【東証プライム企業も多数利用!】最先端のSNSマーケティングツール「Tofu Analytics」、「InstantWin」とは?

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マーケターとして知っておきたい用語の一つである「アトリビューションモデル」の意味をご存じですか? なんとなく知っているけど詳しく話せるほどではないという方がほとんどだと思います。

今回は、コンバージョンをしていく上で欠かせないアトリビューションモデルについて解説をします。

【重要】本記事は2020年10月時点の情報を基に執筆しています。Googleは2023年11月以降、Google広告およびGoogleアナリティクス(GA4)のアトリビューションレポートにおいて、記事内で紹介するファーストクリック・線形(リニア)・減衰・接点ベースの4つのモデルの提供を終了しており、現在選択できるのは基本的に「データドリブン」モデルと「ラストクリック系」モデルのみです(Googleアナリティクスヘルプ・Google広告ヘルプ、いずれも公式ヘルプページ、2026年8月確認)。また、記事内で触れているUniversal Analyticsは2024年7月に完全に使用できなくなり、現在はGA4に完全移行しています。以下で解説する5つのモデルはマーケティングの基本的な考え方として今も有効ですが、Google自体のツール上でモデルとして選択・比較できるわけではない点にご注意ください。

1.アトリビューションモデルとはなにか?

アトリビューションモデルとは、どのマーケティングチャネルがコンバージョンに貢献しているかを判断するために作られたルールです。アトリビューション分析では、CVに至るまでの各広告・施策の貢献度を図ります。

モデルは複数あり、自社の特徴等に合わせて使い分けることで効果を発揮します。

アトリビューションモデルを活用することで、より細かく貢献度の可視化が可能になるので、潜在層に向けたアプローチ、広告費用の最適化ができるのです。

2.アトリビューションモデルは5種類に分けられる

アトリビューション分析の目的は、広告費用の最適化です。貢献度の高い広告に対して費用を投入し、逆に低い広告の費用を減らすことで、少ない予算でもより効果的な成果を残すことが期待できます。つまり、アトリビューション分析の成功は、適切なアトリビューションモデルの選択にかかっています。

アトリビューションモデルを選択する際には、まず自社の傾向を把握しておく必要があります。

例えば、成長志向であるほど、ユーザーの拡大を図っていくことができる起点モデルを選んでください。逆に慎重志向であれば、費用対効果を合わせやすい終点モデルを選ぶとよいでしょう。

こうしてどれを重視したいのかによって選ぶモデルが変わってくるため、まずは、何を重視しているのかを決めておきましょう。

その上でアトリビューションモデルの5つの代表的なモデルを解説していきます。なお、以下のうちラストクリックモデル以外の4つ(起点・線形・減衰・接点ベース)は、前述の通り2023年11月以降Google広告・Googleアナリティクスのレポート上では選択できなくなっています。以下はあくまでマーケティングの一般的な考え方としての解説です。

2-1.終点モデル(ラストクリックモデル)

「終点モデル」は、ユーザーが商品やサービスを購入する前、最後に見た広告にのみ、価値を持たせる考え方です。

顕在的なユーザーが最後にどのチャネルから流入し購入に結び付いたかを検証する場合に有効な方法です。

潜在的な商品をよく知らない潜在顧客に対して、長期的にこれらのメリットを訴える場合は、それぞれの広告価値を見出すことができません。そのため終点モデルは向いていないといえます。

(参考:この「終点モデル」は、Google広告・GA4で現在も利用可能な「ラストクリック系モデル」に相当します。)

2-2.(参考:2020年時点)起点モデル(ファーストクリックモデル)

「起点モデル」とは、ユーザーが商品やサービスを購入する際、初めに見た広告に対して、すべての価値を持たせる検証方法です。

潜在的なユーザーがどのチャネルから流入したかを検証する場合に有効な方法です。ブランドやサービス名が顧客に知られていない場合、まずはそれらを知ってもらうことを目的として、広告を出稿する必要があります。

目的が認知の場合、広告の効果を測定するために起点モデルを使用するのは非常に有効といえます。

2-3.(参考:2020年時点)線形モデル(リニアモデル)

「線形モデル」とは、ユーザーが商品やサービスを購入する際、閲覧したすべてのタッチポイントに対して、均等に価値を割り振る考え方です。

商品を購入した顧客がA〜Dという4つの広告を見てからコンバージョン(購入)に至った場合、貢献度の合計を100%とすれば、AからDの広告にはそれぞれ25%ずつの貢献度があることになります。

各チャネルに均等に貢献度が割り振られるため、分析方法として使いやすいモデルです。

2-4.(参考:2020年時点)減衰モデル

「減衰モデル」は、顧客が商品やサービスを購入する前、最後にクリックした広告を優先的に評価する検証手法です。

仮にA、B、C、Dという順番に顧客が広告をクリックして、商品やサービスの購入に至った場合、Dに広告の貢献度が100%ついた場合に徐々に減少していくモデルが当たります。

短期的なプロモーションの貢献度を測る場合に有効な手法です。

2-5.(参考:2020年時点)接点ベースモデル

接点ベースモデルとは、ユーザーがサービスや商品を買うときに、ユーザーが接点を持った全ての広告に貢献度を割り振っていくモデルです。接点ベースモデルでは、最初のタッチポイントと最後のタッチポイントに対して、より多くの貢献度を割り振ります。

貢献度の合計を100%とすると、最初と最後のタッチポイントにそれぞれ40%、残りの20%を途中のタッチポイントに割り振るといった具合です。

多くのチャネルを跨ぐ場合に、貢献度を端的に把握したい場合はこの検証方法が有効といえます。

3.Google広告・Googleアナリティクスにおけるアトリビューション分析(【2026年8月時点】の最新情報)

2023年11月、GoogleはGoogle広告およびGoogleアナリティクス(GA4)のアトリビューションレポートにおいて、ファーストクリック・線形・減衰・接点ベースの4モデルの提供を終了しました。現在利用できるのは以下のとおりです(Googleアナリティクスヘルプ「Get started with attribution」、2026年8月確認)。

  • データドリブンアトリビューション:機械学習を用いて、コンバージョンに至るパスと至らなかったパスを比較分析し、各タッチポイントの実質的な貢献度を算出するモデル。Google広告・GA4で現在の標準とされています。
  • ラストクリック系モデル(有料・自然検索ラストクリック、Google有料チャネルラストクリックなど):直接トラフィックを除く最後のタッチポイントに100%の価値を割り当てるモデル。

一方で、本記事の2章で紹介した「起点・線形・減衰・接点ベース」の4モデルはGoogle広告・GA4上では選択できなくなっています。ただし、他社の広告効果測定ツールや分析ツールでは、今もこれらのモデルを選択肢として提供している場合がありますので、利用中のツールの仕様は個別に確認してください。

3-1.Google 広告

検索広告(検索キャンペーン、ショッピングキャンペーン、動的検索広告)を対象に、検索アトリビューションという名称で、アトリビューションレポートを確認することができます。以前は複数のモデルを比較できましたが、現在は主に「データドリブン」モデルによる分析が中心となっています。

3-2.Google アナリティクス(GA4)

広く活用されているGoogle アナリティクス(現在はGA4)にもアトリビューション分析機能があります。

Google 広告のアトリビューションモデルとは異なり、自然検索なども含めたGoogle 広告以外のチャネルを含めたクロスチャネルでの分析ができるのです。なお、旧バージョンのUniversal Analyticsは2024年7月に完全に使用できなくなっており、現在はGA4での分析が前提となっています。

3-3.(参考:2020年時点)Google アトリビューション(ベータ版)について

Google アトリビューションは2017年5月に発表された、複数チャネルを横断して分析できるベータ版のツールでした。現在ではこうしたクロスチャネル分析の機能は、Google 広告やGoogle アナリティクス(GA4)の「アトリビューション」レポート内で提供されています。最新の機能や詳細は各ツールの公式ヘルプでご確認ください。

4.成長戦略に合わせたアトリビューションモデルの選択を

アトリビューション分析を行う一番の目的は、広告費用のリアロケーション(再配分)、つまり、広告費用の配分の見直しです。

限られた予算内でもっとも成果を出すためには、広告に限らず何にいくら予算を費やすのかは非常に重要となってきます。各接点のコンバージョンへの貢献度合いを見える化することで、広告であれば力を掛けて出稿すべき媒体やターゲットや、逆に予算を削るべきところを判断するのに役立つのがアトリビューションモデルです。

ユーザーがどのような接点を持ってきたのかを把握することは、企業の広告戦略を考える上でも非常に重要なポイントです。

本記事で紹介した5つの考え方は、現在もアトリビューションを理解する基礎知識として有効です。一方で、Google 広告やGA4など実際のツール上で利用できるモデルは変化しているため、利用中のツールの公式情報を定期的に確認しながら、自社に合った分析手法を選んでいきましょう。

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