アクセス解析イニシアチブ主催のアトリビューションについての分科会に参加してきました。
講師はFringe81のチェ・ゲバラこと田中 弦さん。
「iogous*mark」という第三者配信エンジンのアプリケーションを提供している会社です。
今回はアトリビューション分析の説明はなしで、実践編の話がメインでした。
アトリビューションについては、アタラ社のサイトがわかりやすいので参考にしてください。
アトリビューションとは
なんでアトリビューションで第三者配信が必要なのか？
まずはアトリビューションには、なんで第三者配信が必要なの？という説明でした。
今までは、各媒体ごとにインプレッションやクリック数などデータがあり、媒体ごとに効果測定・レポーティングしていたのが現状。
ただ第三者配信することによって、各媒体を1つのサーバで管理しているから、データも統合されてるので、レポーティングもまとめられるし、各ユーザがCVするまでどのような経路を通っていたかがわかります。
ビューのタイミングでcookieを発行しているから、ビューの後にクリックしたのか、サーチしたのかなど。
アトリビューションについて
「iogous*mark」に蓄積されている生ログ（Excelで5万行？って言ってたかな）を、18時間かけてユーザがバナー広告をビューしてからCVするまでのコンバージョンパスを調査したようです・・・
データとしては、1000万ブラウザで1000CVが対象。
（自分も業務で生ログを見る機会はありますが、5万行とかムリ・・・）
ここで最初に掲載しているイメージがその調査結果なのですが、衝撃的な事実でした。
パターンA、Bは、実際にバナー広告をクリックしてCVする割合ですが、4%しかない。
パターンC、Dは、バナー広告をビューしてから、サーチまたはアフィリエイトやポータルサイトの行う人達は80%もいます。
パターンEは、いきなりサーチする人。すでに目的がある人ですかね。
ということで、クリックしていない人達に対して、別の施策を行えばCVが増えるのではないか。というお話。
ビューしている人が短期間でサーチしてCVしていれば、ビューが影響している可能性が高い。（ビュースルーサーチCV）
これは、ビューしてからクリックしないでCVするまでのCV数と累計シェアの相関らいしいのですが、右肩下がりということは、ビューが影響している可能性があることが言えそうです。
（影響してなければ、サーチCVは一定の件数になるはずなので）
他のパターンも色々な仮説ができるかと思いますが、プレゼン資料が公開されているので、確認してみてください。
今回の分科会の資料ではないですが、先日Atrribution Night 2011の資料になります。
【2011年10月4日開催】Attribution Night 2011
最後に、
簡単に分科会の内容をまとめましたが、目的にもよりますが、今後アトリビューションによってクリエイティブの考え方（クリックさせるかサーチさせるかとか）や、またクリエイティブからのリスティングのキーワードも変わってきたりするんじゃないでしょうか。
あと、業種によっても変わってきますね。
まだ広告を勉強して2ヶ月なので、間違っていることを言っているかもしれませんが・・・
ただアトリビューションマネージメントでは、ビューデータが重要なのは間違いないです。
アトリビューションする上で、ソーシャルメディアやオーガニック検索の考え方の課題はありますが、もうちょっとまとまってから、また書きたいと思います。
アトリビューションマネジメントによって、結局はCV・売上最大化につながってきていて、広告主や代理店、媒体が大きく変わっていくと感じました。
