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Google Adwordsで導入されたデータドリブンアトリビューションとは?

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Google Adwordsで導入されたデータドリブンアトリビューションとは?

コンバージョンを測定する際、最後に流入した流入元の情報だけでは不十分な場合があります。
 
そのため、実際のマーケティング活動をおこなう際は、最後に流入した流入元だけではなく、それ以前にアクセスに利用されたチャネルのことも考慮し、性格な判断をおこなう必要があります。
 
とはいえ、こうした間接的な貢献をひとつひとつ把握するのは、従来のアクセス解析では非常に難しいことでした。
 
近年では、この間接貢献に注目が非常に集まっていることもあり、アトリビューションという形で、状況把握や広告出稿のコントロールに活用することができるマーケティングプロダクトが増えてきています。
 
今回ご紹介するGoogle Adwordsデータドリブンアトリビューションもそんなマーケティングプロダクトのひとつです。
  

アトリビューションとは?

たとえば、一回目にディスプレイ広告、二回目に検索連動型広告、三回目にブックマークから訪問してコンバージョンした場合。
 
この場合、一般的なアクセス解析ツールでは、「ブックマーク」がコンバージョンに貢献したチャネルとして記録されますが、その前にアクセスしていたディスプレイ広告・検索連動型広告が間接的にこのコンバージョンに貢献していることは火を見るよりも明らかです。
 
こうした間接的な貢献を定量化するのがアトリビューションという計測形態です。
 
アトリビューションの集計方法には、間接的な貢献に対してすべて同等の評価を与える線形評価、最初にアクセスしたチャネルを評価の対象とする始点評価などさまざまなものがあります。
 
どの評価手法を選ぶかはそのプロダクトによりけりで、専門的な知識を持っていても判断が難しいものになります。
 
そこで登場するが、機械学習を使ったアプローチです。
  

Google Adwordsにおけるデータドリブンアドリビューション

Google Adwordsにおいては、データドリブンアトリビューションという機能でアトリビューションによるデータが活用されています。
 
Google Adwordsは元来、広告の知識がない人でも広告の配信ができるようにさまざまな取り組みが行われていますが、このデータドリブンアトリビューションについてもそのひとつです。
 
Google Adwordsデータドリブンアトリビューションは、これまでのコンバージョンデータをもとに、Google Adwords経由でホームページを訪れたセッションを機械学習により分析し、「このセッションはコンバージョンに近いか」ということを判定、そうしたセッションが多く流入するように、広告の配信を最適化してくれます。
  

運用には一定以上の運用実績が必要

データドリブンアトリビューションは、その特性から、多くのデータを必要とします。
機械学習による最適化の基準として、これまでのコンバージョンの実績をもとにしています。
 
そのため、データドリブンアトリビューションをおこないたいアカウントに十分な量のクリックやコンバージョンデータがなければ、機械学習をおこなうことができず、最適化のしようがないのです。
 
現段階では、最初からフル稼働で動かすことができるというシステムというわけではなく、ある程度のGoogle Adwordsの知識を持ったうえで、実績を作り出す必要があります。

  

マーケティングのAI化のひとつとして今後の動向に注目したい

とはいえ、こうしたマーケティングのAI化は今後の広告業界の在り方を大きく変える存在として是非とも注目をしていきたいところです。
 
広告業界は少しずつ、確実に、自動化を成し遂げつつあります。
 
こうした風潮の中で、私たちが伸ばしておくべきスキルやキャリアについて、しっかりと考えておきたいところですね。

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