ビリヤードの動きがどのように発生するかを覚えておいてください。キューがボールに当たり、ボールが別のボールに当たり、その結果、1つまたは複数のボールがポケットに落ちます。 重要な結果は、ボールを数えることです。 勝利にとってより重要であることが判明したのは、キューの打撃、キューボール、または勝利者をポケットに押し込んだランダムボールですか？ ほとんどの恋人はそれについて考えません。
アトリビューションは、コンバージョンを達成するプロセスで、エンゲージメントの個々のポイントにコンバージョン値を分配するルールです。 これは主に、特定の目標を達成するために個々のチャネルを割り当てるためのルールに関するものです。 電子商取引では、サイトで実行される一連のステップとアクションは通常、購入または登録につながります。 これらはいわゆるマイクロコンバージョンであり、それぞれが目標を達成する上で独自の重みを持っています。 さまざまなチャネルとデバイスの数が増えると、コンバージョンに至るまでの一連のインタラクションを追跡し、価値のさまざまな帰属方法を使用する必要性が高まります。 Googleアナリティクスでは、インターフェースにさまざまな属性モデルを長い間導入してきました。
Google Analyticsアトリビューションモデル
商用サイトの各ユーザーは目標を達成する必要があり、通常、この目標は設定され、Googleアナリティクスでコンバージョンとして考慮されます。 コンバージョンは通常、ユーザーと広告主の間のいくつかの対話を通じて達成されます。 たとえば、車を選択する場合、購入者は広告のあるサイトにアクセスし、ブックマークからサイトにアクセスし、最後にリマーケティングバナーにアクセスして、既にテストドライブにサインアップできます。 このようなチェーンを分析するために、Googleは分析ツールでさまざまなアトリビューションモデルを設定することをお勧めします。
最後のインタラクション -このモデルでは、コンバージョン値の100％がインタラクションチェーンの最後のチャネルに割り当てられます。 このようなモデルは、購入の決定（別のアクション）が直ちに行われる場合に適しています。
最後の間接クリックで -前のタイプと同様のタイプで、すべてのレポートでデフォルトでGoogleアナリティクスによって使用されます。 これを使用すると、直接訪問は無視され、コンバージョン値の100％がインタラクションチェーンの最後のチャネルに割り当てられます。 この方法は非常に簡単で、サイトへの訪問の特定の部分を考慮していません。 ユーザーが可能な限り最終取引に近い場合（メディアへのサブスクリプションの更新、バスケットで忘れられた商品、または技術的な理由で未払いの商品に関するお知らせ）に最も適しています。
AdWordsのラストクリック -コンバージョン値の100％がインタラクションチェーンのAdWords広告のラストクリックに割り当てられます。 このモデルは、AdWordsに広告キャンペーンがあり、広告のユーザーがサイトにアクセスしてトランザクションを完了する場合に使用されます。
最初のインタラクション -コンバージョン値の100％がインタラクションチェーンの最初のチャネルに割り当てられます。 このアトリビューションモデルは、他の誰よりも商業的に適用できません。 最初に市場に参入して、新しいブランドや新しい会社の関心のあるダイナミクスを追跡するときに最適です。
線形モデルでは、変換シーケンスのすべてのチャネルに同じ値が割り当てられます。 通常、ユーザーは購入サイクル全体（別のトランザクション）で広告にさらされ、潜在的なクライアントとのやり取りのすべてのポイントが同様に重要である場合に使用されます。 明らかに、このような状況は商取引ではまれなので、このモデルは、たとえばサイトやブログの投稿の広告を分析するために使用できます。
インタラクションの年齢を考えると、顧客が短時間で購入を決定したときに機能するモデル。 声明のGoogleアナリティクスでは、このモデルは指数減衰に基づいていると述べています。この複雑な用語は、核物理学からGoogleアナリティクスに来たもので、属性モデルの本質を可能な限り正確に説明しています。 残りのポイントは、時間間隔が長くなると価値を失います。 このモデルは、たとえば、プロモーションから生じる購入を分析するために適用できます。
ポジションベースのアトリビューションは、ファーストエンゲージメントモデルとラストエンゲージメントモデルのハイブリッドです。 すべての値を最初または最後のチャネルに割り当てる代わりに、それらをチャネル間で共有できます。 通常、次のように配布されます。最初のチャネルの40％、最後のチャネルの40％、および残りのチャネルの20％。 通常、このようなモデルは、相互作用のすべてのポイントを追跡することが興味深い場合に使用されます。最初の関心の表明から、変換につながった最後のアクションまで。 おそらく、これは実際の生活に最も近いモデルです-ビジネスのほぼすべての分野に適用できます。
これらのモデルは、Googleアナリティクスが提供する標準ソリューションです。 ただし、ユーザーは独自の属性モデルを作成できます。 そのためには、アトリビューションモデルに関連する多くの用語を所有する必要があります。
マルチチャネルシーケンス-変換前のユーザーパスのセット。 たとえば、AdWordsで広告を掲載し、購入者がそれを見て、サイトにアクセスしてサイトを離れました。 次に、サイトの名前を覚えて、ブラウザのアドレスバーに入力しましたが、入力時に間違えました。 検索エンジンは必要なものを推測し、検索結果で最初にサイトを提供しました。 ユーザーがログインして購入しました。 AdWords→サイト→検索→サイトの広告のシーケンスが形成されました。 しかし、これは検索が購入につながることを意味するものではなく、トリガーはおそらく発表でした。 このシーケンスに基づいて、アトリビューションモデルを構築する価値があります。 マルチチャネルシーケンスは、Googleアナリティクスのインターフェース（変換パス）でグラフィカルに表現できます。
アトリビューションモデル比較ツールでは、カスタムタイプを含むさまざまなタイプを比較できます。 これにより、最適なシーケンスを決定し、どのチャネルがより効果的であり、商業指標の成長のために追加の投資が必要かを見つけることができます。
最後のクリックか最初のクリックですか？
RealWebの経験が示すように 、多くのマーケティング担当者は 、ラストクリックまたはファーストクリックの2つのオプションのいずれかに焦点を当てています。 そしてそれぞれが正しい。
以前は、ユーザーの経路の測定が複雑なプロセスであった場合、 ラストクリックが常に使用され、このクリックがもたらしたマーケティングチャネルが最も効果的であると見なされていました。 いくつかの要因を無視すると、割引クーポン付きの手紙が送信され、ユーザーが既に知っている製品の購入がその手紙から直接参照された場合、そのようなモデルが想像できます。 より現実に近い-これがマクロ目標である場合にクーポンを有効化する、つまり正当化される状況があります。 ただし、最後のクリックはユーザーパス全体を反映していません。
ラストクリックモデルを使用すると、クライアントを直接コンバージョンに導いた（プロンプトを表示した）ソースを特定できます。 しかし、会社が新しいユーザーを引き付け、製品に対するブランドの認知度と関心を高めるという課題に直面している場合、サイトとの一連のやり取りの最初にあったソース（最初のクリック）により大きな価値を分配するモデルを使用すると便利です。
属性の評価は非常に役立ちます。 最初と最後のクリックの方法を使用し、中間ステップに重みを割り当てます-ユーザーがどの程度正確にコンバージョンに到達したかがわかります。 オンラインで何かを購入したことがあるなら、顧客のオンライン行動を想像するのは簡単です。 たとえば、彼は携帯電話を選択します。 リクエストに応じて、彼はあなたのサイトに行き、価格を見て、離れて、市場のレビューを読んで、戻り、離れて、Mobile Reviewのレビューを読んで、Yandex.Weatherサービスに行き、そこでYandex.Directであなたの店の発表を見ますが、あなたが興味を持っているモデルで、クリックしてウェブサイトにアクセスし、注文します。 この場合にクライアントを正確に導いたのは何ですか？ 最後のアナウンスメントが引き金となったと言えますが、優れたSEOを持っているため、彼の選択がサイトから始まった可能性があります。
ユーザーのコンバージョンへのマルチチャネルパスとそれを実現する方法の多様性を考慮して、アトリビューションモデルを使用する場合は、いくつかのルールに従う必要があります。
- さまざまな属性モデルをテストします。
- 販売スキームが変更された場合にモデルを変更します。
- チャンネルごとに異なるアトリビューションモデルを使用します。
- アトリビューションモデルを比較し、最適なモデルを選択します。
- 各マイクロコンバージョンの重みに基づいてマーケティングコストを分配します。
- 独自のアトリビューションモデルを試してください。
ソースのパフォーマンスを決定する別の方法
Web分析の変換は、2つのタイプに分けられます。
- マクロ変換-ユーザーが達成しなければならない究極の目標（購入、注文、リードの作成）
- マイクロコンバージョン-ユーザーがとる目標へのステップ（たとえば、注文する前にサイトに登録するか、バスケットに商品を追加する）。
マイクロコンバージョン分析により、マーケティング活動、チャネルのパフォーマンスと特性、および参照元を評価できます。 変換へのパスの各ステップ、つまり各マイクロ変換には、価値がある場合とない場合があります。
アトリビューションモデルを使用した後、ソースの有効性を判断する次のステップは、マクロとミクロのコンバージョンの達成をその参加とともに合算することです。 このために、ソースを最適化するために使用できる最終的なインジケータが形成されます。 この場合、マクロ変換とマイクロ変換には異なる重みが割り当てられます。 この場合、さまざまなアトリビューションモデルのアカウンティングを追加することもできます。
つまり、式は次のように形成されます。
1 *購入（ラストノンダイレクト）+ 0.5 *サブスクリプションニュースレター（ラストノンダイレクト）+ 0.3 * 1 *購入（ファーストクリック）+ 0.3 * 0.5 *サブスクリプションニュースレター（ファーストクリック）
お客様と関心のある読者は、お客様の意思決定サイクルの長さに基づいて構築することをお勧めします。 このプロセスが長くなるほど、相互作用が増えるほど、初期段階と中間段階により多くの注意を払う必要があります。 このアプローチにより、広告予算をより効率的に使用できるようになり、オンライン広告だけに依存せず、SEOに多額の費用をかける必要がなくなります。 包括的なプロモーションのみが高品質の結果をもたらすことができます。