マルチタッチアトリビューションモデル

ラストクリックアトリビューションでは、購入前の最後のマーケティング接点にコンバージョンの成果を100%割り当て、それ以前に顧客の意思決定に影響を与えたすべての接点を完全に無視します。

その結果、ファネル下部のチャネル（指名検索、リターゲティング）に有利で、ファネル上部のチャネル（ディスプレイ広告、認知向けソーシャル広告、コンテンツ）に不利な偏りが生じます。これにより、ブランドは認知施策への投資を減らし、コンバージョン施策への投資を増やしすぎてしまいます。

ファーストクリックアトリビューションでは、コンバージョンに至る前に顧客が最初に接触したタッチポイントに、すべての成果を割り当てます。顧客の最初の認知や発見を生み出したものに全面的に焦点を当てるモデルです。

このモデルは、新規顧客の獲得に注力するブランドに最も適しています。どのチャネルが新規顧客を呼び込んだのかを把握できるためです。ただし、発見から購入までの間に起きたすべてのことを無視するため、ラストクリックと同じく一面的なモデルです。

線形アトリビューションモデルでは、顧客の journey におけるすべてのタッチポイントにコンバージョンの成果を均等に配分します。タッチポイントが5つあった場合、それぞれに20%の成果を割り当てます。

線形アトリビューションは、複数のチャネルがコンバージョンに貢献していることを認めるモデルであり、関係者にも説明しやすいという利点があります。ただし、すべてを均等に評価するため、タッチポイントごとの役割や説得力の違いは反映されません。

減衰モデルでは、コンバージョンイベントに近い時点で発生したタッチポイントに、より多くの成果を割り当てます。タッチポイントが時間的に遠ざかるほど、成果は指数関数的に減少します。

このモデルは、最近の接点ほど購入の意思決定と因果関係が強いという直感を反映しているため、営業サイクルが短い場合に適しています。ただし、B2Bの営業サイクルが長い場合は、ファネル上部の認知施策を依然として過小評価する可能性があります。

U字型（ポジションベース）アトリビューションモデルでは、最初のタッチに40%、リードコンバージョンのタッチ（またはラストタッチ）に40%の成果を割り当て、残りの20%を中間のタッチポイントに均等配分します。

このモデルは、顧客獲得（最初のタッチ）と成約（ラストタッチ）の両方の重要性を認めながら、ナーチャリングの接点にも一定の成果を割り当てます。そのため、顧客獲得チャネルとコンバージョンチャネルの両方を重視するB2Bマーケターに広く利用されています。

W字型モデルでは、U字型モデルに3つ目の重要なポジションを加えます。それが商談作成のタッチ、つまり営業案件が正式に作成された時点の接点です。最初のタッチ、商談作成のタッチ、成約のタッチにそれぞれ30%を割り当て、残りの10%をその他すべての接点に配分します。

この3つのマイルストーンを用いるモデルは、マーケティングから営業への引き継ぎ段階が明確で、正式な商談が作成されるまでに複数のマーケティング接点が発生する、特定のアカウントを対象としたB2B組織に特に適しています。

データドリブンアトリビューション（アルゴリズムアトリビューションとも呼ばれます）では、機械学習を使用して実際の顧客行動を何千件も分析し、コンバージョン確率への計算上の貢献度に基づいて、各タッチポイントに部分的な成果を割り当てます。

ルールベースのモデルとは異なり、データドリブンアトリビューションは自社データから実証的に導き出されます。どのタッチポイントの順序やチャネルの組み合わせが高いコンバージョン率と関連しているかを学習します。ただし、統計的に信頼できる結果を得るには、十分なコンバージョン数（1か月あたり少なくとも3,000件以上）が必要です。

コンバージョンキャンペーンの成果や予算配分を判断する場合は、ラストクリックを使用します。顧客獲得チャネルを評価する場合は、ファーストクリックを使用します。単純なファネルの可視化には、線形モデルまたは減衰モデルを使用します。

B2Bの複数段階のファネルには、U字型またはW字型を使用します。十分なコンバージョン数がある場合は、データドリブンアトリビューションを主要モデルとして使用します。これは、あらゆる顧客行動パターンにおける各チャネルの真の貢献度を最も正確に反映するモデルです。

GA4では、十分なデータがある場合、コンバージョンのアトリビューションモデルとしてデータドリブンアトリビューションがデフォルトで使用されます。データが不足している場合は、ラストクリックに切り替わります。アトリビューションモデルは、管理 > アトリビューション設定で変更できます。

Google Adsでは、コンバージョンアクションごとに独自のアトリビューションモデルを設定できます。Google Adsでラストクリックからデータドリブンアトリビューションに切り替えると、通常はファネル上部の検索語句の報告価値が高まり、Smart Biddingの対象がより幅広いオーディエンスに移ります。

GA4のアトリビューションモデル比較レポートでは、同じ過去のコンバージョンデータを使って、異なるアトリビューションモデルが各チャネルにどのように成果を割り当てるかを並べて確認できます。

このレポートは、アトリビューション手法の選択について関係者に説明したり、ラストクリックからデータドリブンアトリビューションに切り替えた場合に、どの程度の予算再配分が妥当になるかを定量化したりするうえで非常に役立ちます。

アトリビューションのルックバックウィンドウは、コンバージョンからどの程度過去までさかのぼって、貢献したタッチポイントを探すかを定義します。一般的な設定には、7日間のクリック、30日間のクリック、ビュースルー用の1日間のビューなどがあります。

短いウィンドウでは、ファネル上部の貢献が過小評価され、コンバージョン直前に利用されたチャネルが有利になります。一方、長いウィンドウでは、コンバージョンの意思決定に実際に影響したか疑わしいほど過去のチャネルにまで成果を割り当てる可能性があります。適切なウィンドウを選ぶには、実際の購買サイクルの長さを理解する必要があります。

マルチタッチアトリビューションモデルについての理解度を確認します。

アトリビューションモデルには、シングルタッチ（ファーストクリック、ラストクリック）、マルチタッチ（線形、減衰、U字型、W字型）、アルゴリズム型（データドリブン）があります。それぞれ強みと適した用途が異なります。

十分なコンバージョン数がある場合、データドリブンアトリビューションが最も正確なモデルです。GA4のモデル比較レポートを使うと、アトリビューション手法を変更した場合のビジネスへの影響を定量化できます。