現在、アプリのプロモーションに最適なアトリビューションは何ですか?

アプリは開発され、広告も打たれ、チャネルも選択され、予算も確保されている（いつも足りない気がしますが）のですが、広告の効果が十分ではありません。このとき、製品設計に問題があるのではないかと推測します。コピーが魅力的ではないですか?間違ったプロモーションチャネルを選択しましたか? ...もちろん、上記はすべて真実です。しかし、誰も答えられません。私の広告予算の 50% がどこで無駄になっているのでしょうか?

広告は、ユーザーと直接向き合う最後の、そして最も重要なリンクです。広告の効果を追跡（アトリビューション）できない場合（一般的な意味でのチャネルが示す派手だが偽りのデータのことではありません）、最適化の次のステップで良い仕事をするのは非常に困難になります。これまでの努力はすべて、最終的なプロモーションと配信の段階で徐々に無駄になる可能性があります。

いまだに広範囲な効果評価を行っている人は、あまりにも消極的です。

従来の広告と比較して、インターネットオンライン広告のデータは記録され、データ分析に使用して配信効果を最適化することができます。オンライン メディア チャネルはこれらの利点を活用し、ターゲット配信の概念に基づいて広告主の予算を獲得してきました。

データはいつも、人々を不可解なほど夢中にさせます。私たちの本来の認識と限界からすると、データは美しいとわかりますが、その結果は満足できるものではありません。特に、チャネルのコンバージョンがますます悪化し、ユーザーの成長がますます困難になっている現在ではなおさらです。広告を出した後、運営スタッフも効果評価に多大な労力を費やしていますが、無駄です。このような広範な評価方法では、より本質的な問題をまったく解決できません。

• ユーザーがこのチャネルから広告をクリックしたことはわかっていますが、クリック後にアプリをインストールしたでしょうか?
• 今回ダウンロード量を伸ばしたのはどのチャンネルでしょうか？次回はどれを買えばいいでしょうか？
• ユーザートラフィックに加えて、この後のコンバージョンの功績は誰に帰属するべきでしょうか?より科学的で合理的なものは何でしょうか?

インターネットマーケティングと従来のマーケティングの最大の違いは、方向性があり追跡可能であることです。

従来の広告の特徴は、対象範囲が広く、ターゲット層の区別が曖昧で、効果を追跡できないことです。インターネット広告はターゲットを絞ることができ、その効果を追跡することができますが、どちらも同様に重要です。広告主はターゲティング調査にはより注意を払いますが、アトリビューションにはほとんど注意を払わないと私は考えています。ビッグデータ技術がもたらすターゲット配信は、確かに非常に魅力的です。たとえば、「旅行」を検索すると、プラットフォームはさまざまな製品や広告をさまざまな人に対して表示します。ターゲティングは広告主にとって非常に費用対効果が高いように見えますが、人には常に限界があります。アトリビューションがなければ、広範なターゲティングとより洗練されたターゲティングのどちらがより効果的かをどのように判断すればよいのでしょうか。

ほとんどの広告主は、アプリをリリースする際に、複数のチャネルを組み合わせたプロモーション手法を採用します。たとえば、海外向けアプリをリリースする場合、Facebook、 Google 、 Appleの入札広告やその他のメディアチャネルを組み合わせて広告を購入します。

広告主にとっては、広告を受け取ったユーザーがどのチャネルから来たのか、ユーザーの質はどのようなものか、広告購入とユーザー獲得の関係、アプリ内でのユーザー行動などを明らかにする必要があります。これらを検証するための一連の方法やシステム、つまりアトリビューションが必要です。

実際のアプリケーションでは、アトリビューション操作はより複雑です。たとえば、ユーザーが情報フロー広告を表示し、ソーシャル広告をクリックし、検索エンジン広告でダウンロードを完了した場合、このコンバージョンはどのように計算されるのでしょうか。ユーザーがソーシャル クライアントを通じてアプリをダウンロードし、アプリ内で他のコンバージョン行動をとらなかった場合、このチャネルはどのように評価されますか?たとえば、 eコマースのユーザーがeコマースの広告を見て内部のコンバージョン行動を起こした場合、どの程度再購入してアクティブになるでしょうか。これらをアトリビューションを通じてリンクすることで、より包括的かつ科学的な判断と追跡が可能になり、配信と運用のあらゆる側面を効果的に最適化できます。

つまり、プラットフォームのアトリビューションサービスを通じて、広告効果データを明確に特定できるのです。例えば、Google チャネル経由で流入したアプリユーザーの内部決済率や決済単価を広告主に伝えることができます。このデータをもとに判断し、次回どのように広告を出稿するかを知ることができます。 Google でのボリュームが良好であれば、広告の予算を増やすことができます。さらに、特定のチャネルが大量の新規トラフィックをもたらしているものの、内部のコンバージョン行動が非常に悪い場合は、その後プロモーション予算のこの部分を削減したり、そのチャネルを直接パスしたりすることもできます。トレーサビリティは科学的な最適化のための強力な基盤を提供します。

アトリビューションには方法論も必要であり、マルチタッチポイントアトリビューションは科学的なアトリビューション分析方法である。

厳密に言えば、アトリビューションモデルは約 10 種類あり、アトリビューションの分類は、シングルタッチとマルチタッチの 2 つに大別されます。理解しやすくするために、Sister Xi が 4 つの一般的な帰属モデルを紹介します。

1. 最後のインタラクションモデル:コンバージョン前にユーザーが最後にタッチしたメディアに 100% 割り当てられます。これも計測しやすいですが、シングルタッチモデルであり、不完全です。コンバージョン重視の広告主に適しています。
2. 最初のインタラクション モデル:最初の接触のチャネルに 100% が割り当てられ、初期のブランド認知度のみを考慮し、コンバージョンは考慮しないため、新しいブランドに適しています。
3. 時間減衰相互作用モデル:比率は時間の経過とともに減少するため、一時的なプロモーション広告に適しています。
4. カスタマイズされたインタラクション モデル:各ステージの比率をカスタマイズし、売上とブランドを同等に重視する広告に適しています。

実際のユーザーコンバージョン経路では、ユーザーは某ニュースサイトでAppleの携帯電話広告を見てクリックし、その後友達の輪の中でプッシュ広告をクリックしました。戻った後、ユーザーはPCでBaiduでAppleの新モデルを検索し、その後Baidu上の某モール広告をクリックして某モールで購入を完了しました。これは、広告表示からユーザーコンバージョンまでの比較的一般的なプロセスです。最終インタラクションアトリビューションモデルを使用すると、Baiduに表示されるモール広告のみの効果を評価し、それらの事前広告要因によって生成された広告行動は計算されず、最終接触チャネルに100％が与えられることを意味します。

最初のインタラクションモデルに従うと、その効果はニュース広告に帰属することになります。最初のインタラクションであろうと最後のインタラクションであろうと、どちらもシングルタッチアトリビューションモデルに属します。このアトリビューション方法は、マルチチャネルの組み合わせ配信ではむしろ一方的です。ユーザーが接触するさまざまなチャネルは露出率を反映し、ユーザーのコンバージョンを生み出している可能性があります。シングルタッチ アトリビューションの使用は、ユーザーの購入プロセス全体にも影響を与えるため、他の形式の広告に対して非常に不公平です。

より科学的なアトリビューションでは、ユーザーの包括的な行動を考慮する必要があります。これを私はマルチタッチ アトリビューションと呼んでいます。これは、一連のアルゴリズムまたはモデルを使用して割り当てを行います。例えば、ユーザーが百度で広告を見たものの、購入には至らず、翌日にニュースチャンネルを通じて購入に至った場合、その効果の70%をニュースチャンネルに、30%を百度に還元します。マルチタッチアトリビューションは、デバイス、画面、チャネル全体で包括的な評価を実施し、より合理的な効果配分比率を提供します。上の図に示されている時間減衰インタラクションとカスタムインタラクションモデルは、マルチタッチアトリビューションに属します。

現在、アプリのプロモーションに最適なアトリビューションは何ですか?

アプリプロモーションにおけるデータ統計の難しさから、アトリビューション技術は現時点では多くの場所で実装できません。たとえば、オンラインプロモーションデータの相互接続、またはオフラインプロモーションデータの収集などです。帰属表示が実装されている 2 つの場所について説明します。

1. iOSプロモーションレベルでのApple公式入札広告の帰属

Apple の公式ウェブサイトの有料ランキング広告は、新興のプロモーション チャネルとして、どのダウンロードがどのキーワードから発生したかを CP に伝えるアトリビューション API を提供できるため、CP に好まれており、それによって CP がキーワード配信計画を改善するのに役立ちます。現在、 Appleの入札は2016年10月初旬から米国、ニュージーランド、オーストラリア、英国で開始されている。国内のCPも、定着、効果評価、プログラム改善が容易になるため、この制度の開始を期待しています。

欠点は、Apple の属性 API がまだ単純で粗雑なことです。各ダウンロードがどのキーワードから発生したかを追跡することはできますが、それ以上の情報は提供できません。それはどういう意味ですか？たとえば、広告主は、各ダウンロードがどのキーワードから来ているのかを知りたいだけでなく、登録数、リテンション、購入コンバージョンなどのデータも確認したい場合があります。この場合、より専門的で体系的なサードパーティのアトリビューションツールを使用する必要があります。

2. Androidアプリプロモーションのための不正行為防止ツール

チャネルトラフィックのソースと品質を識別するために使用されます。偽のトラフィックを識別し、それに対して料金を支払わずにプロモーションコストを節約し、実際のユーザーを操作してユーザーのコンバージョン率を効果的に向上させます。 （Xi姉妹は不正行為防止については後ほど別途お話しします）

サードパーティのツールは、 ROI 計算を使用してApple 入札のコンバージョン率をどのように向上させることができますか?

サードパーティのアトリビューションツールは、主にASM配信後のクリックデータやコンバージョンデータを監視して外部データを集約します。さらに、SDK を通じてアプリの内部データを収集することで、最終的にどのキーワードがこのユーザーを呼び込んだのか、登録したのか、支払ったのか、その他の詳細な行動をとったのかが特定されます。アトリビューションは接続の役割を果たし、すべてのデータを接続してより正確な分析データを取得します。

SDK を埋め込むだけでなく、カスタマイズされたトラッキング ソリューションを作成することがより重要です。埋め込みポイントをどこに配置するかは重要です。たとえば、アプリの登録ページにポイントを埋め込むと、ユーザーの登録情報を取得できます。メンバーシップサービスにポイントを埋め込むと、サービスの種類、サービスの金額、ユーザーのアカウントなど、どのユーザーが関連サービスを購入したかを知ることができます。さまざまな重要な場所にポイントを埋め込むと、ユーザーの行動のすべてのステップを完全に記録し、さまざまなタイプのデータを取得するのに役立ちます。

最後に、収集したデータを分析して、ダウンロードがどの単語から行われたかを特定します。たとえば、ある単語が 1,000 人のユーザーを呼び込み、そのうち 600 人が登録ユーザーで、200 人が支払いを完了したことがわかります。これにより、次のリリースを導くことができます。チャネル管理の観点からは、チャネルの品質を判断し、チャネル配信戦略を合理的に最適化し、プロモーションコストを節約し、チャネルのコンバージョン効率を向上させることができます。ユーザー成長の観点からは、特定の単語のボリューム効果とコンバージョン効率を判断し、キーワードを最適化し、ユーザー成長と収益成長を向上させることができます。

追記

アトリビューションの最終的な目的は、運用のコンバージョンと収益の成長を改善することです。属性分析と追跡がなければ、広告支出の 50% がどこで無駄になっているのかを知る方法はありません。従来の広告の時代では、データの監視と評価は不可能でした。しかし、今日では、ビッグデータ技術が徐々に向上するにつれて、アトリビューション追跡の基盤が整い、洗練された運用でその価値を発揮できるようになりました。

アトリビューションは、より洗練された運用に欠かせないツールといえます。モバイルインターネットのトラフィック配当が消滅した現在、低コストで爆発的なトラフィック獲得はもはや不可能です。次に考えるべきは、いかにして良質なトラフィックを識別・活用し、着実に収益を伸ばしていくかです。そうなると、投資収益率（ROI）をどのように向上させるかが重要になります。トラフィック、単語、ユーザーの属性分析を通じてのみ、ROI を評価できます。

入札キャンペーンのアトリビューション分析と同様に、キーワードの ROI を計算することで、最も多くの購入コンバージョンをもたらした高精度の単語と、最もパフォーマンスの低い単語を見つけました。キャンペーンに適切な単語を追加し、不適切な単語のキャンペーンを削減または停止しました。戦略を改善した後、アプリ製品の収益成長は 2 倍になりました。これはまさにマシュー効果の言うとおりで、価値のあるもの（ユーザーやキーワード）には、より大きな価値を生み出すためにより多くの注意とリソースを与えるべきであり、一方、価値がなく効果のないものには、投資をすぐに削減すべきです。無駄が増えるほど、全体的な利益は減ります。

この記事は@溪姐（Qinggua Media）によって編集され、公開されました。転載の際は著者情報と出典を明記してください。

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