ドキュメントExperience Platformインテリジェントサービスガイド

Attribution AIの入力と出力

最終更新日： 2025年10月30日

作成対象：

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次のドキュメントは、Attribution AIで使用される様々な入力と出力の概要を示しています。

Attribution AI入力データ

アトリビューション AIは、次のデータセットを分析してアルゴリズムスコアを計算することで機能します。

  • Analytics ソースコネクタ ​を使用したAdobe Analytics データセット
  • Adobe Experience Platform スキーマからの一般的なエクスペリエンスイベント（EE）データセット
  • 消費者エクスペリエンスイベント（CEE）データセット

各データセットがECIDなどの同じID タイプ（名前空間）を共有している場合、ID マップ （フィールド）に基づいて、異なるソースから複数のデータセットを追加できるようになりました。 IDと名前空間を選択すると、ID列の完全性の指標が表示され、結合されるデータの量が示されます。 複数のデータセットの追加について詳しくは、Attribution AI ユーザーガイド ​を参照してください。

チャネル情報は、デフォルトでは必ずしもマッピングされません。 場合によっては、mediaChannel （フィールド）が空白の場合、フィールドを必須列としてmediaChannelにマッピングするまで「続行」できません。 データセット内でチャネルが検出された場合、デフォルトでmediaChannelにマッピングされます。 media type​や​ media action ​などの他の列は、引き続きオプションです。

チャネルフィールドをマッピングしたら、「イベントを定義」ステップに進み、コンバージョンイベント、タッチポイントイベントを選択し、個々のデータセットから特定のフィールドを選択できます。

IMPORTANT
Adobe Analytics ソースコネクタでは、データのバックフィルに最大4週間かかることがあります。 最近コネクタを設定した場合は、データセットにアトリビューション AIに必要な最小長のデータが含まれていることを確認する必要があります。 履歴データ ​ セクションを確認して、正確なアルゴリズムスコアを計算するのに十分なデータを持っていることを確認してください。

Consumer Experience Event （CEE） スキーマの設定について詳しくは、​ インテリジェントサービスデータ準備 ガイドを参照してください。 Adobe Analytics データのマッピングについて詳しくは、Analytics フィールドマッピング ​のドキュメントを参照してください。

Consumer Experience Event （CEE） スキーマのすべての列がアトリビューション AIに必須ではありません。

スキーマまたは選択したデータセットで以下に推奨される任意のフィールドを使用して、タッチポイントを設定できます。

推奨列
次に必要
プライマリ ID フィールド
タッチポイント/コンバージョン
タイムスタンプ
タッチポイント/コンバージョン
Channel._type
顧客接点
Channel.mediaAction
顧客接点
Channel.mediaType
顧客接点
Marketing.trackingCode
顧客接点
Marketing.campaignname
顧客接点
Marketing.campaigngroup
顧客接点
Commerce
コンバージョン

通常、アトリビューションは、「コマース」の下にある注文、購入、チェックアウトなどのコンバージョン列で実行されます。 「チャネル」および「マーケティング」の列は、アトリビューション AIのタッチポイントを定義するために使用されます（例：channel._type = 'https://ns.adobe.com/xdm/channel-types/email'）。 最適な結果とインサイトを得るには、できるだけ多くのコンバージョン列とタッチポイント列を含めることを強くお勧めします。 さらに、上記の列に限定されません。 その他の推奨列またはカスタム列を、コンバージョンまたはタッチポイントの定義として含めることができます。

顧客接点の設定に関連するチャネル情報またはキャンペーン情報がMixin フィールドまたはパススルーフィールドのいずれかに存在する限り、エクスペリエンスイベント（EE）データセットにチャネルとマーケティングのMixinを明示的に含める必要はありません。

TIP
CEE スキーマでAdobe Analytics データを使用している場合、Analyticsのタッチポイント情報は通常、channel.typeAtSourceに保存されます（例：channel.typeAtSource = 'email'）。

履歴データ data-requirements

IMPORTANT
アトリビューション AIが機能するために必要な最小限のデータ量は次のとおりです。
  • 優れたモデルを実行するには、少なくとも3か月（90日）のデータを提供する必要があります。
  • 1000以上のコンバージョンが必要です。

アトリビューション AIでは、モデルのトレーニングに入力として過去のデータを必要とします。 必要なデータ期間は、主にトレーニングウィンドウとルックバックウィンドウの2つの重要な要素によって決まります。 トレーニングウィンドウが短い入力は最近の傾向に影響を受けますが、トレーニングウィンドウが長いほど、より安定した正確なモデルを作成できます。 ビジネス目標を最もよく表す過去のデータを使用して、目標をモデル化することが重要です。

​ トレーニングウィンドウ設定では、発生時間に基づいて、モデルのトレーニングに含めるように設定されたコンバージョンイベントがフィルタリングされます。 現在、最小トレーニング期間は1四半期（90日）です。 ​ ルックバックウィンドウ ​には、このコンバージョンイベントに関連するコンバージョンイベントのタッチポイントが含まれる日数を示す時間枠が表示されます。 これらの2つの概念は、アプリケーションに必要な入力データ（日数で測定）の量を決定します。

デフォルトでは、アトリビューション AIはトレーニングウィンドウを最新の2四半期（6か月）とルックバックウィンドウを56日と定義します。 言い換えれば、モデルは過去2四半期に発生した定義されたコンバージョンイベントをすべて考慮し、関連するコンバージョンイベントの56日前に発生したすべてのタッチポイントを探します。

数式:

必要なデータの最小長= トレーニングウィンドウ + ルックバックウィンドウ

TIP
デフォルト設定のアプリケーションに必要なデータの最小長は、2四半期（180日） + 56日= 236日です。

例：

  • 過去90日以内（3か月間）に発生したコンバージョンイベントにアトリビューションを付け、コンバージョンイベントの4週間前に発生したすべてのタッチポイントを追跡します。 入力データの期間は、過去90日間+ 28日間（4週間）である必要があります。 トレーニングウィンドウは90日、ルックバックウィンドウは合計118日の28日です。

アトリビューション AI出力データ

アトリビューション AIは次のことを出力します。

出力スキーマの例：

生の詳細スコア raw-granular-scores

アトリビューション AIは、アトリビューションスコアを可能な限り詳細なレベルで出力するため、スコアを任意のスコア列でスライスおよびダイスできます。 UIでこれらのスコアを表示するには、生のスコアパスの表示に関する節を参照してください。 APIを使用してスコアをダウンロードするには、Attribution AIでのスコアのダウンロード ​ ドキュメントにアクセスしてください。

NOTE
次のいずれかがtrueの場合にのみ、スコア出力データセットの入力データセットから目的のレポート列を表示できます。
  • レポート列は、タッチポイントまたはコンバージョン定義設定の一部として、設定ページに含まれます。
  • レポート列は、追加のスコアデータセット列に含まれます。

次の表に、生スコアのサンプル出力のスキーマフィールドの概要を示します。

列名（DataType）
無効化できる
説明
timestamp （DateTime）
False
コンバージョンイベントまたは観察が発生した時間。
例： 2020-06-09T00:01:51.000Z
identityMap （マップ）
True
cee XDM形式に類似したユーザーのIDMap。
eventType （String）
True
この時系列レコードのプライマリイベントタイプ。
例： 「注文」、「購入」、「訪問」
eventMergeId （String）
True
本質的に同じイベントであるか、結合する必要がある複数のExperience Eventsを関連付けるか、結合するためのID。 これは、取り込み前にデータプロデューサーが入力することを目的としています。
例： 575525617716-0-edc2ed37-1aab-4750-a820-1c2b3844b8c4
_id （文字列）
False
時系列イベントの一意の識別子。
例： 4461-edc2ed37-1aab-4750-a820-1c2b3844b8c4
_tenantId （オブジェクト）
False
テナント IDに対応する最上位のオブジェクト コンテナです。
例： _atsdsnrmmsv2
your_schema_name （Object）
False
コンバージョンイベントに関連するすべてのタッチポイントイベントとそのメタデータを含むスコアリング行。
例：​属性AI スコア – モデル名__2020
segmentation （String）
True
モデルが構築される地域セグメントなどのコンバージョンセグメント。 セグメントがない場合、セグメントはconversionNameと同じです。
例： ORDER_US
conversionName （String）
True
設定中に設定されたコンバージョンの名前。
例：​注文、リード、訪問
conversion （Object）
False
コンバージョンメタデータ列：
dataSource （String）
True
データソースのグローバルに一意のID。
例： Adobe Analytics
eventSource （String）
True
実際のイベントが発生したソース。
例： Adobe.com
eventType （String）
True
この時系列レコードのプライマリイベントタイプ。
例：​件の注文
geo （文字列）
True
コンバージョンが配信された地理的な場所placeContext.geo.countryCode。
例： US
priceTotal （Double）
True
コンバージョン
を通じて獲得した収益 例： 99.9
product （String）
True
製品自体のXDM ID。
例： RX 1080 ti
productType （String）
True
この製品ビューのユーザーに表示される製品の表示名。
例： Gpu
量（整数）
True
コンバージョン時に購入した数量。
例： 1 1080 ti
receivedTimestamp （DateTime）
True
コンバージョンの受信タイムスタンプ。
例： 2020-06-09T00:01:51.000Z
skuId （文字列）
True
SKU （在庫保管単位）：ベンダーが定義した商品の一意のID。
例： MJ-03-XS-Black
timestamp （DateTime）
True
コンバージョンのタイムスタンプ。
例： 2020-06-09T00:01:51.000Z
passThrough （オブジェクト）
True
モデルの設定中にユーザーが指定した追加のスコアデータセット列。
commerce_order_purchaseCity （String）
True
追加のスコアデータセット列。
例：​都市：サンノゼ
customerProfile （オブジェクト）
False
モデルの構築に使用したユーザーのIDの詳細。
identity （オブジェクト）
False
idやnamespaceなど、モデルの構築に使用されるユーザーの詳細が含まれます。
id （文字列）
True
cookie ID、Adobe Analytics ID （AAID）、Experience Cloud ID （ECID、MCIDまたは訪問者IDとも呼ばれます）などのユーザーのID。
例： 17348762725408656344688320891369597404
名前空間（文字列）
True
パスを構築し、モデルを構築するために使用されるID名前空間。
例：​が見つかりました
touchpointsDetail （オブジェクト配列）
True
タッチポイントの発生またはタイムスタンプで順序付けされたコンバージョンにつながるタッチポイントの詳細のリスト。
touchpointName （String）
True
設定中に設定されたタッチポイントの名前。
例： PAID_SEARCH_CLICK
scores （Object）
True
このコンバージョンへのタッチポイントの貢献度をスコアとして求めます。 このオブジェクト内で生成されるスコアについて詳しくは、集計されたアトリビューションスコア ​の節を参照してください。
touchPoint （オブジェクト）
True
タッチポイントメタデータ： このオブジェクト内で生成されるスコアについて詳しくは、集計スコア ​の節を参照してください。

生のスコアパスの表示（UI） raw-score-path

UIで生スコアへのパスを表示できます。 最初に、Experience Platform UIで「スキーマ」を選択し、「参照」タブ内からアトリビューション AI スコアスキーマを検索して選択します。

​ スキーマを選択

次に、UIの​構造 ウィンドウ内でフィールドを選択すると、フィールドプロパティ タブが開きます。 フィールドプロパティ​内には、生のスコアにマッピングされるパスフィールドがあります。

​ スキーマを選択

集計されたアトリビューションスコア aggregated-attribution-scores

集計されたスコアは、日付範囲が30日未満の場合、Experience Platform UIからCSV形式でダウンロードできます。

Attribution AI は、アトリビューションスコアの 2 つのカテゴリ（アルゴリズムスコアとルールベーススコア）をサポートしています。

Attribution AI では、増分スコアと影響スコアの 2 種類のアルゴリズムスコアを生成します。 影響スコアは、各マーケティングタッチポイントがコンバージョンに寄与している割合です。 増分スコアは、マーケティングタッチポイントで直接引き起こされたわずかな影響の量です。 増分スコアと影響スコアの主な違いは、増分スコアがベースライン効果を考慮に入れていることです。 コンバージョンが、先行するマーケティングタッチポイントによってのみ生じるとは考えられません。

Adobe Experience Platform UIからのアトリビューション AI スキーマ出力の例を次に示します。

これらの各アトリビューションスコアについて詳しくは、次の表を参照してください。

アトリビューションスコア
説明
影響（アルゴリズム）
影響スコアは、各マーケティングタッチポイントがコンバージョンに寄与している割合です。
増分（アルゴリズム）
増分スコアは、マーケティングタッチポイントで直接引き起こされたわずかな影響の量です。
ファーストタッチ
コンバージョンパスの最初のタッチポイントにすべてのクレジットを割り当てるルールベースのアトリビューションスコアです。
ラストタッチ
コンバージョンに最も近いタッチポイントにすべてのクレジットを割り当てるルールベースのアトリビューションスコアです。
線形
コンバージョンパスの各タッチポイントに同等のクレジットを割り当てるルールベースのアトリビューションスコアです。
U 字形
ルールベースのアトリビューションスコアで、クレジットの 40% を最初のタッチポイントに、40% を最後のタッチポイントに割り当て、残りの 20% を他のタッチポイントに均等に分配します。
タイムディケイ
コンバージョンに近いタッチポイントが、コンバージョンから遠いタッチポイントよりも多くのクレジットを受け取るルールベースのアトリビューションスコアです。

Raw スコア参照（アトリビューションスコア）

次の表は、アトリビューションスコアと生スコアをマッピングしたものです。 生のスコアをダウンロードする場合は、「​ スコアのダウンロード」のAttribution AI ドキュメントを参照してください。

アトリビューションスコア
未加工スコア参照列
影響（アルゴリズム）
_tenantID.your_schema_name.element.touchpoint.algorithmicInfluenced
増分（アルゴリズム）
_tenantID.your_schema_name.touchpointsDetail.element.touchpoint.algorithmicInfluenced
ファーストタッチ
_tenantID.your_schema_name.touchpointsDetail.element.touchpoint.firstTouch
ラストタッチ
_tenantID.your_schema_name.touchpointsDetail.element.touchpoint.lastTouch
線形
_tenantID.your_schema_name.touchpointsDetail.element.touchpoint.linear
U 字形
_tenantID.your_schema_name.touchpointsDetail.element.touchpoint.uShape
タイムディケイ
_tenantID.your_schema_name.touchpointsDetail.element.touchpoint.decayUnits

集計スコア aggregated-scores

集計されたスコアは、日付範囲が30日未満の場合、Experience Platform UIからCSV形式でダウンロードできます。 各集計列について詳しくは、以下の表を参照してください。

列名
制約
無効化できる
説明
customerevents_date （DateTime）
ユーザー定義および固定形式
False
顧客イベント日付（YYY-MM-DD形式）。
例: 2016-05-02
mediatouchpoints_date （DateTime）
ユーザー定義および固定形式
True
YYYY-MM-DD形式のMedia Touchpoint Date
例: 2017-04-21
segment （String）
予定日
False
コンバージョンモデルが構築される地域セグメントなどのセグメント。 セグメントがない場合、セグメントはconversion_scopeと同じです。
例: ORDER_AMER
conversion_scope （String）
ユーザー定義
False
ユーザーが設定したコンバージョンの名前。
例：注文
touchpoint_scope （String）
ユーザー定義
True
ユーザー
によって設定されたタッチポイントの名前 例:PAID_SEARCH_CLICK
product （String）
ユーザー定義
True
製品のXDM ID。
例: CC
product_type （String）
ユーザー定義
True
この製品ビューのユーザーに表示される製品の表示名。
例: gpus、ノートパソコン
geo （文字列）
ユーザー定義
True
コンバージョンが配信された地理的な場所（placeContext.geo.countryCode）
例：米国
event_type （String）
ユーザー定義
True
この時系列レコード
のプライマリ イベント タイプ 例：有料コンバージョン
media_type （String）
列挙
False
メディアの種類が有料広告、オウンド広告、アーンド広告のどれかを示します。
例：有料、所有
channel （String）
列挙
False
Consumer Experience Event XDMで類似したプロパティを持つチャネルの大まかな分類を提供するために使用されるchannel._type プロパティ。
例：検索
action （String）
列挙
False
mediaAction プロパティは、エクスペリエンス イベント メディア アクションのタイプを提供するために使用されます。
例: クリック
campaign_group （String）
ユーザー定義
True
複数のキャンペーンがグループ化され、「50%_DISCOUNT」のように分類されているキャンペーングループの名前。
例：商用
campaign_name （String）
ユーザー定義
True
「50%_DISCOUNT_USA」または「50%_DISCOUNT_ASIA」などのマーケティングキャンペーンを特定するために使用されるキャンペーンの名前。
例：感謝祭セール

Raw スコア参照（集計）

次の表は、集計されたスコアを生のスコアにマッピングします。 生のスコアをダウンロードする場合は、「​ スコアのダウンロード」のAttribution AI ドキュメントを参照してください。 UI内から生のスコアパスを表示するには、このドキュメント内の生のスコアパスの表示に関する節を参照してください。

列名
Raw スコア参照列
customerevents_date
タイムスタンプ
mediatouchpoints_date
_tenantID.your_schema_name.touchpointsDetail.element.touchpoint.timestamp
セグメント
_tenantID.your_schema_name.segmentation
conversion_scope
_tenantID.your_schema_name.conversion.conversionName
touchpoint_scope
_tenantID.your_schema_name.touchpointsDetail.element.touchpointName
product
_tenantID.your_schema_name.conversion.product
product_type
_tenantID.your_schema_name.conversion.product_type
地域
_tenantID.your_schema_name.conversion.geo
event_type
eventType
media_type
_tenantID.your_schema_name.touchpointsDetail.element.touchpoint.mediaType
チャネル
_tenantID.your_schema_name.touchpointsDetail.element.touchpoint.mediaChannel
アクション
_tenantID.your_schema_name.touchpointsDetail.element.touchpoint.mediaAction
campaign_group
_tenantID.your_schema_name.touchpointsDetail.element.touchpoint.campaignGroup
campaign_name
_tenantID.your_schema_name.touchpointsDetail.element.touchpoint.campaignName
IMPORTANT
  • アトリビューション AIは、更新されたデータのみを使用して、さらなるトレーニングとスコアリングを実施します。 同様に、データの削除をリクエストする場合、Customer AIは削除されたデータの使用を控えます。
  • アトリビューション AIはExperience Platform データセットを活用します。 企業は、消費者の権利を求める要求を受け取ることができるように、Experience Platform Privacy Serviceを使用して顧客からのアクセス要求や削除要求を送信し、データレイク、ID サービス、リアルタイム顧客プロファイルをまたいでデータを削除する必要があります。
  • モデルの入出力に使用するすべてのデータセットは、Experience Platform ガイドラインに従います。 Experience Platformのデータ暗号化は、保存中および転送中のデータに適用されます。 ​ データ暗号化について詳しくは、ドキュメントを参照してください

次の手順 next-steps

データを準備し、すべての資格情報とスキーマを準備したら、まずAttribution AI ユーザーガイド ​に従います。 このガイドでは、アトリビューション AIのインスタンスの作成について説明します。

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