Google Analytics と UTM の属性

最もパフォーマンスの高い広告キャンペーンを特定するために、 ユーザー獲得ソースを追跡することが重要です。 このトピックでは、Google Analytics ソースアトリビューションプロセスについて説明します。 つまり、どの情報がいつ記録されるか。

アトリビューションとは

Attribution れは、特定のアクティビティのリファラルソースを指定することです。 これらのアクティビティは通常、マクロコンバージョンまたはマイクロコンバージョン、マクロは 購入、マイクロは 登録、メールのサインアップ、ブログコメント などです。

理想的には、コンバージョンイベントが発生するたびに、リファラルソースが記録されます。 しかし、ソースはどのように決定されますか?

実際には、ユーザーは、マイクロコンバージョンやマクロコンバージョンをヒット/コミットする前に、多くのソースから来ることがよくあります。 例えば、オーガニック経由でサイトにアクセスしてから出発し、有料検索を使用して来て、出発してから、サイト自体に直接来る場合があります。 このソーストラッキング情報は、多くの場合、UTM パラメーターを介してサイトに提供されますが、より高度なシステムも存在します。 ここでは、UTM を重点的に説明します。

UTM パラメーター Google Analytics 使用したリファラルソースの属性方法

UTM パラメーターが URL で指定されると、これらは解析されて、Google Analytics cookie に配置されます。 Web サイトに Google Analytics がない場合、UTM を使用しても意味はありません。 Google Analytics には、有効期間において UTM で複数の URL にヒットしたユーザーを処理する方法のルールがあります(詳しくは後で説明します)。 Web サイトが UTM パラメーターを外部データベースに取り込むように設定されている場合、ミクロまたはマクロの変換が発生すると、変換時の Google Analytics cookie 内の情報がデータベースにレプリケートされます。

最初のクリックと最後のクリック

最終クリック属性

ラストクリックアトリビューションは、Google Analytics で使用される最も一般的なアトリビューションモデルです。 この場合、Google Analytics Cookie は変換イベント前の最新のソースに対する UTM パラメーターを表し、これが データベースに記録されます。 Google Analytics cookie は、ユーザーが新しい UTM パラメーターのセットを含む新しい URL をクリックした場合にのみ、以前の UTM パラメーターを上書きします。

例えば、コンバージョンイベントの前に、最初に Google Analytics 有料検索 を使用して web サイトを訪問し、次に オーガニック検索 を使用して戻り、最後に web サイト 直接または *メールリンク​*UTM パラメーターなし を使用して戻ってきたユーザーについて考えてみます。 この例では、Google Analytics Cookie はユーザーのソースがオーガニックであることを示しています。これは、変換前の最後のソースを表すからです。 その最終コンバージョンイベントの前のユーザーの パス は無視されます。 代わりに、ユーザーが UTM を使用したメールリンクから web サイトにアクセスした場合、Google Analytics Cookie はソースが「メール」であると言います。 そのため、Cookie に既存の UTM パラメーターがあり、ユーザーが direct を介して入ってきた場合、Google Analytics Cookie は「direct」ではなく UTM パラメーターを表示します。

NOTE
特定のユーザーの Google Analytics 定の cookie パラメーターは、その cookie が 期限切れになったとき、またはユーザーがブラウザーで cookie をクリアしたときに消去されます。*

ファーストクリック属性

一部の有料アトリビューションツールでは、ユーザーのパス内のソースの「パンケーキスタック」をキャプチャできます。 この場合、上記の例では、最初のクリック属性は有料検索を示します。 また、一部の web サイトでは、パンケーキスタックをキャプチャして最初のソースをデータベースに保存する独自の Cookie を実装しています。

アトリビューションの分析方法

Google Analytics の web インターフェイスには、4 つの異なるアトリビューションモデルを実行できる堅牢な機能がいくつかあります。

  1. 最初のクリック
  2. 前回のクリック
  3. 線形(パス内のすべてのソースにわたって売上高を均等に分割)
  4. 重み付け(カスタマイズされた属性)

マイクロコンバージョンまたはマクロコンバージョンごとのアトリビューションモデルを理解できたので、「ユーザーのコンバージョン全体はどうしますか?」という質問になります。 例えば、GA のラストクリックロジックに基づいて記録された UTM を見てみましょう。

  • ユーザーはオーガニックに登録
  • 有料検索でのユーザーの最初の購入$5.00
  • ユーザーの 2 回目の電子メール購入$50.00
  • オーガニック$10.00 未満でのユーザーの 3 回目の購入

「有料検索でどのくらいの売上高を得られましたか? メールから? オーガニックから?」 答えは 5、50、10 (最後のソースが何であれ)と言えます。または、すべての売上高を最初のソースに関連付ける(65 のすべてがオーガニックに分類される)と言うこともできます。 また、一部の重み付け解析を適用したり、線形モデル(つまり、それぞれ約 22 個)を適用することもできます。

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