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toBマーケティングを行っている運用者の方の中には、「結局、その媒体がCVに貢献していたのか分からない…」このような経験をしたことは無いでしょうか？

toBマーケティングはtoCマーケティングに比べて実行している施策が多岐にわたりやすく、施策が複雑に絡み合いやすい傾向にあります。そのような事情からCVに至るまでに貢献した媒体が分からなくなってしまうケースもあります。そのような問題を解決する方法が「アトリビューション分析」です。
本記事ではアトリビューションがtoBマーケに必要な理由と分析のメリットについて紹介します。

アトリビューションとは？

アトリビューションとは、ユーザが接触したチャネルに貢献度を割り振り、どの媒体がどれぐらいCVに貢献しているのか可視化できるようにしたものです。

たとえば、CVに至るまでに複数回広告に接触したり、途中にオーガニック検索を含んでいた場合、どの媒体がCVに貢献していたのかが曖昧になってしまいます。そこで1回のCVを「1ポイント」とみたてた場合に、接触した媒体やメディアにポイントを割り当てて、ポイントの多かったメディアがCVに対しての役割が大きいという判断ができるようになります。このように各媒体に貢献度を割り当てて、分析する方法を「アトリビューション分析」と言います。

コンバージョン経路と異なるのはそれぞれに貢献度の値を振っていない点で、コンバージョン経路は接触した媒体やコンテンツを参照するのみです。

アトリビューションの2つのモデル

上記で供述しているように、アトリビューションは接点に貢献度を割り振ります。貢献度の割り振り方には2つの種類があり、これらの種類をまとめて「アトリビューションモデル」と言います。以降では2つのアトリビューションモデルの紹介とそれぞれ設定に適している場合を紹介します。

データドリブン

データドリブンとは、CVに至るまでのプロセスや期間・接触回数を含めて、広告のAIがそれぞれに貢献度を自動で振り分けてくれるアトリビューションモデルです。デフォルトではデータドリブンの設定がされており、広告の動き出しや貢献度の判別に迷っている場合はコチラの設定を使用することをお勧めします。

また、行っている施策・媒体が複雑であったり、1つ1つのメディアがしっかりとしている場合にはそれぞれがCVに与える貢献度も大きく変動します。運用者自身で貢献度を判断するのは難しいので、そのような場合にもデータドリブンの選択が適しています。

ラストクリック

ラストクリックとは、CVに至る直前に触れていたメディアに貢献度を100％割り振るモデルです。複数メディアを運用していない場合や、1つ1つのメディアが小規模（CVに与える影響が明らかに小さい）場合、接触をしていても割り振られた貢献度に相当した役割を果たしているか怪しくなります。ラストクリックであれば多くが広告経由、もしくはその他メディアのパフォーマンスがよいページに貢献度が偏りやすくなるので、メディアの内容や人的な判断を織り交ぜて貢献を振り分けられます。

toBマーケティングにアトリビューション分析が必要な理由と分析のメリット

toBマーケティングにアトリビューション分析が必要な理由は、複雑に絡み合った施策の中で重要な媒体はどれなのかを判別できる事と、各施策の取捨選択や予算配分を最適化できるようになる為です。これらの情報を使用して的確に効果を判別できることで広告のPDCAの質は大きく上昇します。以降ではそれぞれの情報を分析するメリットについて紹介します。

1.正確な媒体ごとの貢献度が可視化できる

アトリビューション分析で得られる最もスタンダートな情報です。得られる情報はキーイベントにおける、タッチポイントの「早期」「中期」「後期」の段階において、それぞれの貢献度を参照できます。たとえば、「早期」の段階で最もptの高かったメディアはオーガニック検索、「後期」の段階で最もポイントの高かったメディアはリスティング広告、どの段階でもptの低かったメディアはSNS広告だったとします。

「早期」の段階でポイントの高かったオーガニック検索は自社の認知の役割を担っていることが分かります。一方「後期」の段階でポイントの高かったリスティング広告は一度自社と接点を持ったユーザーのクロージングの役割を担っていると判別ができます。また、どの段階でもポイントの低かったSNS広告はCVにあまり貢献していない媒体と判別が出来ます。

これらの情報を持っていることで、本来CVに貢献していたメディアを誤って停止をしてしまったり、不要な媒体の追加や配信の強化を未然に防げます。

2.広告費用の配分を最適化できる

アトリビューション分析は貢献度が可視化できるので、広告の優先順位もつけやすくなります。貢献度の高いメディアを優先的に予算を振り分けることで、限られた予算を有意義に使用できます。

3.実績に基づいた施策の取捨選択が可能になる。

アトリビューション分析は過去CVに至ったデータをもとに貢献度を割り当てています。したがって過去の実績を元に、現状CVに貢献していないメディアを止めるなどの判別ができるようになります。また、過去の貢献度を元に新しく始める媒体がどの段階でどのような貢献をする可能性があるのかも推測が出来ます。

たとえば、新しくMicrosoft広告を考えている時に過去アトリビューション分析のデータから「後期」の段階でGoogle広告が多く貢献していた場合、新しく始めるMicrosoft広告は「後期」の段階で貢献してくれる可能性が高いと推測できます。

アトリビューション分析の確認方法

以降では実際のアトリビューション分析をするための画面操作方法について紹介します。

初めにGA4の左カラムの「広告」を選択します。

選択後に切り替わった左カラムから「アトリビューション」「アトリビューションパス」の順にクリックします。

クリック後に表示される画面がアトリビューションの確認画面です。

まとめ

本記事ではtoBマーケティングにアトリビューション分析が必要な理由と、分析で得られるメリットについて紹介しました。読者の方々がアトリビューション分析を活用して、自社が行っている施策の効果測定をできるようになり、より良い改善ができるようになると嬉しいです。

また、今回toBマーケティングに役立つ手法としてアトリビューション分析を紹介しましたが、アトリビューション分析はtoCマーケティングにも活用できるので、分析方法を知っておくと分析の質がグッと上がりますので、ご活用頂けると嬉しいです。