Google広告は、新しいプライバシー環境における機械学習ベースのアトリビューションモデルを発表しました

「ラストクリックから離れて、データドリブンアトリビューションがまもなくすべての新しいGoogle広告コンバージョンアクションのデフォルトのアトリビューションモデルになります」と、Ads Liaison、GinnyMarvinは月曜日の朝にツイートしました。 Googleは、プライバシーに重点を置いたユーザーの検索エクスペリエンスの移行に取り組んでいるため、広告主が利用できるアトリビューションモデルも調整しています。

「[データドリブンアトリビューション]は、高度な機械学習を使用して、ユーザーのプライバシーを尊重しながら、各マーケティングタッチポイントがコンバージョンにどのように貢献したかをより正確に理解します」と、Google広告の購入、分析、測定担当副社長であるVidhyaSrinivasanからの発表によると。

使い方。 「データドリブンアトリビューションは、検索（ショッピングを含む）、YouTube、Google広告のディスプレイ広告でのクリックや動画エンゲージメントを含むすべてのインタラクションを調べます。 コンバージョンに至った顧客のパスとそうでない顧客のパスを比較することで、モデルはコンバージョンにつながる広告インタラクションのパターンを特定します」と概要ページは述べています。

Googleによるとメリット。 「データドリブンアトリビューションについて」ページで、Googleは広告主にとっての潜在的なメリットをリストしています。

• どのキーワード、広告、広告グループ、およびキャンペーンがビジネス目標の達成を支援する上で最大の役割を果たすかを学びます。
• 特定のアカウントのパフォーマンスデータに基づいて入札単価を最適​​化します。
• 当て推量なしで、ビジネスに適したアトリビューションモデルを選択してください。

デフォルトのラストクリックモデルは、アトリビューションに対する最終的なインタラクションのみをカウントするため、広告主は、ユーザージャーニーに沿ったマイクロコンバージョンへの貢献を見逃す可能性があります。 「データドリブンアトリビューションは、広告主と企業に、マーケティングの全過程とより高いパフォーマンスの入札をより適切に反映するレポートを提供します。これは、顧客の実際のコンバージョンへの道のりに適応します」とGoogleの広報担当者は検索エンジンランドに語った。

広告の可用性。 データドリブンアトリビューションモデルが、検索、ショッピング、ディスプレイ、YouTubeの広告で利用できるようになりました。 この発表はまた、Googleが「アプリ内およびオフラインの変換を含む、より多くの変換タイプのサポートを追加する」と付け加えています。 また、キャンペーンのデータ要件を削除して、すべてのコンバージョンアクションにデータドリブンアトリビューションを使用できるようにします。」

オプトアウト。 Google広告のデータドリブンアトリビューションオプションに参加したくない広告主の場合、5つのルールベースのアトリビューションモデルを引き続き利用できます。

1. ラストクリック：ラストクリックされた広告と対応するキーワードへのコンバージョンのすべてのクレジットを提供します。
2. ファーストクリック：最初にクリックされた広告と対応するキーワードへのコンバージョンにすべてのクレジットを付与します。
3. 線形：コンバージョンのクレジットを、パス上のすべての広告インタラクションに均等に配分します。
4. 時間の減衰：コンバージョンに近い時間に発生した広告インタラクションにより多くのクレジットを与えます。 クレジットは7日間の半減期を使用して配布されます。 つまり、コンバージョンの8日前の広告インタラクションは、コンバージョンの1日前の広告インタラクションの半分のクレジットを獲得します。
5. 掲載順位ベース：最初と最後の広告インタラクションと対応するキーワードの両方に40％のクレジットを付与し、残りの20％はパス上の他の広告インタラクションに分散します。

ただし、「今後数か月以内に、多くの広告主の既存のコンバージョンアクションをDDAに移行する予定です」と、手動で切り替えるようです。 DDAはGoogleAnalytics4でも利用できるようになります。

その他の機能とアップデート。 DDAへの移行に伴い、Google広告は「プライバシー中心の測定機能と製品アップデートの数を発表しました。これらの多くは広告主に直接影響を与えます」と広報担当者は述べています。 これらの機能とアップデートには、次のものが含まれます。

• 強化されたコンバージョン：今年初めの発表のフォローアップとして、強化されたコンバージョンがすべての適格な広告主に利用可能になりました。
• 表示用のエンゲージビューコンバージョン：より堅牢な非クリックコンバージョン測定。 エンゲージビューコンバージョンでは、ユーザーが広告を10秒以上表示したものの、クリックせず、設定された日数以内にコンバージョンを達成した後に発生したコンバージョンを測定できます。

なぜ気にするのか。 アトリビューションはマーケターにとって長い間課題であり、FLoCが広告主からさらに多くのデータを奪うと脅迫しているため、特に顕著なものになります。 Google Adの機械学習アトリビューションモデルは、このデータ不足に対するGoogleのソリューションのようです。 「プライバシー中心のDDAは、実際のコンバージョンパスをトレーニングし、機械学習を使用して、Cookieがない場合でも、タッチポイント全体のコンバージョンクレジットを測定およびモデル化します」とMarvin氏は付け加えました。

これは「かなり大きな変化」であると、ZATOマーケティングの創設者でPPCの専門家であるカークウィリアムズはツイートしました。 「以前は、データドリブンアトリビューション（DDA）は、DDAを正確に実行するためのモデルを構築するのに十分なコンバージョンが最近の履歴にあるアカウントでのみ利用可能でした。」 ウィリアムズにとって、これはグーグルにとって2つの大きな変化を示しています。

1. これで、すべてのアカウントでDDAをすぐに実行できるようになりました（これは、小規模なアカウントであっても、Googleがアルゴリズムとサンプリングに十分な自信を持っていることを意味すると思います）。
2. アカウントのデフォルトのアトリビューションは、ラストクリックからDDAに変更されたようです。

多くの広告主は、データの欠如と機械学習への依存が仕事を難しくしていると主張しています（成功または失敗の原因が正確にわからない場合、どうすれば最適化できますか？）。 これは、プロセスの内部を見ることなく、Google広告が提供する情報を信頼する必要があるもう1つの注意事項です。 ただし、うまくいけば、多くの広告主が、目標到達プロセス全体で全体的な成功に貢献しているキャンペーンと広告をよりよく理解するのに役立つ可能性があります。

この記事は検索エンジンランドに最初に登場しました。

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