07:36フォローするはじめにアトリビューション分析とは「寄与」を意味するアトリビューション分析は、主に金融業界と広告業界で数年前から盛んに行われてきたものです。アトリビューションはユーザーの流入からコンバージョンに至るまでのパスを分析し、コンバージョンへの寄与の大きかった広告を次回の配信では重みを付けるようにして配信最適化を図るものです。トレジャーデータでは、このアトリビューション分析を広告業界におけるパス分析として捉え、実店舗における買い物回遊パス分析(前編・後編)の続編として紹介していきます。Webアクセスログと(第三者)広告配信ログの違いさて、まずはログに関する話から始めましょう。「アクセス」に対して広告では「インプレッション、クリック、インタラクション」といった複数のイベントを持っています。ついてはこちらのリンクを参照下さい。本記事でも後編でご紹介します。ビデオなどの動画広告を再生したか否か、何秒再生したかといった新しい指標に基づく配信結果を知ることができます。2.「サイト(媒体)パス分析」の2つのアトリビューション分析を紹介します。「アクセス」とは多少異なりいくつかのバリエーションを持っています。今回の記事に関連する主要なイベントを紹介します。「インプレッション」インプレッション数とはインターネット広告が表示された回数を指します。ページビュー(PV)と混同しやすいですが、ページビューはウェブサイトが表示された(サイトがアクセスされた)回数に対し、インプレッションは一回のページ閲覧に対して複数の広告が切り替わって表示されます。従ってインプレッション総数はページビュー総数よりも多くなります。実際に広告がクリックされた際にカウントされる指標です。インプレッションはユーザーに対して積極的に広告がアピールされるため受動的なイベントですが、クリックはユーザー側から広告に入り込んでいく能動的なイベントです。とどまりますが、このイベントからのコンバージョンは一般的に高く、重要な指標として捉えられます。「サーチクリック」リスティング広告は、ユーザーが検索サイトから検索した結果ページに、記入されたキーワードに関連する広告をそこに表示する形のものです。検索結果からクリックされた場合は「サーチクリック」としてカウントされます。ユーザーの検索キーワードに関連して広告を表示させるわけですから、インプレッションよりはユーザーの関心度が高いイベントですね。「インタラクション」ユーザーが広告に対して何らかの「操作」をした場合、インタラクションとしてカウントされます。ここでの操作とは何かというところですが、主にビデオ広告を再生した際にカウントされる「ビデオインタラクション」を指します。動画広告を広げる、視聴する、音声のオンオフ、スキップする、再視聴するなど、何らかのアクションを「操作」と考えます。「インタラクション率」という指標は、これはインタラクション回数をインプレッション数で割った割合を表します。ユーザーが期待するアクションをとったかどうかを測る指標になります。指標としてはあまり使われませんが、ここでは複数の広告をスライドで表示切り替えできるパネル広告に対して、ユーザーがスライドさせて表示した広告に対してこの指標がカウントされます。Facebookなどでもよく見られますね。イベントをノードとしたコンバージョンパス広告におけるコンバージョンは、実際には上述した複数のイベントの相乗効果によって成し遂げられますが、アトリビューション分析ではどのパスがコンバージョンに寄与したのか、またはどのイベントが全体のコンバージョンに寄与したのか、といった視点をとります。広告配信ログサンプルについてイベントにおけるアトリビューション分析を紹介するにあたって、汎用的な広告配信ログのサンプルを作成してみました。site_cagegory」項目にはこちらのポータルサイト一覧より引用しました。}」の組み合わせによる命名ルールとなっています。以下のヘルプページが参考になります。項目をノードにしたアトリビューション分析は後編で紹介します。List1つのコンバージョンパスを1レコードに情報集約したものです。前編では赤色掛けしたイベントコンバージョンパスを、後半では青色掛けしたサイトコンバージョンパスを見ていきます。パス類型イベント項目に基づいてパスを数種類に類別します。広告業界では、主に下図の5種類の類別を行っています。クリックスルーコンバージョン上から2つ(A,B)は、「クリック」というイベントを通過してコンバージョンしたパスで、一般的に「クリックスルーコンバージョン」と呼ばれています。A:広告に興味を持ってクリックし直接コンバージョンに至るB:クリックしてサイトを閲覧してすぐにはコンバージョンに至らなかったが印象には残っており、後に想起され、わずかな記憶から検索する「サーチクリック」を経てページ閲覧に至るというものです。「クリック」→「サーチクリック」と「サーチクリック」→「クリック」の双方を含んでいるものとします。ビュースルーコンバージョン残り3つ(C,D,E)のコンバージョンパスは「クリック」イベントは持たず、「ビュー(インプレッション)」と「サーチクリック」からなります。C:何気なく目にした広告にわずかな印象を残し、後に想起され「サーチクリック」の末にコンバージョンに至るD:数回の「ビュー」のみE:「サーチクリック」後の「ビュー」で記憶がよみがえってコンバージョンに至るというものです。クリックスルーコンバージョンパスの各々の占有率まずは全体のコンバージョン総数に対して、A〜Eがそれぞれ何パーセントを占めるのかを見ていきます。全コンバージョンで割ったものが占有率、非コンバージョンパスで割ったものがコンバージョン率と呼んでいます。全体のコンバージョン回数とパスの平均パス長、平均コンバージョン時間を算出します。一般に平均パス長とコンバージョン時間は、値が小さいほどコンバージョンへの効率が良いものと判断できます。回のコンバージョンがありました。平均的に22回の広告遷移の末にコンバージョンしました。コンバージョンまでに平均的に505905秒(≃5.8日)の時間を要しました。1.23%コンバージョン率は1%と、なかなか渋い数値となっています。アトリビューション分析によって配信最適化を行い、数%アップを狙いたいものです。各パス類型における回数、コンバージョン占有率、平均コンバージョン時間5つのパス類型それぞれのコンバージョン回数および全体のコンバージョンに占める割合,平均コンバージョン時間を見てみましょう。考察まず,A〜Eまでの5つの類型で全体のコンバージョンパスの99%以上を占めていることに注目です。このパスがベーシックパターンとして利用されてきた理由がわかりました。ビュースルーコンバージョンが全体の多くを占めていることがわかりますが、これはインプレッション数がクリック数よりも遙かに多いことから自明です。cv時間が2倍以上早いことがわかります。ここで「サーチクリック」イベントの重要性が見えてきます。コンバージョンと非コンバージョンの比較になります。次回では各々のパスのコンバージョン率を調べ,新たな発見を見ていきましょう。前回までイベント(「インプレッション」,「クリック」,「サーチクリック」,「インタラクション」,「パネル」)をノードにしたコンバージョンパス(イベントコンバージョンパス)を明示的にA〜Eの類型を作っていました。今回,(また次回以降のサイトコンバージョンパス分析)では,「Landing(ランディング)」→「Through(スルー)」→「Last(直前)」の3点における全ての組み合わせでパスを種別し,アトリビューション分析を行っていきます。初めと最後以外の中間パスに現れるイベントを意味しています。主要なKPIテーブルを先にご紹介します。類型ごとのコンバージョン占有率まずはこの組み合わせにおける各パスのコンバージョン占有率を見ていきましょう。「占有率」と「CV率」は異なる概念だと言うことは以前お話ししました。A〜Eまでの固定パターンにおける占有率は前回紹介しました。今回はこの占有率をツリーマップで可視化します。/&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt;&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;lt;/a&amp;amp;amp;amp;amp;amp;amp;gt;当然ですが「ビュー」のみで形成されるCVパスが全体の半分を占めています。Interaction)」スルーコンバージョンとなっています。Click)」スルーコンバージョンは5番目となっています。パス類型ごとのCV率さて,今回のメインとなるCV率を見ていきます。CVしたか否かに焦点が当たります。今までと違った世界が見えてきます。一種類のイベントから成るパスのCV率が低く,「インタラクション」や「クリック」を3点いずれかの場所で含むパスのCV率は50%に近いものも多くなっています。CV「回数」自身はそれほど多くないパスもあります。CV率が高いパスはまずはそのパスが登場する回数が多くなるような配信最適化が必要になります。パス類型ごとの平均パス長コンバージョンに至るまでに「何回広告を遷移したか」を見るのがこの指標です。CV率が同じであれば平均パスが短いほど効率的なパスと言え,故に広告の出稿回数というコストを削減できます。同様にCVに至るまでにかかった時間(日数)も効率性を表すメジャーな指標です。/&amp;amp;gt;&amp;amp;lt;/a&amp;amp;gt;CV率と平均パス長の関係さて,ここまで「CV率」,「平均パス長」,「平均CV日数」という3つの指標を別別に見ていましたが,これらの関係を可視化してみるのは懸命な判断です。,「CV率」×「平均パス長」の散布図を見てみましょう。CV率が高いからといって必ずしも平均パスが短い(=効率が良い)とは限らないことが見えてきます。/></a>さて,ここまで「イベント」に関するコンバージョンパスを眺めてきました。実のところ,この「イベント」のパスそれぞれの指標が見れたところで,広告配信最適化というアクションに結びつけるのは難しいところです。具体的に,例えば「どこの(Site,媒体)」「どの場所に(Placement)」配信を絞っていくかはこれらのコンバージョンパスを見ていく必要があります。次回は「Site」におけるコンバージョンパスを見ていきましょう。ごとの立ち位置を見直す手法も新たに紹介していきます。その2トレジャーデータで実践:バスケット分析(頭の体操編)メンバーアクティビティに関する分析コメント0件のコメントログインしてコメントを残してください。