GA4のアトリビューション分析とは?
GA4(Googleアナリティクス4)のアトリビューション分析とは、ユーザーがキーイベント(コンバージョン)に至るまでのプロセスにおける各接点の貢献度を評価するための機能です。これにより、マーケティング活動の効果を正確に把握し、リソースの最適配分が可能になります。
※2024年4月~GA4でのコンバージョンの名称が「キーイベント」に変更されました。注意してください。
キーイベントに関してはこちらの記事を参照して下さい。:GA4のキーイベント(CV:コンバージョン)とは?計測方法からGTMのタグ設定まで解説!|株式会社free web hope
またGA4の概要はこちらを参照して下さい。:GA4 (Google Analytics 4)とは?設定方法からUAとの違いまで詳しく解説!|株式会社free web hope
GA4アトリビューション分析のメリット・活用方法
アトリビューション分析をすることによりマーケティング活動の効果を分析し、最適化をすることができます。アトリビューション分析の主なメリットは以下の通りです。
- 広告効果の最適化
- 予算の最適化
- 顧客理解の向上
アトリビューション分析のメリット①:広告効果の最適化
マーケティング活動のうち、どの広告チャネルやキャンペーンが最も効果的かを特定し、リソースを最適に配分できます。
アトリビューション分析のメリット②:予算の効率化
費用対効果の低いマーケティング活動に対する支出を減らし、効果的なマーケティング活動に集中することで、マーケティング予算を効率化することができます。
アトリビューション分析のメリット③:顧客理解の向上
ユーザーがキーイベントに至るまでの行動を深く理解することで、よりパーソナライズされたマーケティング戦略を構築することができます。
GA4とUAのアトリビューション分析の違い
UA(ユニバーサルアナリティクス)はGoogleアナリティクスの旧バージョンです。GA4はUAと比較して、指標の計測方法が変化し、より正確な分析が可能になっています。アトリビューション分析においても、以下のような変更点があります。
- アトリビューションモデルの多様化
- 機械学習の活用
GA4とUAのアトリビューション分析の違い①:アトリビューションモデルの多様化
UAではラストクリックアトリビューションモデルしか使用できませんでしたが、GA4では複数のアトリビューションモデルが利用可能で、より目的に合わせた柔軟な分析が可能です。
GA4とUAのアトリビューション分析の違い②:機械学習の活用
GA4では新しく機械学習を活用したデータドリブンアトリビューションを提供し、精度の高い分析が可能になりました。アトリビューションモデルについては次の章で解説をします。
GA4のアトリビューションモデルの種類
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アトリビューションモデルとは、アトリビューション分析をする際に各タッチポイントの貢献度を算出するモデルです。
GA4で利用できるアトリビューションモデルには以下の3種類があります。
- データドリブンアトリビューション
- 有料及びオーガニックのラストクリック
- Googleの有料チャネル(ラストクリック)
データドリブンアトリビューション(DDA)
![](https://images.microcms-assets.io/assets/c47c3b0a24b240089800177a8a54d446/895e4ac549964fed9bfd0105f7568921/unnamed.png)
GA4のデータドリブンアトリビューション(DDA)は、機械学習を用いて、キーイベントに貢献した各タッチポイントの貢献度を算出するモデルです。
従来のルールベースのアトリビューションモデルとは異なり、過去のキーイベントのデータに基づいて、より実態に近い貢献度を算出することができます。
しかし、精度を上げるためには十分なデータが必要です。GA4で分析を始めたばかりの方は他のアトリビューションモデルを選択しましょう。
「有料及びオーガニックチャネルのラストクリック」アトリビューション
![](https://images.microcms-assets.io/assets/c47c3b0a24b240089800177a8a54d446/4822019a9d6848f088de1e3101bb0fee/unnamed%20(3).png)
GA4の「有料及びオーガニックのラストクリック」アトリビューションモデルは、キーイベントに至る前に最後にクリックされた有料チャネルとオーガニックチャネルに100%のキーイベント貢献度を割り当てるモデルです。
例:
ディスプレイ>ソーシャル>有料検索>オーガニック検索→オーガニック検索に100%割り当て
ディスプレイ>ソーシャル>有料検索>メール→メールに100%割り当て
ディスプレイ>ソーシャル>有料検索>ノーリファラー>有料検索に100%割り当て
十分なデータがない場合でも、ある程度の精度で貢献度を算出することができます。
しかし、キーイベントに貢献した他のタッチポイントが考慮されないため、実際の貢献度を反映していない可能性があります。したがって、複数のチャネルを跨いでキーイベントに至る顧客ジャーニーには、適切なモデルではない可能性があります。
「Googleの有料チャネル(ラストクリック)」アトリビューションモデル
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「Googleの有料チャネル(ラストクリック)」アトリビューションモデルは、キーイベントに至る前に最後にクリックされたGoogle 広告チャネルに100%のコンバージョン貢献度を割り当てるモデルです。
例:
ディスプレイ > ソーシャル > 有料検索 > オーガニック検索 → 有料検索にすべて割り当て
ディスプレイ > ソーシャル > YouTube EVC > メール → YouTube にすべて割り当て
ディスプレイ > ソーシャル > メール > ノーリファラー → メールにすべて割り当て(ノーリファラーを除き、キーイベント前のラストクリックに貢献度が割り当てられる)
Google 広告のキーイベントへの貢献度を単独で把握したい場合に有効です。
しかし、「有料及びオーガニックチャネルのラストクリック」アトリビューションと同様に、キーイベントに貢献した他のタッチポイントが考慮されないため、実際の貢献度を反映していない可能性があります。したがって、複数のチャネルを跨いでキーイベントに至る顧客ジャーニーには、適切なモデルではない可能性があります。
廃止されたアトリビューション:「線形」「減衰」「接点ベース」アトリビューションモデル
以前のGA4では上記3つのアトリビューションモデルの他に、「線形」、「減衰」、「接点ベース」アトリビューション含め6つのアトリビューションモデルが存在していました。しかし使用率が低く廃止されてしまいました。
廃止されたアトリビューションモデルの詳細は以下の通りです。
- 線形アトリビューションモデル:各タッチポイントに等しい貢献度を割り当てる
- 減衰アトリビューションモデル:時間とともに各タッチポイントの貢献度が減少していく
- 接点ベースアトリビューションモデル:最初と最後のタッチポイントに40%の貢献度を割り当て、残り20%をその他のタッチポイントに割り振る
GA4のアトリビューションモデル設定方法
GA4では自身のニーズや商材の特性に合わせアトリビューションモデルを変更することができます。この章では、GA4でアトリビューションモデルを設定する方法を解説します。
Step1:GA4の管理>データの表示>アトリビューション設定を選択します。
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Step2:レポート用のアトリビューションモデルから計測したいアトリビューションモデルを選択することができます。
![](https://images.microcms-assets.io/assets/c47c3b0a24b240089800177a8a54d446/48fa7165764f46b38d51148499b19f8c/unnamed%20(4).png)
Step3:画面下部の「キーイベントのルックバックウィンドウ」で、どれぐらいの期間に発生したインタラクションをキーイベントに貢献したと判断する対象にするかを設定することができます。
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GA4でアトリビューションを確認する方法
この章では、設定したアトリビューションモデルに基づき、実際に各タッチポイントにおける接点の貢献度を確認する方法を解説します。
アトリビューションパス(旧:コンバージョン経路)
アトリビューションパスとは、ユーザーがキーイベントに至るまでの経路と、各タッチポイント(早期・中間・後期)での貢献度を詳細に分析できる機能です。
従来は「コンバージョン経路」という名称でしたが、「アトリビューションパス」に変更されました。
GA4の広告>アトリビューション>アトリビューションパスから確認できます。
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また赤枠のキーイベントのプルダウンから、追跡したいキーイベントを選択することができます。
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アトリビューションモデル(旧:モデル比較)
アトリビューションモデルでは、アトリビューションモデルごとに各タッチポイントの貢献度の比較を行うことができます。
以前は「モデル比較」という名称でしたが、「アトリビューションモデル」に変更されました。
GA4の広告>アトリビューション>アトリビューションモデルから確認できます。
またアトリビューションモデルのプルダウンを選択することで、比較したいモデルを選択すrことができます。
![](https://images.microcms-assets.io/assets/c47c3b0a24b240089800177a8a54d446/9fbbc8473a9245e5bcead2c58727a8fb/unnamed%20(11).png)
また分析したデータをLPの改善施策に活用する方法はこちらで解説しております。:
GA4でLPの分析をする:【LPO必須】GA4でLP(ランディングページ)を分析する方法|株式会社free web hope
CVRを改善する:【LPO】明日からできるCVR改善施策10選|株式会社free web hope
参考:[GA4] アトリビューションとアトリビューション モデリングについて - アナリティクス ヘルプ
まとめ
この記事では、GA4におけるアトリビューション分析の基本概念、メリット、設定方法、および実際の活用方法について詳しく解説しました。
アトリビューション分析を活用することで、マーケティング活動の効果を最大化し、より精度の高い意思決定が可能になります。
ぜひ、本記事を参考にGA4のアトリビューション分析を活用して、ビジネスの成功に役立ててください。
free web hopeでは、WEBマーケティングの多岐にわたる分野で支援を提供しております。
「GA4でどのようにデータ計測をすればよいのかわからない」「データをどのように活用するのかわからない」「社内でリソースが不足しておりPDCAを回す余裕がない」
このようなお悩みをお持ちのご担当者様は、お気軽にfree web hope公式HPもしくは左下のコンタクトフォームからお問い合わせください。
またこちらは実際にGA4導入支援に成功した事例です。是非参考にしてください。:GA4(Google Analytics4)移行で見えるようになったCVに繋がる顧客の導線とは?|株式会社free web hope