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アトリビューションモデル

定義

ラストタッチ

コンバージョンの直前に発生したタッチポイントに 100% のクレジットを与えます。 このアトリビューションモデルは、通常、アトリビューションモデルが特に指定されていない指標のデフォルト値です。 内部検索キーワードの分析など、コンバージョンまでの時間が比較的短い組織では、通常、このモデルを使用します。

ファーストタッチ

アトリビューションのルックバックウィンドウ内で最初に確認されたタッチポイントに 100% のクレジットを与えます。 通常、組織はこのモデルを使用して、ブランド認知度や顧客獲得について理解します。

線形

コンバージョンにつながるすべてのタッチポイントに対して、同等のクレジットを付与します。 これは、コンバージョンサイクルが長い場合や、より頻繁な顧客エンゲージメントが必要な場合に役立ちます。 組織は通常、モバイルアプリの通知の有効性を測定したり、購読ベースの製品で、このアトリビューションモデルを使用します。

パーティシペーション

一意のタッチポイントすべてに 100％のクレジットが与えられます。すべてのタッチポイントが 100% のクレジットを受け取るので、指標データは通常、100% を超える合計になります。 コンバージョンに至るまで、ディメンション項目が複数回別々に表示される場合、値は 100% まで重複排除されます。 このアトリビューションモデルは、顧客が最もさらされるタッチポイントを理解したい状況に最適です。 メディア組織は、通常、このモデルを使用してコンテンツベロシティを計算します。 小売組織は通常、このモデルを使用して、サイトのどの部分がコンバージョンに不可欠かを把握します。

同じタッチ

コンバージョンが発生した同じイベントに 100% のクレジットを与えます。 コンバージョンと同じイベントでタッチポイントが発生しない場合は、「なし」の下にバケット化されます。 このアトリビューションモデルは、アトリビューションモデルがまったくない場合と同等に扱われることがあります。 これは、指標がディメンション項目にクレジットを与える方法に他のイベントの値が影響を与えることを望まないシナリオで役立ちます。 製品チームまたは設計チームは、このモデルを使用して、コンバージョンが発生するページの効果を評価できます。

U 字型

最初のインタラクションに 40％のクレジット、最後のインタラクションに 40％のクレジットが与えられ、残りの 20％がその間のタッチポイントに割り振られます。タッチポイントが 1 つのコンバージョンの場合、100％のクレジットが与えられます。2 つのタッチポイントを持つコンバージョンの場合、両方に 50% のクレジットが与えられます。 このアトリビューションモデルは、最初と最後のインタラクションを最も重視するが、その間の追加のインタラクションを完全に却下したくないシナリオで最適に使用されます。

J カーブ

最後のインタラクションに 60％のクレジット、最初のインタラクションに 20％のクレジットが与えられ、残りの 20％がその間のタッチポイントに割り振られます。タッチポイントが 1 つのコンバージョンの場合、100％のクレジットが与えられます。2 つのタッチポイントがあるコンバージョンの場合、最後のインタラクションに 75% のクレジットが与えられ、最初のインタラクションに 25% のクレジットが与えられます。 U字型と同様に、このアトリビューションモデルは最初と最後のインタラクションを優先しますが、最後のインタラクションの方が大幅に優先されます。

逆 J 形

最初のタッチポイントに 60％のクレジット、最後のタッチポイントに 20％のクレジットが与えられ、残りの 20％がその間のタッチポイントに割り振られます。タッチポイントが 1 つのコンバージョンの場合、100％のクレジットが与えられます。2 つのタッチポイントがあるコンバージョンの場合、最初のインタラクションに 75% のクレジットが与えられ、最後のインタラクションに 25% のクレジットが与えられます。 J字型と同様に、このアトリビューションモデルは最初と最後のインタラクションを優先しますが、最初のインタラクションの方が大幅に優先されます。

タイムディケイ

カスタムの半減期パラメーター（デフォルトは 7 日）で指定される指数関数的減衰に従います。各チャネルの重みは、タッチポイントの開始から最終的なコンバージョンまでの経過時間によって異なります。クレジットの決定に使用される式は 2^(-t/halflife) です。ここで、t は、タッチポイントからコンバージョンまでの時間を表します。すべてのタッチポイントは、100% に正規化されます。 特定の重要なイベントに対してアトリビューションを測定するシナリオに最適です。 このイベントの後にコンバージョンが発生する時間が長いほど、与えられるクレジットは少なくなります。

カスタム

ファーストタッチポイント、ラストタッチポイントおよびその間のタッチポイントに与える重みを指定できます。 指定された値は、入力したカスタムの数値の合計が 100 にならなくても、100％に正規化されます。タッチポイントが 1 つのコンバージョンの場合、100％のクレジットが与えられます。タッチポイントが 2 つのインタラクションの場合、中間のパラメーターは無視されます。その後、ファーストタッチポイントとラストタッチポイントが 100% に正規化され、それに応じてクレジットが割り当てられます。 このモデルは、アトリビューションモデルを完全に制御したいアナリストや、他のアトリビューションモデルでは実現できない特定のニーズを持つアナリストに最適です。

アルゴリズム

統計的手法を使用して、選択した指標に対するクレジットの最適な配分を動的に決定します。 アトリビューションに使用されるアルゴリズムは、協同ゲーム理論のハルサニ配当に基づきます。ハルサニ配当は、結果への貢献度が等しくないゲーム内のプレーヤー間でクレジットを分配するためのシャープレイ値ソリューション（ノーベル賞受賞者のエコノミスト、ロイドシャープレイにちなんで名付けられました）の一般化です。
高いレベルでは、アトリビューションは、剰余金を公平に分配する必要があるプレーヤーの連合として計算されます。 各連合体の余剰分布は、各連合体（または以前に参加したディメンション項目）が再帰的に作成した余剰に応じて決定される。 詳しくは、John Harsanii's と Lloyd Shapley's original papers:
Shapley, Lloyd S を参照。（1953）。 n 人用ゲームの値​ Contributions to the Theory of Games, 2(28), 307-317.
ジョン・C・ハルサーニー（1963）。 n 人用協力ゲームのシンプル版安価モデル。International Economic Review 4(2), 194-220.