アトリビューションとは？｜SEO関連用語集

読み方: アトリビューション

概要

アトリビューションとは、コンバージョンに至るまでの複数のタッチポイント（接触点）に対して、成果の貢献度を割り当てる分析手法です。

詳細説明

アトリビューション分析は、ユーザーがコンバージョンに至るまでに経由した複数のチャネルやキャンペーンの貢献度を評価する手法です。現代のユーザーは購入や登録の決定に至るまでに、オーガニック検索、SNS、ディスプレイ広告、メール、直接訪問など複数の経路を経由することが一般的です。単純に「最後にクリックしたチャネル」だけを評価する「ラストクリック」モデルでは、初期段階での認知や比較検討段階での貢献を見逃してしまいます。アトリビューションモデルには、ラストクリック、ファーストクリック、線形、時間減衰、位置ベース、データドリブンなど複数の種類があり、ビジネスモデルや目的に応じて適切なモデルを選択します。SEOの文脈では、オーガニック検索がカスタマージャーニーのどの段階で、どの程度貢献しているかを把握することで、より正確なROI評価が可能になります。

重要性

• マーケティングチャネルの真の貢献度を正確に評価できる
• 予算配分の最適化に役立つ
• オーガニック検索の価値を過小評価せずに済む
• カスタマージャーニー全体を理解できる
• データドリブンな意思決定が可能になる

具体例・実践方法

主要なアトリビューションモデル

1. ラストクリック（Last Click）

• コンバージョン直前の接触に100%の貢献度を割り当て
• シンプルだが、初期段階の貢献を無視
• 短期的な成果測定に適している

1. ファーストクリック（First Click）

• 最初の接触に100%の貢献度を割り当て
• 認知段階の重要性を評価
• ブランド認知キャンペーンの評価に適している

1. 線形（Linear）

• すべてのタッチポイントに均等に貢献度を配分
• カスタマージャーニー全体を平等に評価
• 複雑なジャーニーの全体像把握に有効

1. 時間減衰（Time Decay）

• コンバージョンに近い接触ほど高い貢献度を割り当て
• 検討期間が短い商品に適している
• 最終決定要因を重視

1. 位置ベース（Position Based / U字型）

• 最初と最後の接触に40%ずつ、中間に20%を配分
• 認知と最終決定の両方を重視
• バランスの取れた評価が可能

1. データドリブン（Data-Driven）

• 機械学習により実際のデータから最適な配分を算出
• 最も正確だが十分なデータ量が必要
• GA4で利用可能

SEOにおけるアトリビューション分析

• オーガニック検索がファーストクリック、アシスト、ラストクリックでどう機能しているかを分析
• ブランド検索と一般キーワード検索の役割の違いを理解
• コンテンツマーケティングの長期的価値を評価

関連用語

• カスタマージャーニー
• コンバージョンパス
• タッチポイント
• マルチチャネルアトリビューション
• アシストコンバージョン
• ROI（投資対効果）
• Google Analytics 4
• マーケティングファネル

注意点・補足

アトリビューションの注意点は以下の通りです。

• 十分なコンバージョン数がないと正確な分析ができない
• データドリブンモデルには大量のデータが必要
• クロスデバイス行動の完全な追跡は困難
• cookieレス環境での測定精度低下
• オフラインでの接触を含めた完全な分析は難しい

最新トレンド（2025年）

アトリビューションの最新トレンドは以下の通りです。

• プライバシー規制強化によりアトリビューション測定が複雑化
• GA4のデータドリブンアトリビューションモデルが標準に
• AIと機械学習による予測アトリビューションの精度向上
• クロスデバイス、クロスプラットフォームの統合が進展
• ファーストパーティデータの重要性が増大

参考リンク・引用元

• GA4のアトリビューションモデル
• データドリブンアトリビューション