【Attribution Night 2011】は、株式会社クロスリスティング、アタラ合同会社、Fringe81株式会社の共催イベントです。 http://www.facebook.com/attributionnight

1. #AN2011
Attribution Night
2011
4th Oct. 2011 19:00-22:00
@Venire Venire Harajuku,Tokyo
http://www.facebook.com/attributionnight
Presenter
Fringe81

2. 2011 10 4 Fringe81
Attribution Night 2011
Attribution Night
#AN2011
3
Attribution Night
http://www.facebook.com/attributinnight

3. Attribution 分析の紹介
2011年10月
アタラ合同会社

4. Attribution分析
すでにやっている？
2

5. アトリビューションの概念

7. Attributionの意味は？
Attribution （名） ： 属性、帰属
Attribute （他動） ： 〜のお陰と考える、
〜に起因する
5

8. Conversion Attribution
Conversion Attribution ： コンバージョンへの貢献度
コンバージョンは、
どの媒体のお陰で発生したのか？
6

9. すべての履歴に貢献度を配分
これまで
ラストだけを考慮
初回 中間 ラスト
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Click Click Click CV
アトリビューション
すべての履歴を考慮
7

10. なぜアトリビューションが必要になったか
初回 中間 ラスト
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Click Click Click CV
予算が集中
効果が不明
＄ ラストで効果のよい媒体に予算が集中
バナーも効いてるかもしれないが、はっきり効果が分からな
い、
適正な予算配分ができない 8

11. コンバージョンが増える理由

12. なぜコンバージョンが増加するのか？
初回／中間 ラスト
（１） 無料 無料 CV 無料は制御できない
（２） 無料 有料 CV ラストは効率化済み
（３） 有料 有料 CV
効率化の余地あり
（４） 有料 無料 CV
（５） 無料 無料 NG
（６） 無料 有料 NG
（７） 有料 有料 NG
（８） 有料 無料 NG
CVの無い出稿を停止
予算の再配分が可能
10

13. ラストが無料のパターンが見える化される
初回／中間 ラスト
（４） 有料 無料 CV
ラストが自然検索やブックマーク経由でCVが発生してい
た。
じつは、初回や中間で有料の広告が起点になっていた。
このパターンを増加するには？
11

14. アトリビューションの分析手法

15. アトリビューション・スコア/CPA/ランク
• アトリビューション・スコアは、
全てのCVまでの流入元（媒体）の貢献度を評価しスコアリングする
• アトリビューションCPAは、
各流入元（媒体）のコストをアトリビューション・スコアで割って算出
• アトリビューション・ランクは、
アトリビューションCPAを効率のよい順にランク付けする
13

16. アトリビューション・スコア/CPA/ランクの例
バナー アドネットワーク リスティング
CV
効果なしと判断されている
初回 中間 ラスト
費用 100万円 200万円 300万円
ラストのみの貢献度 0 0 1
通常のCPA なし なし 300万円
アトリビューション・スコア 1/3 1/3 1/3 （均等配分モデル）
Attribution CPA 300万円 600万円 900万円
アトリビューション・ランク １ 2 3
リスティング広告よりも効果が高いと判断できる
14

17. 事例

18. 事例紹介
 ツール ： サイトカタリスト
 予算 ： 月額6500万円。
–内訳は、リスティング6000万円、バナー500万円（バナーには
、純広告、アドネットワーク、リターゲティング、コンテンツターゲ
ットなどを含む）
 CPA条件 ： 繁忙期のリスティングのCPAは、約6700円。
バナーは、約1万2000円。
 課題 ： リスティング広告の最適化はやり尽くした。
が、さらにコンバージョン増やしたい。
バナーをうまく活用できないか？
16

19. アトリビューション分析の結果
アトリビューショ ラストクリック アトリビューション
ラスト来訪手段 コスト CV数
ン・スコア CPA CPA
リスティング 6000万円 9000 16000 6666 3750
バナー 500万円 420 830 11904 6024
純広告 150万円 50 250 30000 6000
アドネットワーク
150万円 170 155 8823 9677
（Google-CT）
アドネットワーク
150万円 180 400 8333 3750
（Google-RM）
アドネットワーク
50万円 20 25 25000 20000
（Yahoo-IM）
合計 6500万円 9420 16830 6900 3862
アトリビューション分析の結果、
バナー広告のCPAは、1万2000円 → 6000円
17

20. アトリビューション分析で出稿最適化
バナー広告よりも効果の悪いリスティング広告の予算を再配分
アトリビューションCPAが
6000円未満
継続出稿
ラストクリック
CVあり
アトリビューションCPAが
6000円以上
バナーへ
クリック
あり アトリビューションCPAが
6000円未満 継続出稿
表示 ラストクリック アトリビューションCPAが
課金対象 バナーへ
あり CVなし 6000円以上
アトリビューションスコアが
リスティング クリック ゼロのもの バナーへ
出稿 なし
表示
なし
【バナーに予算を再配分する理由】
リスティングへの出稿効果はすでに頭打ちになって
いる。ほぼすべてのキーワードで上位表示を行って
おり、これ以上に予算を上げる余地がない。
18

21. リスティングからバナーへ予算を移行を提案
6500万円
バナー：500万
円 3000万円UP
↑
バナー：3500万円
リスティング：6000万円
リスティング：3000万円
全体予算6500万円はそのまま
リスティング広告を 6000万円 → 3000万円
バナー広告を 500万円 → 3500万円
19

22. シミュレーション：4000件CV増加
プラス5500件
バナーに3000万円を寄せると、
コンバージョン数
5500件のコンバージョンが増加する
９０００件
マイナス1500件
全体で4000件増加
リスティングから3000万円を減額することで、
1500件のコンバージョンが減少する
20

23. 実際の結果：コンバージョン増加
コンバージョン
シミュレーションライン
アトリビューション後の実績ライン
過去の実績ライン
実施後1ヶ月
アトリビューション後1ヶ月
コンバージョン数は、シミュレーションよりは低かったが
過去実績よりは多くなった
21

24. ご清聴、
ありがとうございました

25. 有園さんお疲れ様でした
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26. Attribution Night 2011
“検索ログから見る態度変容”
クロスリスティング
ビジネスディベロップメント
ディレクター
治田 耕太郎
a.k.a sembear
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27. まず最初に
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28. なぜクロスリスティングが
アトリビューション？？？
そう思ってる人、いますよね？
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29. そもそもは
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30. 自分の趣味です
そもそもは
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31. アトリビューションの考え方
第一接触 • それぞれの広告接触の「貢献度合い」を考
ディスプレイ広告：閲覧のみ えます
– 有園さんのプレゼンテーションの話です
消化予算：100万円 – http://www.attribution.jp/000069.html
Budget CVs A-Score L-CPA A-CPA
Display 1000000 0 0.33 0 3000000
BT 2000000 0 0.33 0 6000000
Search 3000000 1 0.33 3000000 9000000
第二接触
行動ターゲティング広告：クリック • 従来であればラストクリックのCPAだけの評価
消化予算：200万円 になるので、第三接触の検索のみの評価
• アトリビューションは消費者の広告接触全体を
評価するので、「接触した広告に重みづけ」を
することで、共通の評価軸を構築
第三接触
検索連動型広告：コンバージョン • 「重みづけ」ってどう計算しよう？
消化予算：300万円
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32. ！！！！
ここ数年、ずっと考えていました
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33. 態度変容が見えるとわかること
「広告接触の後の消費
者の態度変容」が明確
にわかれば、より正確
なAttributionの重みづ
けができるじゃん！
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34. コンバージョンファネルを考えてみよう
もっとも多かったコンバージョンファネルが以下だった場合
第一接触
ディスプレイ広告：閲覧のみ
ここと
第二接触
行動ターゲティング広告：クリック
ここ
第三接触
検索連動型広告：コンバージョン
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35. 検索に現れる態度変容
• 弊社の検索ログを分析することで
1. 消費者の検索行動を
2. 消費者単位の時系列で分析することで
3. 行動性向が変わったタイミングを発掘し
4. 消費における態度変容を視覚化
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36. How to see 態度変容
Process, Trigger and Sequence
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37. 弊社の某クライアントさんの実績です
割 愛
陳 謝
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38. 態度変容を視覚化！
検索回数 ユーザーの心境
1
2
3 最初は商品のとっかかりとなる検索
Attention
気づき
4 時として関連性の低いワードも存在
5
6
7
8 興味の深化
次に漠然とコンバージョンに至るまでの
自分の悩みや疑問を短く検索
Interest
9
10
11 Search
12
13
14 比較して悩んで 一番最後にリアルなコンバージョンまで
15 最終的にコンバージョン
必死に悩んで検索
16
17
18 Action
19
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39. Attitude Changing Process
検索回数 ユーザーの心境
Attitude Changing Process
1
2
3
気づき
4
5
態
6 度 最初の「気付き」から、
7
8 興味の深化 変 最終的なコンバージョン
までかかった時間と、
9
容 コンバージョンに至る
プ
10
悩みの種類、態度の変容
11
を視覚化
12
ロ
13
14 比較して悩んで
セ
15 最終的にコンバージョン ス
16
消費者の購買にはパターン化されたプロセスがあります
17
18
19
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40. Attitude Changing Trigger
検索回数 ユーザーの心境 第一の態度変容を
1 発生させたトリガー
Attitude Changing Trigger
2
3
気づき
4
5 態
6
7
第二の態度変容を
発生させたトリガー
度 消費者の購買に
8 興味の深化 変 おける態度が変容
9
第三の態度変容を 容 したポイントをACT
と定義して、その効果
10
11
発生させたトリガー ト を視覚化
12 リ
13 ガ
14
15
比較して悩んで
最終的にコンバージョン
ー
16
17
最終的なコンバージョンを
態度変容を引き起こした引き金（トリガー）があります
18
発生させたトリガー
19
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41. Attitude Changing Sequence！
検索回数 ユーザーの心境
1
• 最初のSequence
2
3
気づき
4
5
– 平均検索回数：6回 それぞれのSequence
6 の時間、検索回数、
7 悩みの内容を分析する
8 興味の深化 • 2番目のSequence ことでもっとも強力に
9 作用したトリガーを
10 – 平均検索回数：3回 明確に把握することが
11 できます
12
13
14 比較して悩んで
• 3番目のSequence
15 最終的にコンバージョン – 平均検索回数：10回
16
17
18
態度変容は複数の短いSequenceで構成されています
19
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42. Process, Trigger and Sequence
• ACP（Attitude Changing Process）
– 消費者の態度変容のスタート地点とゴール地点を結んだプロセス
– 長短は商材の特性、競合の状況などで変動する
– 今回のクライアントさんの場合は平均10日程度のACP
– 消費者の購買サイクルや適切なPDCAの視覚化ができます
• ACT（Attitude Changing Trigger）
– 一つのACPの中で消費者の態度を変容させたきっかけ
– 広告やサイト内コンテンツへの接触によって引き起こされる
– 電車の中吊りや友達とのおしゃべりでも引き起こされる
– それぞれの広告メディア、コンテンツがどう作用したかがわかります
• ACS（Attitude Changing Sequence）
– ACPの中で、ユーザーがACTを受けてから、次のACTを受けるまでの間の短い時間と
その間のアクションのこと
– 今回のクライアントさんの場合、一人あたり平均3個のACSが存在する模様
• まだ厳密な計算はできてませんが。。。
– Attributionの重みづけをするうえで使えるデータです
これらのデータを統合することでそれぞれのAttribution重みづけ、
評価がより正確に可能になると考えています
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43. 今後の取り組み
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44. 検索ログと態度変容とアトリビューション
• 検索ログから見えること
– 自社のサイトに訪問していない検索クエリも追跡することで、ユー
ザーの悩み、動機、判断材料などが明確にわかる
– ACPとACSはかなりの精度でわかる
• 検索ログだけではわからないこと
– なにが原因でその動機を持ったのか？などACTと定義するべき現象
の把握が難しい
– サイトの中で何が起こったのかは全く分からない→どのコンテンツが
閲覧されたのか、そもそもCVしたのかしないのか？
• 検索ログと効果測定データ、配信データなどを組み合わせる
ことで、より正確で効果的なアトリビューション分析が可能に
なります
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45. まとめ
• 趣味で終わらせるわけにはいきません
• このデータを一日も早く皆様に！！
• ディスプレイ、SEM、ソーシャルなどの垣根を越
えた分析ができる環境を整えて
• 「ホリスティックな」オンラインマーケティングを実
現させましょう！
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46. 御清聴ありがとうございました
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47. 第三者配信はアトリビューションマネジメントの大動脈だ！
©Fringe81,Inc.

48. 世界で一番カジュアルだが高機能な第三者配信エンジン
全て０から自社開発
オープンソースのみ使用
１ラックで100億imps／月
さばくインフラ
安いうまい早い
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49. 消費者の行動プロセスと効果測定
今までの計測は「縦のみ」。
Attention Interest Search Action&Share
Googleで検索
ミクシィで @コスメで
ソフィーナ 乳液
ディスプレイ タイアップ広告 効果
広告を見る を見る
計測ツール
レポート レポート サーチはサーチ。
クリックした人のみ分けてカウント。
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50. 第三者配信では横の動きを可視化することができる！
サーチワードを見ることで態度変容内容がわかる。
Attention Interest Search Action&Share
ミクシィで @コスメで Googleで検索
ソフィーナ 乳液
ディスプレイ タイアップ広告 効果
広告を見る を見る
バナー画像を ＠コスメの
配信して タイアップを
ブラウザ特定 第三者配信
アドサーバー 見た人だけの
タイアップ
検索キーワード
サイトでも
を知る
タグを配信
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51. サーチワード計測によって、コミュニケーションプランニングに必須の
データが圧倒的に蓄積されます。
 検索キーワードごとのアクセス数とCV数が取得可能となります。
 さらに、クリック数と同数～最大6倍のサーチアクセスが出ます。
バナー表示回数 CTR バナークリック数
3,000万 0.05% 15,000 低CPC 最も
ボリューム大ワード
増加させるべき
検索
8,000 ワード
高CPC
ボリューム大ワード SEO対策
15,000 すべきワード
5,000
その他ワード
2,000
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52. DSPと第三者配信は組み合わせてできます。
 10月には以下のDSPに接続します。
 「媒体」だけではなく、「ユーザー群」からのサーチリターンなど、
第三者配信の一括レポートで計測できるようになります。
接続完了！
接続完了！
１０月接続予定！
組み合わせると、アトリビューション分析もできます。
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53. ここまでは第三者配信の概要でした。
では、アトリビューションの話をしましょう。
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54. 1000万のブラウザ、1000コンバージョンの
データで経路分析してみた
©Fringe81,Inc. ※CVポイントは資料請求。2クライアント分のデータとなります。

55. 驚愕の事実がいまここに明らかに！
※全ての業種やお客様がこちらの数字にあてはまるわけではありません。
©Fringe81,Inc. ※ビューデータがついているもののみのデータとなります。

56. コンバージョンパスを類型化するとこうなる
 1,000コンバージョンパスは以下の5種類に99％分類可能
A ビュー
バナー広告
クリック
CV 直接CV
B ビュー
バナー広告
クリック
サーチ CV 直接CV
ビュースルーサーチ
C ビュー サーチ CV
CV
他サイト
クリックは発生しない
D ビュー （アフィリエイト
やポータル等）
CV
ビュースルーCV
最初からサーチで
E サーチ ビュー CV
訪問
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57. クイズ：どのパスが一番多いと思いますか？
 95%のコンバージョンは、クリックせずに発生していた。
 コンバージョンパスのうち、クリックを含むもの（つまり直接CV）は全体の4％
A ビュー
バナー広告
クリック
CV 3%
B ビュー
バナー広告
クリック
サーチ CV 1%
C ビュー サーチ CV 40%
他サイト
D ビュー （アフィリエイト
やポータル等）
CV 40%
E サーチ ビュー CV 15%
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58. 市場が変わるほど大きいインパクト
クリックしている以外のCVパス、つまり
80～95％はブルーオーシャン。
誰もまだ改善の手をつけていない。
まだまだ市場が大きくなりそうですよね。
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59. ビューから見てこそアトリビューション。
A ビュー クリック CV 直接CV
CVパス全体の
B ビュー クリック サーチ CV 4％
初回／中間／ラスト とクリックしてくれる
場合には、アトリビューション分析可能。
だが、
AとBの中で、２回以上クリックが
含まれているパスは0.4%
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60. クリック以外の
ブルーオーシャンを開拓すれば
今よりはるかに大きなCVがもたらされる。
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61. ブルーオーシャンを深掘ってみた
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62. 直接コンバージョンの10倍出すパスCの価値
C ビュー サーチ CV ビュースルーサーチCV
では、CのビュースルーサーチCVの
実態はどうであるのか。
本当に見ただけでサーチしてCVしてくれるのか？
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63. 仮説
ビューしたのち、短期間でサーチが発生し、
CVしていれば、ビューは明らかにサーチに
影響を与えている。
この仮説が正しければ、
直接CVより圧倒的にボリュームの出る
類型Cは超重要な指標となる。
直接CV40 VS ビュースルーサーチCV400
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64. ビューからのサーチCV発生期間を分析してみた
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65. 明らかにビューがコンバージョンに影響を与えている
 直接CVより、はるかに多い数のCVが短期間で産まれる。
 ビューが関係無いなら、サーチCVは一定のはず。
0 100%
64 CV 90%
0
10日目:312CV
80%
0
49 5日目:225CV ７２％ 70%
0
35 35
５６％ 60%
50%
0
40%
22
20
0 17 19 CV数 30%
累計シェア
11 12 20%
9 9 10 10 9
0 8 8 8 7 7
5
3 4 2
4 3 3 10%
1 2 1 1
0 0%
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
©Fringe81,Inc.

66. 仮説は正しかった
明らかに、ビューは
サーチとコンバージョンに影響を与えている。
類型Cはアトリビューションに必須指標と断定できる。
C ビュー サーチ CV ビュースルーサーチCV
短期間にサーチCVを多く出す媒体に
予算をシフトすれば直接CVの10倍を動かし、
改善することができる。
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67. 類型Dもまた、分析と改善が可能だろう。
クリックは発生しない
D ビュー 他サイト CV
ビュースルーCV
ポータル
アフィリエイト
サイト
比較サイト
 CVパス経路として特定サイトが多い場合は、そのサイトは
広告主にとって非常に重要なものになる。
 類型Cの次の予算配分のネタは類型Dになるでしょう。
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68. サーチとの予算配分をどうするか
類型Eのいきなりサーチしてくるのは１５％なので、
そもそもディスプレイに予算を配分すべきなのでは？
同じサーチでもBCとEは全く違う。
類型ごとに対策を分けるべきではないか。
B ビュー クリック サーチ CV 1%
C ビュー サーチ CV 40%
E サーチ ビュー CV 15%
©Fringe81,Inc.

69. まとめ
アトリビューションマネジメントには、
ビューデータが何より重要
85％はブルーオーシャン
特にビュースルーサーチCVが重要
サーチとの予算配分には、
CVパスの類型ごとの対策が必要
以上のデータを取得するには、第三者配信が必要
©Fringe81,Inc.

70. 最後に
弊社はベンダーです。
アトリビューションの方法論も、
成功事例も、弊社だけで創れるものではありません。
ご協力、コミットメントいただける
事業者様に損はさせません。
ぜひ、ご協力、コミットメントを！
そして、広告業界に変革と成長を！
©Fringe81,Inc.

71. Thank you
#AN2011
http://www.facebook.com/attributinnight