GA4では簡単にアトリビューション分析を行うことができます。
今回はGA4でアトリビューション分析を行う方法を記載します。

そもそもアトリビューションとは?

アトリビューションとはコンバージョンへの貢献度を図ることです。
従来は直接CVに至るきっかけとなったラストクリックの広告だけを評価していましたが、ユーザーが商品を認知するきっかけとなった広告や興味を育てることに貢献した広告などにもコンバージョンを割り当てて評価しようという考え方です。
例えば、Aさんが商品を購入(CV)するまでに以下の経路をたどった場合、
Facebook広告に接触(商品を認知)→Criteoのリターゲティング広告で再訪(興味を育成)→自然検索で再訪し商品を購入(CV)

従来であれば、
・最後の自然検索にCV 1件
(Facebook広告・CriteoにはCV 0件)
として評価していましたが、アトリビューションの考え方では、
・最初のFacebook広告にCV 0.25件
・2番目のCriteoにCV 0.5件
・3番目の自然検索にCV 0.25件
として、CV 1件を各経路に割り振ります。

このとき、各経路にどれだけの割合でCVを割り振るかは「アトリビューションモデル」によって決まります。
アトリビューションモデルはいくつかのパターンが決まっているので、その中から選ぶ形になります。(初回接触だけを割り振るパターン、初回と最終の比重を高めるパターン、すべての経路に均等に割り振るパターンなど。)
最近では特定の割合を決めずに、データに応じて最適化される「データドリブン」というモデルが主流です。

このアトリビューションという考え方を取り入れることで、購入に至った広告だけでなく、認知や興味関心の育成に貢献した広告を評価できるため、よりプロモーションを最適化できるようになります。
具体的には、アトリビューションを反映したCV数で各径路を評価することで、プロモーション全体における各経路の貢献度がわかるので、予算配分を最適化できる(トータルの貢献度の高い経路に予算を多くかけられる)というメリットがあります。そしてそれにより、CV数の最大化を図れるという考えです。

GA4のデフォルトの設定は?

GA4では基本的に「データドリブン」となっています。
プロパティの設定から現在のアトリビューションモデルを確認できます。

・GA4の「設定」(①)から「プロパティ>アトリビューション設定」(②)を選択

デフォルトには「クロスチャネル データドリブン」モデルになっています。
変更したい場合は、プルダウンから変更することが可能です。
ただし、基本的には「クロスチャネル データドリブン」でよいと思います。

アトリビューションモデル毎の比較方法は?

デフォルトではデータドリブンモデルになっていますが、ラストクリックや線形など他のアトリビューションモデルと比較することもできます。
左メニューの4つ目「広告」(①)から「アトリビューション>モデル比較」(②)からモデル比較レポートに移動します。
③で分析したいCVイベントを選択し、④・⑤でそれぞれ比較したいアトリビューションモデルを選択します。
これによりアトリビューションモデルを変えるとどのくらいCV数が変わるのか分析できます。

例えば、ラストクリックよりもファーストクリックモデルの方がCVが増える流入経路では、直接CVには至らなくても認知で貢献している割合があるということになりますので、ファーストクリック貢献度の大きな経路に予算を寄せることで認知拡大が期待できます。

CVに至るまでの経路は?

先ほどは経路ごとのアトリビューションモデルの比較でしたが、CVの多いユーザー行動経路も見ることができます。
先ほどのモデル比較の1つ下「コンバージョン経路」(①)で見ることができます。
モデル比較と同様に、②で分析したいCVイベントを選択、③でアトリビューションモデルを選択します。
④で分析したい経路の粒度を選択します。
Aのグラフでは、視覚的にCV貢献度の多い経路が把握できます。
また下の表ではCVの多い経路の傾向がつかめます。

以上がGA4でアトリビューション分析をする方法です。
視覚的で簡単に分析することもできますので、まだ触ったことのない方はぜひ触ってみてください。意外と簡単です。

単一経路ですぐにCVしてしまう商材であればアトリビューション分析の結果から何かを改善することは難しいですが、検討期間が長いような商材であれば特にアトリビューション分析が活きてくると思いますので、活用していきましょう。

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Kyotaro Yamaoka

横浜国立大学工学部卒。重工業系エンジニアを経て、2015年にWebマーケティング業界に参入。 前職では広告代理店のリーダーとして各種Web広告の運用を中心に多様なクライアントのプロモーションを支援。「デジタルマーケティング業界の何でも屋」「一人一人が獅子になる」という考え方に共感し 、2021年に援軍へ入社。 データ分析に強みを持つ理系ディレクター。