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データドリブン アトリビューション機能を利用すると、新たな視点から広告費用対効果を最適化できるようになります。この機能を利用する際の推奨手順は以下のとおりです。
- 分析するコンバージョンの種類を選ぶ: アナリティクスの目標と e コマース トランザクションを参考にして、改善したいコンバージョンの種類を決定します。たとえば、より多くのユーザーに見込み顧客獲得用のフォームに記入してもらうことが目的であり、すでにそのアクションを目標として設定しているとします。[アトリビューション] レポートで [コンバージョン タイプ] 選択ツールを使えば、そのコンバージョン タイプに絞って分析することができます。
- 最適化の対象としてキャンペーン、チャネル、またはキーワードを選ぶ: 目標（この例では見込み顧客獲得用フォームへの記入）を確認し、現在のコンバージョン促進手法を評価します。ここでは、ディスプレイ広告を行っていて、そのチャネルの成果を向上させたいものとしましょう。
- データドリブン アトリビューションの値と通常のアトリビューション モデルの値を比べる: 多くの広告主様が既定のアトリビューション モデルとして使用しているのはラストクリック モデルですが、新しい値を現在使っているモデルの値と比較しましょう。データドリブン モデルの値の算出方法を確認するには、モデル エクスプローラを使用します。
- モデル間で最も差があった接点を特定する: モデル比較ツールを使用して、データドリブン モデルと他のモデル（最大 2 つ）とで、コンバージョンの価値の割り当てを比較します。CPA（コンバージョン単価）を基準にデータを並べ替え、モデルの変更で最も大きな影響が出るチャネルやキャンペーンを特定します。
- 広告費用対効果を高めるために予算やリソースを調整する: 最も影響力が大きいチャネル（またはキャンペーン、キーワード）を特定したら、広告プログラムを調整して結果を調べます。
- データドリブン アトリビューション モデルを導入する: モデル エクスプローラで予算とリソースの変更による影響を調べれば、当初のモデルとデータドリブン アトリビューション モデルのパフォーマンスの違いがわかります。比較検討はこれで十分です。投資収益率分析レポートを利用すれば、作成したデータドリブン アトリビューション モデルのみに基づく、最適化に関する分析データに焦点を絞ることができます。
注
データドリブン アトリビューションが使用する確率モデルは、コンバージョン動向の予測においてファースト / ラストクリック モデルよりも優れていることが示されていますが、100% 完全なモデルというものは存在しません。データドリブン アトリビューションでは現実のユーザー行動を正確に反映することを目指した手法ですが、あくまで予測ですので、制御実験などによって可能な限り検証する必要があります。
