ここ数年で話題になっているアトリビューションですがGoogle AdWordsでは力を入れているようでつい最近も管理画面にアシストクリックやアシストインプレッションを追加出来るようになりました。
リスティングに於けるアトリビューション分析とはCVに至らなかったキーワードを定量的に評価する手法です。
簡単に言ってしまうと『CVに至らなかったキーワードも実はCVに貢献してるんじゃない？』という事になります。（かなりザックリですが……）
本来アトリビューション分析を行うには膨大なデータが必要になりますので中小企業には向かないのですが全くの無意味という訳でもありません。
今回はアトリビューション分析なんて言うほど大それたものではありませんが、運用の中で活かせる簡単なサーチファンネルの使い方を紹介します。
サーチファンネル
さて、この機能自体は随分前からGoogle AdWordsに実装されておりご存知の方も多いと思います。
まず見方ですが、上部バーの「ツールと分析 > コンバージョン トラッキング」をクリックします。
次に画面左下の「サーチファンネル」をクリックするだけ。
これで通常の管理画面からでは分からないCVに至るまでの情報が見られます。
一番最初にクリックされたキーワードは？
サーチファンネルの中では色々な情報を見ることが出来ます。
この中でも特筆すべきは「コンバージョン経路」です。
KWは一度クリックされただけでCVに至るわけではありません。
リスティング経由で訪問されたユーザーが一度検討して二度目の訪問で CVする……大いに有り得ることです。
では一度目の訪問の際はどのキーワードがクリックされて二度目はどのキーワードだったのか？
「コンバージョン経路」ではそういった複数回の訪問でCVに至ったキーワードの遷移を見ること が出来ます。
例えば
- CVに至らないKWのコストがかさんでいたので停止したら今まで良かったKWでCVが獲得できなくなった。
- 屋号でCVが多いので屋号だけで広告を掲載したらインプレッション、クリック数が次第に落ちていった。
こういった経験は無いでしょうか？
上の２つの例はどちらも同じ事が原因となって発生している可能性があります。
それはCVに至っていたキーワードの前に停止したキーワードで訪問があった可能性です。
具体例
リスティング運用を委託したいユーザーが「リスティング 運用代行」と検索して弊社のサイトを訪れたとします。
しかし他社のサービスと比較してからしか決められません。
ここで検討期間が発生します。
検討の後、やっぱりカルテットコミュニケーションズに決めようと思った時には再度「リスティング 運用代行」で検索するとは限らないのです。
ユーザーがカルテットコミュニケーションズという屋号を覚えていれば屋号で検索する事もあるでしょう。
もしかすると全く別の単語で検索するかもしれません。
この例ではユーザーは「カルテットコミュニケーションズ」でCVしたとします。
この場合CVがカウントされるのは最後にクリックされた「カルテットコミュニケーションズ」にのみです。
管理画面上では「リスティング 運用代行」にはCVが付きませんしクリックされた分コストだけが掛かっているように見えます。
もしここで「リスティング 運用代行」をパフォーマンスの悪いキーワードとして停止するとどうなるでしょうか？
次に同じような検索をしたユーザーにはカルテットコミュニケーションズの広告は掲載されないのですから比較検討してもらう対象からすら外される可能性があります。
これは大きな機会損失と言えますね。
まとめ
もちろんですが、PPC広告はそれだけで完結する訳でなくオーガニック検索や一般的な知名度などにも大きく左右されるため上記の例が一概に正しい訳ではありません。
同様にCVに至るキーワードも他のキーワードと相互に関連付いているのです。
この相互的な関連を評価してみよう、というのがアトリビューションの基本的な考えなのですが上に書いたとおりアトリビューションは目に見えにくいのでその成否のジャッジが容易ではありません。
ではどうすれば良いのか？
それは想定、実践、検証を繰り返すしかありません。
サーチファンネルも想定の取っ掛かりとなるデータに過ぎません。
サーチファンネルを見れば答えが見つかるというものでは無いのです。
CVに繋がらないキーワードが実はCVに繋がるキーワード以前に良くクリックされているのであれば以下の様な施策が可能になります。
「リスティング 運用代行」 が屋号の認知を高めているのかもしれない。（想定）
↓
「リスティング 運用代行」の入札を強化し流入数を増やしてみる。（実践）
↓
「カルテットコミュニケーションズ」のCV数が上がるのか？（検証）
逆に「リスティング 運用代行」を停止してみてCVの変動をみてみるのもありかもしれません。
どのような方法であれデータを元に想定し、実践し、検証する。
これが何よりも大切です。
