アトリビューション分析でリスティング広告の間接効果を考える
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アトリビューション分析とは、広告の直接効果だけではなく、間接効果まで考えて最適なコスト配分を考える手法である。
直接効果とは、コンバージョンの直前に接触した広告の効果である。
一方で間接効果とは、コンバージョンには直接関与しなかったが、間接的に影響したであろう広告の効果である。
例えば上図のように、リマーケティング広告などのバナー広告を2回見た後、検索広告でコンバージョンしたユーザーがいるとする。
この場合、リスティング管理画面上では検索広告の1CVのみが計測される。
では、検索広告以前の2回のバナー広告は全く意味がない広告だったのだろうか。
実際はバナー広告の影響で、その商品・サービスが気になり検索したのかもしれない。
このように間接効果の影響も広告の効果として考えるのが、アトリビューション分析である。
アトリビューション分析には、いくつかのモデルがある。
そのモデルの種類について、下記で2つご紹介する。
前述した例で考えると、3回の接触のうち2回接触しているバナー広告は2/3CV、1回接触している検索広告は1/3CVである。
この場合、全体のCV数を最大化するためには、バナー広告に検索広告の2倍の予算を割り振ることが最適だと考えられる。
アトリビューション分析の中では最も一般的なモデルである。
前述の例では、コンバージョンに最も近い検索広告には3/6CVとし、バナー広告にはそれぞれ2/6CV、1/6CVを割り振る。
検討期間の少ない商材に向いているモデルとされている。
アトリビューション分析は、これまで効果がないとされていた広告の貢献度もしっかり分析して、CVを最大化するための考え方である。
例えば、CPAが高いからすぐにバナー広告を停止するのではなく、
間接効果も考えることで機会損失を防ぎ、売り上げを最大化することができる。
Google Analyticsでコンバージョン経路を見るなど、ぜひ間接効果にも注目してほしい。
参考：Google Analyticsでみるリスティング広告の効果
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