アトリビューション分析

最終更新 2026/10/03

アトリビューション分析は、アプリ内の複数のリソース枠のクリックや複数のイベントの発生が、ターゲットイベントにどれだけ貢献したかを示すために使用します。アトリビューション分析により、リソース枠のターゲットイベントへの貢献値を柔軟に探索し、リソース枠の費用対効果を測定して、リソースの配置を最適化できます。

アトリビューション分析では、次のような問いに答えられます：

• アプリ内のポップアップバナーの入口と、ゲームロビーのチャージイベントのアイコン入口は、それぞれチャージにどれだけ貢献したか？
• ショップでのスキン購入のクリックと期間限定割引の入口のクリックは、それぞれどれだけのゲーム内通貨の消費につながったか？
• バトル敗北とキャラクターアイコンのクリックは、それぞれキャラクター育成操作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大まかなロジックを理解しておく必要があります。

まず、分析主体を選択し、業務に応じてモデルタイプとウィンドウ期間を選択します。次に、配分するターゲットイベントの指標値（つまり「貢献」）と、貢献の配分先となるアトリビューションイベントを定義します。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を遡って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、業務に応じて設定したモデルタイプに従って、ウィンドウ期間内のアトリビューションイベントに貢献を配分します。

例えば、ターゲットイベントGが課金イベント（G0、G1、G2は、この分析主体がターゲットイベントを3回行ったことを表し、課金額はいずれも648）で、アトリビューションイベントA、B、Cがそれぞれ3つのリソース枠のクリックイベントであるとします。

ターゲットイベント	ウィンドウ期間内のアトリビューションイベント	貢献の配分先
ターゲットイベントG0	—	—
ターゲットイベントG1	アトリビューションイベントA、アトリビューションイベントB	アトリビューションイベントA
ターゲットイベントG2	アトリビューションイベントB、アトリビューションイベントC	アトリビューションイベントB

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モデルタイプが「初回」の場合：

• G0の648元は「直接変換」に配分されます（ターゲットイベントG0のウィンドウ期間内にはアトリビューションイベントがないため、G0は自然流入によるコンバージョンとみなせます）。
• G1の648元はAに配分されます。
• G2の648元はBに配分されます。

したがって、A、B、C、「直接変換」の貢献値はそれぞれ648、648、0、648です。トリガー総数はA、B、Cいずれも1回です。有効トリガー数はA、Bが1回、Cが0回です。有効トリガーユーザー数はA、Bが1人、Cが0人です。

ターゲットイベント	ウィンドウ期間内のアトリビューションイベント	貢献の配分先
ターゲットイベントG0	—	—
ターゲットイベントG1	アトリビューションイベントA、アトリビューションイベントB	アトリビューションイベントB
ターゲットイベントG2	アトリビューションイベントB、アトリビューションイベントC	アトリビューションイベントC

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モデルタイプが「末回」の場合：

• G0の648元は「直接変換」に配分されます。
• G1の648元はBに配分されます。
• G2の648元はCに配分されます。

したがって、A、B、C、「直接変換」の貢献値はそれぞれ0、648、648、648です。トリガー総数はA、B、Cいずれも1回です。有効トリガー数はB、Cが1回、Aが0回です。有効トリガーユーザー数はB、Cが1人、Aが0人です。

ターゲットイベント	ウィンドウ期間内のアトリビューションイベント	貢献の配分先
ターゲットイベントG0	—	—
ターゲットイベントG1	アトリビューションイベントA、アトリビューションイベントB	アトリビューションイベントA、アトリビューションイベントB
ターゲットイベントG2	アトリビューションイベントB、アトリビューションイベントC	アトリビューションイベントB、アトリビューションイベントC

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モデルタイプが「線形」の場合：

• G0の648元は「直接変換」に配分されます。
• G1の648元はアトリビューションイベントA、Bに均等に配分されます。
• G2の648元はアトリビューションイベントB、Cに均等に配分されます。

したがって、A、B、C、「直接変換」の貢献値はそれぞれ324、648、324、648です。トリガー総数はA、B、Cいずれも1回です。有効トリガー数はいずれも1回です。有効トリガーユーザー数はいずれも1人です。

分析条件の設定

分析主体、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、貢献の配分先となるアトリビューションイベントを定義すると、アトリビューション分析の枠組みが完成します。

モデルタイプごとの貢献の配分ロジックは次のとおりです：

• 初回：ウィンドウ期間内の最初のアトリビューションイベントに貢献をすべて配分します。
• 末回：ウィンドウ期間内の最後のアトリビューションイベントに貢献をすべて配分します。
• 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貢献を均等に配分します。

時間範囲内の各ターゲットイベントには、アトリビューションイベントを探すためのウィンドウ期間の長さがそれぞれ割り当てられます。ウィンドウ期間は次の2つの方法で設定できます：

• 当日：ターゲットイベントから時間を遡ってアトリビューションイベントを探す範囲は、ターゲットイベント当日の0:00までです。
• カスタム：ターゲットイベントから時間を遡って、一定の時間帯内のアトリビューションイベントを探します。日、時間、分の3種類の単位で設定できます。

アトリビューションイベント以外に、アプリ内の自然流入がどれだけの貢献値をもたらしたかを探索したい場合や、アトリビューションイベントが多すぎてどれを選べばよいかわからない場合は、「直接変換はアトリビューション計算に含める」にチェックを入れます。この場合、ターゲットイベントのウィンドウ期間内にアトリビューションイベントが見つからなかったとき、そのターゲットイベントの指標値は「直接変換」に計上されます。例えば、ターゲットイベントを課金イベント、アトリビューションイベントをクーポン受け取りイベントに設定した場合、ある課金イベントのウィンドウ期間内にクーポン受け取りイベントがなければ、その課金イベントの金額は直接変換に計上されます。

アトリビューションイベントがターゲットイベントの指標値にもたらした貢献を複数のディメンションで確認したい場合は、アトリビューションイベントをグループ化できます。

さらに、ユーザー層ごとの貢献値の違いを確認したい場合は、ターゲットイベントをグループ化することもできます。例えば下図では、華東のユーザーと華南のユーザーについて、チャネルごとのポップアップバナーのクリックとチャージイベントのアイコンのクリックが、それぞれどれだけの課金額をもたらしたかを確認できます。

アトリビューションイベントをより正確に設定し、ターゲットイベントとアトリビューションイベントの関連性を確保したい場合は、「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が一致するように設定できます。例えば、上記のシナリオでユーザーのポップアップバナーのクリックやチャージイベントのアイコンのクリックのSession IDを課金イベントのSession IDと一致させる必要がある場合や、ECサイトのシナリオでユーザーが最後に閲覧した商品詳細ページの商品IDを最後に購入した商品IDと一致させる必要がある場合に、この機能をONにできます。

他のモデルと同様に、アトリビューション分析モデルでもフィルターでデータを絞り込むことができます。

アトリビューション結果の指標の確認

アトリビューション分析で得られるコア指標値は「貢献値」です。指標値の定義は次のとおりです。各アトリビューションイベントのトリガー状況を把握して、意思決定に役立てることができます：

指標	指標定義
トリガー総数	計算時間範囲*内の各アトリビューションイベントの総トリガー回数（発生回数の単純合計）です。この指標値はモデルタイプとは関係ありません。
有効トリガー数	計算時間範囲*内で、選択したモデルタイプとウィンドウ期間に従って有効なトリガーと認定された、各アトリビューションイベントのトリガー回数です。 あるアトリビューションイベントが複数回アトリビューションされても、有効トリガーは1回としてのみ記録されます。アトリビューションの計算ロジックの「線形」の例にあるアトリビューションイベントBは、2回アトリビューションされていますが、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の有効トリガー数 / トリガー総数。
有効トリガーユーザー数	計算時間範囲*内に、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除外数です。分析主体のデフォルトは「ユーザー」です。
ターゲットイベントへの貢献値	計算時間範囲*内に、アトリビューションイベントの有効なトリガーによってもたらされたターゲットイベントの指標値です。
ターゲットイベントへの貢献度	このアトリビューションイベントの貢献値 / ターゲットイベントの指標値の合計です。同じ条件で「直接変換はアトリビューション計算に含める」にチェックを入れた場合、直接変換によるターゲットイベントの指標値も分母に含まれるため、他のアトリビューションイベントの貢献度はその分小さくなります。

*計算時間範囲：ターゲットイベントの指標値をできるだけ十分にアトリビューションするため、ウィンドウ期間で「カスタム」を選択した場合、計算時間範囲全体は、時間セレクターで指定した時間範囲に、遡るウィンドウ期間1つ分の長さを加えた範囲になります。ウィンドウ期間で「当日」を選択した場合、計算時間範囲は時間セレクターの時間範囲の開始日当日の0:00からになります。