3PAS登場後の常識!アトリビューション分析モデルまとめ

3PASが登場したことでCVに到達するまでのプロセスが把握できるようになり、貢献した広告を正しく評価ができるようになりました。それには、3PASの仕組みを活用したアトリビューション分析が大きな役割を果たします。今回は、アトリビューション分析の分析モデルについての説明です。

アトリビューション分析に大きく関与する3PASについての知識をおさらいしたい人は、この記事をご覧ください。

アトリビューション分析とは

3PAS登場以前は、1つのCVにどの広告が貢献したのかを正しく把握することができませんでした。最後に接触した広告しか評価されない、重複CVが生じ正しく測定できない等、課題があったからです。

3PASが登場してアトリビューション分析ができるようになったことで、1つのCVに貢献した広告を正しく評価できるようになりました。アトリビューション分析には、適正なアロケーション(広告予算配分など)が可能になるなどのメリットがあります。

アトリビューション分析モデルの種類

アトリビューション分析はオンライン分析とオフライン分析がどちらも可能ですが、今回はオンライン分析に着目します。分析モデルの種類は以下の4つです。

成果配分モデル

成果配分モデルは1つのCVまでのプロセス(広告)を「最後」「中間」「最後」等に分類し、どこを重点的に評価するか?  にフォーカスします。以下はGoogle Analytics の「アトリビューションモデリング」です。

  • Last Interaction model (終点モデル) 

アドネットワーク登場前の評価方法と同じく、ユーザーが最後に触れた広告だけを評価するモデル。期間限定キャンペーンといった販売サイクルが短期間の広告に有効。

  • First Interaction model (起点モデル)

最初にユーザーが接触した広告だけをCVの要因として評価するモデル。ブランド認知を目的とした広告やキャンペーンに有効。

  • Linear model (線形モデル)

CVに貢献した全ての広告を均等に評価するモデル。広告主がアトリビューション初心者の場合に有効。

  • Position Based model (接点ベースモデル)

ユーザーが「最初」と「最後」に接触した広告の評価を高くするモデル。ブランド認知とCVを刈り取った広告の評価をより高くしたい場合に有効。

  • Time decay model (減衰モデル)

CVに近い広告の評価をより高くするモデル。終点モデルと同じく、期間限定キャンペーンなどで使う。

ベイジアンネットワークモデル

株式会社ALBERTがリリースした数理モデルで、広告における各メディアの因果関係と貢献度をベイジアンネットワークの因果推論モデルで把握できます。

「どの広告がどれくらい影響を与えたのか?」を突き詰めるべく、観測されたデータから数理的に算出し、グラフ構造や確率分布から高精度に推論できることが特徴です。

マルコフ連鎖モデル(数理モデル)

ベイジアンネットワークモデルと同様の、確率論をベースとしたモデルです。CVまでにAの広告を経てCの購入ページへ行くというプロセスがあったとします。その確率がどのくらいか求めることができれば、Aの広告の価値が分かるようになるという仕組みです。計算方法は以下をご覧ください。

CVまでのプロセスの中で、「直前」と「直後」のメディアのパスを切り出して2点間の推移確率を出します。

このデータを用いて推移確行列を作ると以下のようになります。

画像参照元:マルコフ連鎖モデルによるアトリビューション分析より

CVをフリークエンシーで分類し、各CVのメディアごとの確率推移の和を足して、メディアの貢献度を算出します。

ボルツマンウェイトモデル(統計物理モデル)

Fringe81株式会社がリリースした統計物理学に基づく予算アルゴリズムを用いたモデルです。CVが生じやすい媒体・コンテンツ・広告の組み合わせを分析し、判断することができます。

オンライン上におけるユーザーの行動が原子や分子のように確率的に動いている粒子と似合った点が多いことに着目したFringe81は、自然現象をシミュレーションできるボルツマンウェイト理論を分析に導入します。こうして、「検索連動広告」と「ディスプレイ広告」を縦断して分析・グラフ化した予算配分シミュレーション手法が確立させました。

※ボルツマンウェイト理論 多粒子系のエネルギー状態の統計的「振る舞い」を記述するのに用いられる物理理論

参考:Fringe81、統計物理学によるオンライン広告予算の最適配分サービスを開始


イベント

2017/10/06(金)
UX School(全10回)