SiteやECのログが自身の「Site」内で閉じていたのに対して、第三者広告配信ログは「Site」の垣根を越えて広告ごとの表示記録を残してくれます。これは広告配信が一つのSiteのみで扱われるのではなく、複数のSiteに分散して配信される性質を持つからです。そこで第三者:「複数のSiteを俯瞰する存在」が広告の配信からログ、そして最適化を担うようになってきたのです。(図)今回はサンプルログの「Site」項目として、アフィリエイト参加広告主一覧を参照させて頂いています。(図)コンバージョンパスの「site」および「site_category」が今回のパス(サイトパス)のノードとなります。初めと最後以外の中間パスに現れるサイトを意味しています。category」でKPIを見ていきます。参考までにこちらも掲載しておきます。CV占有率を確認してみましょう。今回は前回までのイベントパスに比べて組み合わせが多いので、以下のツリーマップは「Landing」×「Last」サイトの組み合わせで、Landingサイトでフィルタリングして見ています。同じサイトであることが確認できます。これは多くのコンバージョンが(始めと終わりだけを見れば)同じサイトで閉じていることを示唆します。CV率ツリーマップを見ておきます。こちらの結果はCV率が高いパスは、必ずしもLandingとLastが等しいケースではない事を示しています。)の組み合わせごとに見てみます。ドロップダウンボックスから1つ抽出する形に制限しています。パスの組み合わせが多いと、比較するのはなかなか面倒です。ゴールデンパスそこで全ての組み合わせを通じてCV率が高いもののランキングを作ります。このパスランキングをゴールデンパスと呼ぶことにします。セレクトボックスを「全て」にすることによって全パスに対するランキングが出ます。指定してからのランキングが見れます。/></a>次はアトリビューション分析固有のスコアリング指標を見ていきます。指標(スコア)を計算することでSiteごとの「役割」を見いだしていくものです。スコアリング「広告をどのサイトにどれだけの数を出せば良いのか」を判断するためのベンチマークは、従来は「ラスト(直前)」に登場した回数をもとに測られていました。これはコンバージョンの寄与を直前の「一点」のみで評価していることになります。至るまでの「パス」でコンバージョンの寄与を評価します。パスによる寄与度の評価では複数のモデルが登場します。パスの全てのノードが等しくコンバージョンに寄与するものとした、もっともわかりやすいものは「均等配分モデル」と呼ばれています。均等配分モデルこのモデルはコンバージョンパスの中の「全てのノード(サイト)」に等しい寄与度を割り振ったモデルです。値を与え、サイトごとに全パスでの総和をとったものをそのスコアにします。単純な総和では寄与度が高いのに元々絶対配信数が少ないサイトが無視されていますので、それを考慮に入れるためにそのサイト自身の全表示回数(≒インプレッション数)で除した率ももう一つのスコアとします。重視モデルこのモデルはコンバージョンパスの中でも「一番始めに接触したサイト」に寄与度を高く割り振ったモデルです。寄与度として全パスで総和を取ったものをスコアとします。ここでもサイト自身の全表示回数で除した率ももう一つのスコアとします。重視モデルこのモデルはコンバージョンパスの中でも「直前に接触したサイト」に寄与度を高く割り振ったモデルです。寄与度として全パスで総和を取ったものをスコアとします。サイト自身の全表示回数で除した率をもう一つのスコアとします。3モデルのTableauアウトプット上のスコアテーブルは左の列から「全表示回数」「ランディング重視スコア(絶対数)」「ラスト重視スコア(絶対数)」「均等配分スコア(絶対数)」「ランディング重視スコア(率)」「ラスト重視スコア(率)」「均等配分スコア(率)」となっています。モデルごとの評価それぞれのサイトには前述のモデルによるランキングを取ったときに、いずれかのランキングに特化したものもあれば、どのモデルも等しいランキングのサイトもあります。このようにサイトごとの「強み」を見いだす事ができれば、それを元に広告配信を行う事が可能になります。下のスコアテーブルは3種の「率」に関するスコアリングモデルのランキングをとったものです。site_name」をサイト列としています。5日連続ログインユーザー数(★★★)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。