Google のアトリビューション モデルの刷新: 広告主向けの 3 つのソリューション

おそらくニュースを聞いたことがあるでしょう。Google 広告と Google アナリティクス 4 は、ファーストクリック、リニア、時間減衰、位置ベースのアトリビューション モデルを 9 月に完全に廃止します。

ラストクリックおよびデータドリブン アトリビューション モデルは、外部アトリビューションとともに引き続き利用可能です。

PPC マーケティング担当者の中には、Google が入札の観点からこれらのアトリビューション モデルを単に廃止するわけではないことを理解していない人もいます。 また、レポート機能や比較機能からも削除されます。

これは、アトリビューション モデルを使用して Google 広告や Google アナリティクス内でカスタマー ジャーニーを分析できなくなることを意味します。 代替手段が必要です。

アトリビューションモデルの概要

アトリビューション モデルは、コンバージョン (販売や見込み客など) を広告のクリックやインプレッションに結び付けるのに役立ちます。 これは、どの広告、オーディエンス、ネットワークのパフォーマンスが最も優れているかを判断する方法です。

これまで、私たちはその関連付けを行うために、異なるルールを持ついくつかのアトリビューション モデルを使用してきました。

サッカーに例えて、各モデルが何を表すかを次に示します。

• 最後のクリック: ゴールスコアラーはすべての功績に値します。
• 最初のクリック: ゴールにつながるアクション中に最初にボールに触れたプレーヤーがすべての賞賛に値します。
• Linear : ゴールにつながるアクション中にボールに触れたすべてのプレーヤーは、平等に評価されるべきです。
• 時間の減衰: ゴールにつながるアクション中に最後にボールに触れたプレーヤーは、最初のプレーヤーよりも多くの賞賛に値します。
• ポジションベース: ゴールスコアラーと、ゴールにつながるアクション中にボールに触れた最初のプレーヤーがそれぞれ 40% のクレジットに値します。 他のプレイヤーは残りの 20% を均等に受け取ります。

Google が推奨するアトリビューション モデルの問題

この移行により、データドリブン アトリビューション（DDA）が Google 広告のデフォルトのアトリビューション モデルとして残ります。

Google は、どの広告をコンバージョンにリンクするかを決定するルールを共有していません。 個人的には、DDA は前述のアトリビューション モデルを組み合わせて利用していると考えています。

ただし、非常に優れた点が 1 つあります。それは、DDA がアカウントに合わせて調整されていることです。

• 「データドリブン アトリビューションは、コンバージョン データを使用してコンバージョン パス全体にわたる各広告インタラクションの実際の寄与を計算するため、他のアトリビューション モデルとは異なります。 各データドリブン モデルは各広告主に固有です」と Google は述べています。

理論的には、これは完璧です。

あなただけのためにカスタムメイドされたアトリビューション モデル。 そして、それらのルールについてわざわざ考える必要さえありませんでした。

しかし、それは真実であるにはあまりにもうますぎるように思えます。

DDA はあなたのアカウントに合わせて調整されます。 しかし、どのような基準に基づいているのでしょうか？ 分かりません。

機能する限り、これは問題ではありません。

他のモデルと比較することで、それが機能することを確認できます。

しかし、Google がレポート セクションから「古い」アトリビューション モデルを廃止するとはどうなるでしょうか?

アトリビューション モデルが少ないと必然的にパフォーマンスも低下するのでしょうか?

ここからが本当の質問です。

おそらく誰もが、年が経つたびにコントロールを失うことを嫌がりますが、パフォーマンスが向上し続ける限り、それは問題にはなりません。

また、前に見たように、入札管理の観点からの影響は軽微です (全コンバージョンの 3%)。

本当の問題は別の場所、つまり戦略レベルにあります。

Google が述べているように:

「コンバージョンに至る過程で、顧客は同じ広告主の複数の広告を操作する可能性があります。アトリビューション モデルを使用すると、広告のパフォーマンスをより深く理解できるようになり、コンバージョン プロセス全体の最適化に役立ちます。」

では、可視性が不足している場合、コンバージョンプロセス全体を最適化するにはどうすればよいでしょうか? まず例を見てみましょう。

実際のカスタマージャーニーを分析する

私たちのクライアントの 1 つは比較的単純なメディア ミックスを行っているため、それを例として私の要点を説明します。

サッカーと同じように、クライアントにはディフェンダー、ミッドフィールダー、ストライカーといったさまざまな戦術があります。 ゴールを決めるにはチーム全員が必要です。

ファースト クリック アトリビューション モデルを使用すると、有料検索の「スコア」がかなり優れていることに注目してください。 ただし、ラストクリックを使用する場合はそれほどではありません。 アトリビューション モデルを使用すると、オーガニック検索と電子メール マーケティングが注目を集めます。

ただし、これは予想どおりです。理由は次のとおりです。

• コンバージョンのプロセスは、非ブランドの有料検索から始まります。 彼らは見込み客を生み出します。
• 見込み客を成熟させるにはリードナーチャリングが必要です。 これは主に電子メール マーケティングを通じて行われます。
• 適格な見込み客は、最終的にオーガニック検索や有料ブランド検索を通じて購入します。

サッカー用語で言うと、次のようになります。

• 非ブランドの有料検索 = ディフェンダー
• メールアドレス = ミッドフィールダー
• オーガニック検索と有料ブランド検索 = Strikers

DDAで十分ですか？

これらのアトリビューション モデルがなければ、このコンバージョン ファネルを理解できたでしょうか?

おそらく。 この例は非常に簡単です。

しかし、販売に数か月かかる B2B プロジェクトや、リピート購入が重要な B2C プロジェクトに取り組み始めたらどうなるでしょうか?

それはまた別の話です。 DDA がうまく機能しなかった例をたくさん見てきました。

古くて厳格なアトリビューション モデルを使用して DDA の結論を検証することには、依然として価値があると思います。 このようなベンチマークがなければ、潜在的な危害にさらされることになります。

結局のところ、機械学習のインテリジェンスは、それに供給するデータと同じです。

ここでは、変化への適応を目指す広告主向けの 3 つのソリューションを紹介します。

解決策 1: 次のレベルのタグ付け計画

堅実なデータ プログラムを開発することは、カスタマー ジャーニーのインタラクションを特定するための最初のステップです。

完全な追跡により、DDA またはラスト クリック アトリビューション モデルを自信を持って使用できます。ただし、ファースト クリックなどに代わるカスタマー ジャーニーのすべてのステップが必要になります。

理想的ではないことは承知していますが、これは第一歩です。 上記の例を使用すると、ラスト クリックによるリードは非ブランド検索に起因し、ラスト クリックによる売上はブランド検索に起因すると考えられます。 理想的ではありませんが、機能します。

当然のことながら、これにはカスタマージャーニー全体を追跡する必要があります。 古い単純なタグ付け計画に頼ることはできません。 マイクロコンバージョンが必要です。

ソリューション 2: CRM データの統合

コンバージョンを追跡するとき、売上だけで止まりますか?

次に、外部アトリビューションを通じてカスタマー ジャーニー全体 (はい、販売後も含む) を追跡し、広告プラットフォームにフィードする必要があります。

その後、そのツールを使用して可視性を高めることができます。リード スコアリングと同様に、今回はクライアント スコアリングを使用します。

パフォーマンスの不一致を見つけた場合は、「データドリブン」モデルとは異なる方法で入札に影響を与えることができるはずです。

つまり、CRM は、広告主がカスタマー ジャーニー、ひいては適切なメディア ミックスをよりよく理解し、情報を提供するための中心的なツールになる必要があります (まだそうなっていない場合)。

解決策 3: 他の帰属方法

ここではより洗練された領域に踏み込んでいますが、これはすべてのプロジェクトに当てはまるわけではありません。

基本的に、インクリメンタリティとは、オーディエンスに広告を公開し、同じ広告を同様のオーディエンスから意図的に非表示にして、両方のオーディエンスのパフォーマンス レベルを比較することを意味します。

ご想像のとおり、この方法は非常に優れていますが、エラーが発生しやすいです。 (言うまでもなく、データの信頼性を確保するために、そもそも多額の予算がある場合にのみ利用可能です。)

次に最善の策は、顧客アンケートを利用することです。

たとえば、離脱目的のポップアップ (離脱する訪問者にどこから来たのか、何が気に入らなかったのかなどを尋ねる) や購入/リード ジャーニーの追加フィールドを使用して、追加情報を取得できます。

当然のことながら、このような宣言的なデータはある程度偏っていることが多いため、注意してください。

完璧なアトリビューション モデルはありません

この記事では、パフォーマンスを測定する完璧な方法を追求してきました。

しかし、ウサギの穴にはまらないでください。 完璧な帰属などというものは存在しません。

必要なのは、戦略に対する信頼性が高く、方向性のあるインプットです。

その段階を乗り越えることは、私のような広告オタクにとっては重要ですが、ビジネス上の意思決定には役に立ちません。 それに応じて優先順位を付けます。