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トレジャーデータで実践:Path 分析(広告編,その1)広告配信ログ(アトリビューション)分析
アトリビューション分析とは「寄与」を意味するアトリビューション分析は、主に金融業界と広告業界で数年前から…

トレジャーデータで実践:Path 分析(広告編,その2)広告配信ログ(アトリビューション)分析
前回までイベント(「インプレッション」,「クリック」,「サーチクリック」,「インタラクション」,「パネル」)をノードにした…

サイトコンバージョン

第三者広告配信ログと呼ばれるこの業界のログはWeb SiteやECのログが自身の「Site」内で閉じていたのに対して、第三者広告配信ログは「Site」の垣根を越えて広告ごとの表示記録を残してくれます。

これは広告配信が一つのSiteのみで扱われるのではなく、複数のSiteに分散して配信される性質を持つからです。そこで第三者:「複数のSiteを俯瞰する存在」が広告の配信からログ、そして最適化を担うようになってきたのです。

(図)今回はサンプルログの「Site」項目として、アフィリエイト参加広告主一覧を参照させて頂いています。

(図)コンバージョンパスの「site」および「site_category」が今回のパス(サイトパス)のノードとなります。

本記事で使用する Site Conversion Path KPIs

以降で使用する Site Convertion Path のKPI一覧です。Landing はパスの始めにくるサイト、LastはCV直前に来るサイト、Through は初めと最後以外の中間パスに現れるサイトを意味しています。

広告が複数のサイトに広く配信している場合は、もう一つ上の階層:「site category」でKPIを見ていきます。参考までにこちらも掲載しておきます。

CV占有率( Landing × Last )

ここでもまずは CV占有率を確認してみましょう。今回は前回までのイベントパスに比べて組み合わせが多いので、以下のツリーマップは「Landing」×「Last」サイトの組み合わせで、Landingサイトでフィルタリングして見ています。どのLandingの占有率を見ても、Landing と Last が同じサイトであることが確認できます。これは多くのコンバージョンが(始めと終わりだけを見れば)同じサイトで閉じていることを示唆します。

 

CV率( Landing × Through × Last )

次に CV率を見ていきますが、その前に先ほどの占有率と同じく Landing × Last でのCV率ツリーマップを見ておきます。こちらの結果はCV率が高いパスは、必ずしもLandingとLastが等しいケースではない事を示しています。

CV率

ここからは基本3指標:「CV率」、「平均パス長」、「平均CV日数」を ( Landing × Through × Last )の組み合わせごとに見てみます。

上のCV率の棒グラフは、Landing をドロップダウンボックスから1つ抽出する形に制限しています。パスの組み合わせが多いと、比較するのはなかなか面倒です。

ゴールデンパス

そこで全ての組み合わせを通じてCV率が高いもののランキングを作ります。このパスランキングをゴールデンパスと呼ぶことにします。

Landing指定

Landing セレクトボックスを「全て」にすることによって全パスに対するランキングが出ます。またLanding を指定してからのランキングが見れます。

Last指定

こちらもLast セレクトボックスを「全て」にすることによって全パスに対するランキングが出ます。またLast を指定してからのランキングが見れます。

 

平均パス長

平均CV日数

 

CV率と平均パス長の関係

CV率と平均CV日数の関係

 

平均パス長と平均CV日数の関係

次回はアトリビューション分析固有のスコアリング指標を見ていきます。これはいくつかのモデルによって Site の指標(スコア)を計算することでSiteごとの「役割」を見いだしていくものです。