複数の新規獲得タッチポイントにクレジットを割り当てる

どのアクティビティがユーザーを望む結果に導いたかを正確に特定できない場合、マーケティング活動の成功を帰属させることは困難です。たとえば、ユーザーがGoogle広告を見たり、Facebookの投稿とやり取りしたり、TikTokの動画を見たりした後に、ウェブサイトを訪問する場合があります。これらの活動の 1 つまたは複数の功績をいくつかの方法で評価できます。 成功をプロパティ値に帰属させることはマルチタッチアトリビューションと呼ばれ、将来のマーケティング計画に役立つコンテキストを提供します。

制限事項

• FreeプランとPlusプランのユーザーは、単一のチャネルビューを作成できます。

事前構築済みのアトリビューションモデル

Amplitudeには、ご自身のメトリックに対して設定できる、一般的な既定のアトリビューションモデルが含まれています。

ユニークユーザーを測定する場合、これらのモデルはどれも、Overall行内のカウントに等しいアトリビューショングループの合計を生成しません。 各ユニークユーザーは複数のアトリビューショングループに表示されることができます。これは、アトリビューションがユニークユーザーではなくイベントに適用されるためです。ユニークなユーザーは、チャネル X とチャネル Y の両方に属するイベントを実行できます。この場合、ユーザーは X と Y の両方の行に表示されます。そのため、行を合計するときにユーザーが倍増することがあります。

• ファーストタッチ：選択したメトリックのすべてのクレジットを、そのメトリックが発生した日付を基準に選択したルックバックウィンドウ内の最初のプロパティ値に与えます。 イベント合計属性を使用すると、この合計は 100% になります。
• ラストタッチ: 選択したメトリックのすべてのクレジットを、そのメトリックが発生した日付を基準に選択したルックバックウィンドウ内の最後のプロパティ値に反映します。イベント合計属性を使用すると、この合計は 100% になります。
• 最後の非直接タッチ：選択したメトリックのすべてのクレジットを、メトリックが発生した日付を基準に選択したルックバックウィンドウ内の最後のプロパティ値に与えます（直接タッチポイントを除きます）。 ウィンドウ内のすべてのタッチポイントが直接である場合、代わりにすべてのクレジットが最後のタッチに割り当てられるため、未割り当てのクレジットは残りません。イベント合計属性を使用すると、この合計は 100% になります。
• 線形：選択したメトリックのクレジットを、そのメトリックが発生した日付を基準に選択したルックバックウィンドウ内のすべてのプロパティ値に均等に分配します。たとえば、2つのプロパティではそれぞれ50%のクレジットを受け取り、3つのプロパティではそれぞれ33.3%のクレジットを受け取ります。
• 参加：選択したメトリックのクレジットを、そのメトリックが発生した日付に関連して選択したルックバックウィンドウ内のすべてのプロパティ値に完全に割り当てます。 たとえば、2つのプロパティではそれぞれ100%のクレジットを受け取り、3つのプロパティではそれぞれ100%のクレジットを受け取ります。同じイベントの複数のプロパティがクレジットを受け取ることができるため、行数の合計が全体の合計を超えることがあります。
• U字型: 選択したプロパティの最初と最後の値にクレジットを偏向させます。2つのタッチポイントを使用すると、中央の20%が最初と中央のタッチポイントに均等に追加されます（50%、50%）。4つのタッチポイントの場合、中央の2つのタッチポイントは20%を共有します（40%、10%、10%、40%）。
• J 字型: 選択したメトリックのクレジットを、選択したプロパティのより新しい値に偏る方法で分配します。 2つのタッチポイントを使用すると、最初の20%が最後と中間のタッチポイントに均等に追加されます(30%、70%)。4 つのタッチポイントの場合、最後の 2 つのタッチポイントは 20% を共有します（10%、10%、20%、60%）。
• 逆 J 字型: 選択したメトリックのクレジットを、選択したプロパティの最初の値に偏る方法で分配します。 2 つのタッチポイントを使用すると、最後の 20% が最初と中央のタッチポイントに均等に追加されます (70% と 30%)。 4つのタッチポイントの場合、最後の2つのタッチポイントは20%を共有します(60%、20%、10%、10%)。
• データ駆動型: このモデルでは、Amplitude Analyticsは1階マルコフ連鎖に基づく確率的アルゴリズムに依存しています。 すべてのカスタマージャーニー（チャネルやタッチポイントのシーケンス）は有向マルコフグラフ上の連鎖として表現されます。 各ノードは可能な状態（チャネルまたはタッチポイント）であり、エッジは状態間の遷移確率を表します。 Amplitude Analyticsはノードを1つずつ削除し、各ノードを削除した場合のコンバージョン率への影響を推定します。各チャネルは削除効果に応じてクレジットを受け取ります。 このモデルは、一意の値が多くないプロパティで使用してください(50以下が最適です)。このアルゴリズムの詳細については、analyzecore.comをご覧ください。

タッチポイント数による重み付け

アトリビューション モデルの設定

データテーブルで、各メトリック列にアトリビューションモデルを設定します。

1. 列で「…」をクリックし、次に「アトリビューション」をクリックします。
2. アトリビューションモデルを選択し、ルックバックウィンドウを設定します。任意で、アトリビューションモデルをテーブルのすべての列に適用できます。
3. ［Apply］をクリックして変更を確認し、アトリビューションモデルが適用されたテーブルの結果を確認します。

カスタムアトリビューションモデルを作成する

事前構築済みのアトリビューションモデルがお客様のニーズを満たしていない場合は、カスタムモデルを作成してください。 カスタムアトリビューションモデルを作成するには、管理者またはマネージャーである必要があります。以下の手順に従ってください。

1. 列で、… をクリックし、［オプション］をクリックし、［アトリビューション］をクリックします。
2. モデルのドロップダウンから「カスタム」を選択すると、カスタムモデルを構成するためのオプションが表示されます。
3. 他の人がそのモデルをどのように解釈すればよいか分かるように、名前と説明を設定してください。
4. モデルに合わせてカスタム重みを選択します。
   • 最初の重みは最初のタッチに適用されます。
   • 最後の重みは最後のタッチに適用されます。
   • 中間の重みは、その間にあるすべてのタッチに均等に配分されます。この間にタッチがない場合、最初と最後のタッチはそれぞれ中間重みの半分を受け取ります。

5. モデルのデフォルトのルックバックウィンドウを設定します。 オプションで、このモデルを使用している他のユーザーがそのルックバックウィンドウのみを使用できるようにするために、ウィンドウをロックすることもできます。
6. カスタムモデルを組織内の他のユーザーと共有するかどうかを決定します。
7. 任意で、プロパティ値をアトリビューションから除外できます。これは、直接のウェブサイト訪問や電子メールなど、特定の値にクレジットを割り当てたくない場合に便利です。
8. [保存] をクリックして変更を確認し、自分や他のユーザーが後で使用できるようにモデルを保存し、アトリビューションモデルが適用されたテーブルの結果を確認します。

ユースケース

• 新規獲得チャネルクレジット: オーガニック投資と有料投資の有効性を分析する際には、マルチタッチアトリビューションモデルを備えた新規獲得チャネルを使用し、各チャネルがKPI成果の推進にどのように貢献しているかを理解してください。ビジネスモデルとユーザー行動に応じて、どのアトリビューションモデルが最適かを分析し、各チャネルのターゲットメトリックへの貢献度に基づいて投資判断を下します。
• アトリビューションモデルの比較: 複数セッションのユーザーフローがあるコンバージョンサイクルが長い場合、同じメトリクスを異なるアトリビューションモデルで比較してください。 このデータは、どのアトリビューションモデルが最も効率的なマーケティング投資を反映しているか、またキャンペーンがカスタマーの購入サイクルのどの段階に影響を与えるかを明らかにするのに役立ちます。たとえば、広告キャンペーンにアトリビューションを割り当てる際、どのキャンペーンがカスタマーにとって最初のインタラクション（認知）、最後（高い意図）、またはその中間（検討）となる傾向があるかを特定します。
• コンテンツ: アトリビューションを使用して、ユーザーがコンテンツを閲覧した頻度と、そのコンテンツがビジネスKPI成果の推進にどのように貢献したかを把握できます。コンテンツの直帰率や退出率が低い、またはページに表示される時間が長いことを知ることは有用ですが、さまざまなアトリビューションモデルに基づいてコンバージョン率を生成することで、ビジネスへの影響を明確にすることができます。
• 社内キャンペーン: プラットフォーム外の有料広告への投資と同様に、マーケティングチームは時間とクリエイティブな才能を投資して、KPIの結果を促進するオファーやブランド構築コンテンツを作成しています。 これらのマーケティング活動の効果に対するアトリビューションは、コンテンツマーケティングチームに、どのタイプのオファーやクリエイティブが短期的および長期的に最もビジネス価値をもたらすかを知らせます。
• LTVを持つ有料チャネル: アトリビューションモデルと行動ベースのLTV計算を組み合わせることで、有料チャネルやキャンペーンがどれだけの価値を生み出すかをより詳細に把握できます。このデータは、最も長期的なビジネス価値をもたらすチャネルへの投資拡大の可能性を解き放ちます。

メトリックごとにサポートされているアトリビューションタイプ

各メトリックタイプは、特定のアトリビューションタイプセットをサポートしています。

プロパティの sum 列、収益の合計列、および数式列は、uniques 節、total 節、および propsum 節に適用されます。

アトリビューションオプションはユニークユーザーとイベントトータルアトリビューションタイプの間で異なります。これは、ユニークユーザーは複数のチャネルやキャンペーンに分割するには明確でないためです。 ユーザー全体を単一のチャネルまたは複数のチャネルに明確に割り当てるアトリビューションのみが使用されます（最初、最後、参加など）。

複数のプロパティを持つアトリビューション

アトリビューション モデルは、最も外側のグループバイレベルにあるプロパティにのみ適用されます。内部のグループバイレベルのプロパティは、アトリビューション モデリングの対象になりません。代わりに、これらの値はアトリビューションされたイベントから継承されます。

この例では、アトリビューションモデルは最も外側のグループバイプロパティであるChannelにのみ適用されます。

utm_sourceは内部のグループバイプロパティとして、アトリビューションを個別に適用するのではなく、アトリビューションが付与されたイベントから値を導出します。

Amplitudeが結果をどのように整理するか、または合計が全体の値と一致しない可能性がある理由の詳細については、「グループバイ：Amplitudeがチャート結果をどのように絞り込み、順序付けするか」を参照してください。

アトリビューション計算例

この例では、アトリビューションモデルとルックバックウィンドウの違いを強調しています。

ユーザーはSign Upイベント前に3つのタッチポイントを持ち、それぞれ異なるUTMソースを使用しています。

以下のセクションでは、アトリビューションモデルとルックバックウィンドウの組み合わせ例と、その結果として各UTMソースに帰属するクレジットを示します。