なぜ、認知施策が
正しく評価されないのか？
複数の広告を運用している企業ほど
"本当の貢献"が見えにくくなる現実があります。
本当の貢献
が見えなくなる2つの理由
理由1
評価が"ラストクリック"に偏ってしまうため
実務では、媒体ごとの最終コンバージョンを基準に成果を判断するケースが多くあります。
そのため、 SNS・動画・ディスプレイなど 認知〜比較段階の接点がどれだけ貢献したかが数値に表れにくく、
間接効果が埋もれやすくなるという課題が生じます。
理由2
媒体ごとにデータが分断され、
接触履歴を一気通貫で追えないため
媒体の管理画面を"別々に"確認している場合、ユーザーの行動を一つの流れとして捉えることができません。
そのため、SNS → ディスプレイ → 指名検索のように複数の接点が貢献していたとしても、
全体としてどれだけ成果に寄与したのか判断することが難しくなります。
結果として、次の課題が
生まれやすくなります。
- どのチャネルがどれだけ成果に貢献したのか見えない
- 認知～比較段階の貢献が評価されず、社内説明が難しい
- CPAだけでは把握できない"本当の効率"を見落としやすくなる
- ユーザーの行動フローが分断され、改善ポイントが特定できない
だからこそ、成果に貢献したすべてのチャネルを
正しく評価する"アトリビューション分析"が必要です。
アトリビューション分析とは？
ユーザーがコンバージョンに至るまでに接触したすべてのチャネルの貢献を評価する分析手法です。
ラストクリックだけでなく、その前の接点も含めて、成果への影響を正しく把握できます。
アトリビューション分析を、"実務で使えるレベル"にする
それが広告効果測定ツール「アドエビス」
アドエビスは難しい分析を"UIとレポート"で直感的に整理し、
担当者でも「どこに投資すべきか」がすぐ判断できるよう設計されています。
アトリビューション分析
主な4機能ご紹介
01.間接効果（アシストCV）を
"計測できる"
最終クリック以外の接点が、成果にどれだけ関わっていたかを数値で確認できます。
メリット
- 認知施策やSNS広告が"どの程度貢献したか"を把握できる
- CPAだけでは説明できなかった広告の役割を、社内に伝えやすくなる
02.ユーザーの行動フローを
"ひと目で把握"
ユーザーが広告に触れた順序や流れを、ひとつの図として確認できます。
メリット
- どのチャネルが入口や比較ポイントになっているか把握しやすい
- 強化すべき接点がどこか、改善の方向性を検討しやすくなる
03.再配分コンバージョン・TCPAで
"真の効率を評価"
最終成果だけでなく、間接効果も含めたコスト効率を確認できます。
再配分コンバージョンの考え方
メリット
- 表面上CPAが高く見える施策の"実質的な価値"を判断しやすくなる
- 予算検討の際に、CPA以外の判断軸を持てる
再配分コンバージョン：初回接触からコンバージョンに至るまでに接触した広告に対してコンバージョンが配分される
TCPA：広告コスト÷コンバージョン
04.クロスデバイス接触の
"統合評価"
スマホ・PC・アプリなど複数デバイスでの接触を、1ユーザーとして紐づけて確認できます。
AI推定クロスデバイス分析機能によるデータ可視化イメージ図
メリット
- スマホとPCの行動が分断されることで起きる"誤評価"を避けやすくなる
- 実態に近いユーザー行動を把握し、判断材料を増やせる
