 現実には、AdWordsアカウントの大部分は毎月のデータ要件に近くないため、すべてのAdWordsユーザーがこの新しいモデルを試すことができるようになるまで待つ必要があります。

日曜大工：カスタムアトリビューションモデル

必要に応じて、Googleアナリティクスでアトリビューションモデルをカスタマイズできます。 これは、Google Analyticsのビューレベルで実行できます。管理者に移動して、[アトリビューションモデル]をクリックするだけです。

ここに移動したら、「+新しいアトリビューションモデル」をクリックします。

ここで、ベースラインモデルを選択できるようになります。これは、上記のいずれかになります（データドリブンは含まれません）。 次に、％重み付け、減衰の半減期、ルックバックウィンドウなどの機能を試して、カスタムクレジットルールを追加できます。

アトリビューションをカスタマイズする一般的な方法は、位置ベースのモデルの重みを変更することです。 最初のタッチポイントよりも最後のタッチポイントに移動するために、より多くのクレジットが必要だと言います。 次のことができます。

モデルのカスタマイズには欠点があります。AdWordsインターフェースでは利用できません（現時点では）。 このモデルはGoogleアナリティクスに適用する必要があります。セグメントとカスタムレポートを追加して有料トラフィックをフィルタリングすることはできますが、AdWordsのコンバージョンドロップダウンに表示することはできません。

カスタムアトリビューション評決：アトリビューションを管理しますが、AdWordsインターフェースには表示されません。 これは、価値をどこに帰属させたいかに真剣に取り組んでいるユーザーに最適です。これを分析のカスタムレポートでバックアップすると、パフォーマンスとキャンペーンを最適化する方法を正確に把握するのに役立ちます。

Google AdWordsのアトリビューションに関するこの投稿を閉じる前に、よくある質問に答えたいと思います。

グーグルアドワーズでアトリビューションモデルを変更するとどうなりますか？

コンバージョンは減少しますか？ それらは増加しますか？ それらは変わりますか？ AdWordsアカウントは崩壊しますか？

リラックス。 AdWordsにアクセスし、モデルを変更して正しく変換し、設定を保存するだけです。 これを行うと、モデルが更新され、すぐに追跡できるようになります。

TL; DR

ラストクリック：顧客が行ったラストクリックにすべてのクレジットを割り当てます。 広告がパスの開始/途中にあった場合、クレジットは付与されません。

ファーストクリック：顧客が最初にクリックしたときにすべてのクレジットを割り当てます。 広告がパスの最後/途中にあった場合、クレジットは付与されません。

線形：すべてのタッチポイントに均等にクレジットを割り当てます。 広告を含むコンバージョンパスに4つのインタラクションがあった場合、0.25のコンバージョンを受け取ります。

時間の減衰：ユーザーがコンバージョンに近づくほど、クレジットを段階的に割り当てます。 最初のタッチポイントは最小のクレジットを取得し、最後のタッチポイントは最大のクレジットを取得します。

ポジションベース：クレジットの40％を最初に割り当て、40％を最後に割り当て、さらに20％をその間のすべてのタッチポイントに割り当てます。

データドリブン： 30日間で最低15,000回のクリックと600回のコンバージョンが必要です。 このモデルは、アルゴリズムを使用してコンバージョンデータを確認し、クレジットを割り当てます。

カスタム：上記のモデル（データ駆動型ではない）を調整して、目標を達成します。 ただし、これらはAdWordsインターフェースでは利用できません。

それで、あなたはグーグルアドワーズでどのアトリビューションモデルを選ぶべきですか？

アカウントで月に15,000回以上のクリックと600回のコンバージョンがありますか？ その場合は、データ駆動型モデルを使用することをお勧めします。

他のすべてのアカウントについては、開始点として位置ベースのモデルを使用することをお勧めします。 代理店として、ラストクリックまたはファーストクリックを使用するのはごくまれです。ポジションベースを使用すると、アトリビューションで飛躍的なスタートを切ることができます。

有料検索についてサポートが必要な場合は、お気軽にお問い合わせください。