アトリビューション分析

アトリビューション分析は、アプリ内の複数のリソースのクリックや複数のイベントがターゲットイベントに対してどれだけ貢献しているかを説明するために使用されます。アトリビューション分析を通じて、ターゲットイベントへのリソースの貢献度を柔軟に探索し、コストと収益を評価し、リソース配信を最適化することができます。

アトリビューション分析は、以下の問題の回答のに役立ちます：

• ゲーム内ポップアップとキャンペーンのアイコンは、それぞれ売上にどれだけ貢献したか？
• ショップでのダイヤモンド消費と期間限定割引キャンペーンのダイヤモンド消費は、それぞれどれくらい消費されたか？
• 戦闘失敗とキャラクターアイコンをクリックする場合は、それぞれキャラクター育成にどれだけ貢献したか？

アトリビューションの計算ロジック

分析条件を設定する前に、アトリビューションの基本ロジックを説明します。

まず、分析主体を選択し、分析ニーズに基づいてアトリビューション方法とウィンドウ期間を選択する必要があります。次に、割り当てる必要があるターゲットイベントの指標値（「貢献」とも呼ばれます）およびその貢献を受け取るアトリビューションイベントを定義します。このモデルは、分析主体の行動シーケンスに基づき、各ターゲットイベントから時間順に前方でウィンドウ期間内のアトリビューションイベントを探し出し、設定されたアトリビューション方法に従ってウィンドウ期間内のアトリビューショョンイベントに貢献を割り当てます。

例を挙げると、ターゲットイベントGが課金イベントである場合（G1、G2はこの分析主体がターゲットイベントを2回行い、課金金額はどちらも1万円です）、アトリビューションイベントA、B、Cはそれぞれ3つのポジションのクリックイベントです。

アトリビューションタイプ→初回：

• G0の1万円は「直接変換」に割り当てられます（G0のウィンドウ期間内にアトリビューションイベントがないため、G0は自然流入からの変換と見なされます）
• G1の1万円はAに割り当てられます
• G2の1万円はBに割り当てられます

A、B、Cの直接変換の貢献値はそれぞれ1万、1万、0、1万です。総トリガー数はA、B、Cともに1回です。有効トリガー数はAとBが1回であり、Cは0回です。有効トリガーユーザー数はAとBが1人であり、Cは0人です。

アトリビューションタイプ→末回：

• G0の1万円は「直接変換」に割り当てられます
• G1の1万円はBに割り当てられます
• G2の1万円はCに割り当てられます

A、B、Cの直接変換の貢献値はそれぞれ0、1万、1万、1万です。総トリガー数はA、B、Cともに1回です。有効トリガー数はBとCが1回であり、Aは0回です。有効トリガーユーザー数はBとCが1人であり、Aは0人です。

アトリビューションタイプ→線形：

• G0の1万円は「直接変換」に割り当てられます
• G1の1万円は、イベントAとBに平均配分されます。
• G2の1万円は、イベントBとCに平均配分されます。

A、B、Cの直接変換の貢献値はそれぞれ5000、10000、5000、10000です。総トリガー数と有効トリガー数、有効トリガーユーザーはA、B、Cともに1回です。

分析条件を構成

分析主体、アトリビューションのモデルタイプ、ウィンドウ期間を選択し、ターゲットイベントの指標値と貢献度が割り当てられたアトリビューションイベントを定義した後、アトリビューション分析の構成は完成します。

異なるアトリビューション方法のモデルタイプの貢献配分ロジックは以下の通りです：

• 初回：ウィンドウ期間内で最初のアトリビューションイベントにすべての貢献を割り当てます。
• 末回：ウィンドウ期間内で最後のアトリビューションイベントにすべての貢献を割り当てます。
• 線形：ウィンドウ期間内のすべてのアトリビューションイベントに均等に貢献を割り当てます。

時間範囲内では、各ターゲットイベントに対してウィンドウ期間が割り当てられ、アトリビューションイベントを検索するために使用されます。ウィンドウ期間は以下の2つの方法で設定できます。：

• 当日：ターゲットイベントを時間順に前方に進め、アトリビューションイベントの時間を見つけ、ターゲットイベント当日の0:00までとなります。
• カスタム：ターゲットイベントを時間順に前方に進め、固定された期間内のアトリビューションイベントを見つけ、日、時、分の3種類の設定方法が対応されています。

イベントのアトリビューション以外に、アプリ内の自然トラフィックがどれだけ貢献しているかを分析する場合や、アトリビューションイベントが多すぎてどのイベントを選択すべきかわからない場合は、「直接変換アトリビューション計算」をチェックできます。この場合、ウィンドウ期間内にターゲットイベントに関連する任意のアトリビューションイベントが見つからない場合、そのターゲットイベントの指標値は「直接変換」に含まれます。

複数のディメンションでターゲットイベントの指標値に対するアトリビューションイベントの貢献を見る必要がある場合、アトリビューションイベントをグループ化することが選択できます。

さらにドリルダウンし、異なるユーザーグループの貢献度の違いを個別に確認したい場合は、対象イベントをグループ分けすることもできます。例えば、下図では新規ユーザーと既存ユーザーが各チャンネルごとにアクティビティのクリック数からどれだけの課金金額を生み出しているかを確認することができます。

アトリビューションイベントの設定をより正確に行い、ターゲットイベントとの関連性を確保する必要がある場合、「関連プロパティ」機能を使用して、アトリビューションイベントとターゲットイベントの特定のプロパティ値を一致させることができます。例えば、前述のシナリオでは、月間パス購入ポータルクリックや直接課金アクティビティクリックイベントのセッションIDが課金イベントのセッションIDと一致するようにする必要があります。または、ECの場合は、最後に閲覧した商品詳細ページの商品IDが最終的な購入商品IDと一致するようにする必要があります。

他のモデルと同様に、アトリビューション分析モデルでは、データをフィルタリングして選択することもできます。

アトリビューション結果を確認

アトリビューション分析によって導き出された核的な指標値は「貢献値」です。以下に指標値の定義を示します。各アトリビューションイベントのトリガー状況を取得し、意思決定をサポートするために使用できます。

指標	計算ロジック
総トリガー回数	計算時間範囲内*で、各アトリビューションイベントの総トリガー回数（発生回数の単純加算）を計算します。この指標値は、アトリビューション方法に関係ありません。
有効トリガー回数	選択されたアトリビューション方法とウィンドウ期間に基づいて、時間範囲内で有効トリガーとみなされた各アトリビューションイベントのトリガー回数を計算します。 複数回のアトリビューションイベントがあっても、有効トリガーとしては1回しか記録されません。例えば、線形におけるアトリビューションイベントBは2回カウントされますが、有効トリガー数は1回です。
有効トリガー率	各アトリビューションイベントごとに、有効トリガーの回数 / 総トリガー数
有効トリガーユーザー数	時間範囲内で、各アトリビューションイベントを有効にトリガーした分析主体の重複数を計算します。分析主体はデフォルトで「ユーザー」となります。
ターゲットの貢献値	時間範囲内の計算により、アトリビューションイベントが有効トリガーとしてターゲットイベントの指標値をもたらします。
ターゲットへの貢献値	このアトリビューションイベントの貢献値/総ターゲットイベント指標値；同じ条件で「直接変換はアトリビューションに含める」を選択すると、直接変換によってもたらされるターゲットイベント指標値も分母に含まれるため、他のターゲットイベントの貢献度は相応に減少します。

*計算時間範囲：ターゲットイベント指標のアトリビューションを可能な限り正確に行うため、ウィンドウ期間を「カスタム」に設定した場合、計算時間範囲は時間選択の時間範囲に加えて、指定したウィンドウ期間より一個前方に取得したものとなります。ウィンドウ期間を「当日」に設定した場合、計算時間範囲は時間選択の時間範囲の開始日の0:00まで取得されます。

権限説明

	ルートアカウント	管理者	アナリスト	メンバー
アトリビューション分析モデル	◎	◎	○	△

権限説明：

◎ 付与されている

○ デフォルトで設定されているが、除外可能

△ デフォルトで設定されていないが、付与可能

× 付与されていない