「SNS広告もリスティング広告もやってるけど、結局どれが一番売上に効いてるんだろう？」
「コンバージョン（成果）は出てるけど、最後のクリックだけじゃなくて、途中の施策もちゃんと評価したい…」
そんな悩みはありませんか？
Webマーケティングでは、ユーザーが商品やサービスを知ってから購入に至るまで、様々な広告やサイトに触れています。
しかし、多くの分析では「最後にクリックされた広告」だけが評価されがちです。
それだと、最初に商品を知るきっかけを作ったSNS広告や、比較検討で読まれたブログ記事の「縁の下の力持ち」的な貢献が見えません。
この記事では、そんな「隠れた貢献」を明らかにするアトリビューション分析について、「どんな手法なのか？」「ビジネスにどう活かせるのか？」を分かりやすく解説します。
この記事を読めば、広告の『隠れた貢献』を見つける具体的な方法が分かり、広告予算配分の『納得感』が格段に高まります。
目次
アトリビューション分析とは？ 従来のラストクリック分析との違い
アトリビューション分析とは、
「成果（コンバージョン）への貢献度を、関わった全てのチャネル（広告やサイト）に正しく割り振る」ための分析手法です。
「アトリビューション(Attribution)」は「起因する」「（〜の）おかげ」といった意味。つまり、「この売上は、どの施策のおかげ？」を分析するわけです。
従来の分析（ラストクリック）との違い
例えば、あるユーザーが商品Aを買うまでに、こんな道のりをたどったとします。
- SNS広告で商品Aを知る
- 数日後、検索エンジンで商品Aについて調べる
- さらに数日後、メルマガのクーポンを見てサイト訪問
- その日は買わずに離脱
- 翌日、ブックマークから直接サイトを訪問して購入（コンバージョン！）
従来の「ラストクリックモデル」という分析方法では、
成果に100%貢献したのは「5. ブックマークからの直接訪問」だけ、
と評価されてしまいます。
これだと、「1. SNS広告」や「3. メルマガ」が「売上に全然効いてないじゃん！」と誤解され、予算を削られてしまうかもしれません。
アトリビューション分析の考え方
アトリビューション分析では、1〜5の全ての接点（タッチポイント＝広告やサイトなど、お客様が情報に触れた場所）が、何らかの形で成果に貢献したと考えます。
「SNS広告が認知させてくれたから検索してくれたんだ」
「メルマガのクーポンが背中を押してくれたんだ」
といった、途中の貢献も評価します。
どうやって貢献度を割り振るかには、いくつかの「モデル（ルール）」があります。
①起点モデル（ファーストクリック）
最初に接触した「1. SNS広告」に100%貢献を割り当てる。認知施策の評価に使えます。
②線形モデル
「1〜5」の全ての接点に、貢献度を均等に（この場合20%ずつ）割り当てる。
③減衰モデル
成果（購入）に近い接点ほど、貢献度を高く評価する。
④データドリブンモデル （Google Analytics 4などで使われる）
過去のデータをAIが分析して、統計的に「最も妥当な貢献度」を自動で割り振る高度なモデル。
どのモデルを使うかは目的によりますが、重要なのは「最後のクリック以外も評価する」という視点を持つことです。
アトリビューション分析の3つのメリット（活用事例）
では、この分析を導入すると、具体的にどんないいことがあるのでしょうか？
1. 広告予算を賢く最適化できる
アトリビューション分析で「実はSNS広告が、最終的な購入にめちゃくちゃ貢献していた」と分かれば、SNS広告の予算を減らすどころか、むしろ増やすべきだ、という判断ができます。
逆に、「ラストクリックでは評価されていたけど、実は他のチャネルの貢献度が高い」と分かれば、その広告予算を見直すきっかけになります。
「なんとなく」ではなく「データに基づいて」、効果の高いところに予算を集中投下できるようになります。
2. 各マーケティング施策の「役割」が分かり、改善できる
「SNS広告は『認知』に効いてるね」
「メルマガは『購入の後押し』に効いてるね」
このように、各チャネルがユーザーの購買プロセスのどの段階で役立っているか（＝カスタマージャーニーにおける役割）が明確になります。
役割が分かれば、改善の方向性も見えてきます。
- 認知に効くSNS広告は、もっと新しい人に届くような内容にする。
- 後押しに効くメルマガは、クーポンの内容をもっと魅力的にする。
といった、施策の「質」を高めることにもつながります。
3. 「認知施策」の重要性を社内に説明できる
すぐに売上につながらない認知施策（例：ブランディング広告、オウンドメディアの運営）は、「それ、本当に意味あるの？」と社内で言われがちです。
アトリビューション分析を使えば、「この認知施策が、3ヶ月後の売上のこれだけ貢献している」とデータで貢献度を可視化できます。これにより、長期的な視点でのマーケティング活動の重要性を説明しやすくなります。
まとめ：アトリビューション分析で「ラストクリック依存」から脱却しよう
アトリビューション分析は、**「成果（売上）に至るまでの、全てのマーケティング活動の貢献度を正しく評価する」**ための強力な手法です。
この分析を導入することで、
- 広告予算の最適化
- 各施策の役割の明確化と改善
- 認知施策などの間接的な貢献の可視化
といったメリットがあり、ビジネスの成長に大きく役立ちます。
「うちはGoogle Analyticsを使ってるけど、ラストクリックしか見てなかったかも…」という方は、ぜひ一度、アトリビューションのレポート（GA4では「広告」→「アトリビューション」）を覗いてみてください。
もし「データドリブンモデル」が選択できるなら、それと「ラストクリック」の成果を見比べるだけでも、新しい発見があるはずです。
参考資料
この記事を作成するにあたり、以下の情報を参照しました。
アトリビューションについて
“アトリビューション モデルとは、コンバージョンに至った広告の貢献度をコンバージョン経路のタッチポイントにどのように割り振るかを決めるルールまたはデータドリブン アルゴリズムのことです。”
出典：アナリティクス ヘルプ（Google）
URL: https://support.google.com/analytics/answer/9397590?hl=ja