今回は、GA4(Google Analytics4)のアップデートに関連する記事をご紹介します。
まず最初に、GA4のアトリビューションモデルについてご紹介します。
そもそも『アトリビューション』という言葉、分かりそうで分からない。という方のために、アトリビューションの言葉の定義から入りたいと思います。
アトリビューションとは直訳すると『特定』『帰属』『属性』といった言葉に置き換えられます。
そこから派生して、広告やデジタルマーケティング界隈では、次のように定義されることが一般的です。
『多様化する顧客行動を正しく理解し、コンバージョン改善を目指す考え方』
ということになります。
実際、オンライン上での顧客行動は複雑で多様化しています。
コンバージョン改善を目指すためにも、まずは多様化している顧客行動を正しく理解しなければなりません。
Google Analytics 4 (GA4) は、2020年10月14日にローンチされ、マーケティング担当者にいくつかの有益な機能を導入しています。
これは、以前は「Web + App」プロパティと呼ばれていましたが、これはWebサイトまたはアプリの新しいプロパティを作成するときのデフォルトになっています。
サイバーブリッジでは、UniversalAnalitycsと一緒にGA4をアクセス解析ツールの核として使用しています。
GA4が全てのユーザにサービス解放された、2022年の1月20日に受信したE-mailには、次のような内容でした。
Googleアナリティクス4のプロパティが、クロスチャネルのデータドリブンアトリビューションの対象になっているため、ご連絡を差し上げております。 「2022年1月26日以降に、プロパティのアトリビューション設定をデータドリブンアトリビューションモデルにアップグレードします。この変更は、レポートと測定の目的で、すべてのGoogleアナリティクス4プロパティに適用されます。
ビジネスでは、広告予算を異なる様々なマーケティングチャンネルに割り当てます。タイムリーな決断と将来のマーケティングプランを実践するために、広告予算をしっかり分析して計算する方法を理解しなければなりません。
コンバージョンとは、ビジネスのターゲットユーザに対して、Webサイトやアプリケーション内で特定の行動を行なってもらうことをいいます。
シンプルにナビゲーションのボタンをクリックしてもらうことでも構いませんでし、ページをスクロールすることやリードフォームを通過することでもOKです。さらには商品を購入してもらうことでも構いません。
要するに、自分たちが定義したコンバージョンアクションに対して、ユーザが実際に行動をとってくれれば問題ないということになります。
コンバージョンアクションに到達する前に、ユーザは様々なタッチポイントを通過します。
例えば、デジタルマーケティングの資料請求の前に、サービスページを閲覧したり、FAQページを閲覧したり、導入ページを閲覧したりすることが、それに該当します。
カスタマージャーニーを予測しながら、動線を考え構築することは、とても大変な作業ですが、チャレンジングなことでもあります。
潜在顧客がどのような動きをするのかを予測しながら、Webサイトの動線を設計していくことは、今後、これまで以上に重要な仕事になると言えます。
冒頭にお伝えした通り『アトリビューション』とは、多様化する顧客行動を正しく理解し、コンバージョン改善を目指す考え方になります。
これにより、コンバージョンに”単価”を割り当てることで、様々なマーケティングチャネルにわたる支出を分析することに役立ちます。
コンバージョン単価は、様々な異なるタッチポイント(コンバージョン)に割り当てることができて、そこを通過した時点で単価が割り当てられます。
例えば、あるユーザがあなたのサービスを”オーガニックフード”とGoogleで検索して発見したとしましょう。その後、彼はそのWebサイトを訪れましたが、購入には至りませんでした。
ここで、サービス提供者は、コンバージョン定義を”購入をした場合”に設定していたのです。
その後、ユーザは”男性用のオーガニックフード”と検索をして、偶然、事業者が掲載しているGoogleリスティング広告を発見しました。
広告に掲載されているランディングページを見て、ユーザは商品を購入しました。これは紛れもなくコンバージョンですね。
ここで考えなければならないのは、どのタッチポイントでコンバージョン単価を設定すればいいのか?ということになります。
ある人は、広告がコンバージョンに貢献したと言うでしょう。
「それは違う」と別の意見を言うかもしれません。
なぜなら、最初にオーガニック検索で訪問した際に、ユーザに対して購入に対する大きな動機を与えたと考えるからです。
さらに、オーガニックサーチの結果とペイドサーチの結果両方がコンバージョンに繋がったと考える人もいると思います。
この考えはあくまで結果に対する予測に過ぎません。アトリビューションモデルはデータとアルゴリズムを用いて、異なるタッチポイントに対する、それぞれのウェイトを置きます。
デジタルマーケターは、機械学習の価値とそれらのアトリビューションレポートの価値や重要性を理解しています。
そして、それらのレポートが、広告キャンペーンを最適化してタイムリーな意思決定をするために、最も正確なデータを提供してくれる価値のあるものだと理解しているのです。
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