パス分析により各タッチポイントを評価する

広告では、多くがラストクリックCVで効果の良し悪しが判断されます。

CVとは、ECでいうと購入などの広告におけるゴールを指します。

Youtube→検索→ニュースサイト→SNS→CV

とユーザーがサービスの広告などに触れた場合、SNSが評価されるということです！

しかし、「Youtube」がなければ、そもそもそのサービス自体知らなかったのでは？

「検索」でサービスのサイトに訪れないと、購入までは至らないのは？

など、本当にCV直前のものだけを評価するのでよいのかという考えもあります。これは、アプリ、メール、各SNSなど、どんどんユーザーがCVに至るまでのタッチポイントが増えてきているため今後、さらにCV直前のものを評価するだけでは正しく評価できなくなってくるといえます。

それの代案として、パス分析があります。

①Youtube→ニュースサイト→SNS→CV

②Youtube→検索→ニュースサイト→SNS→CV

例えば、上記のようなパスでCVに至ったものがあるとして、もし、②のほうが効果がよいのであれば、「検索」は必要といえます。逆であれば「検索」は必要なしです。

ただ、パスはこんなにシンプルではないですし、組み合わせ無限大なので、そこを人力でするのは難しいです。そのため、これを機械がやるのがGoogleが出しているDDAアトリビューションです。※全く同じ機能ではないと思いますが目的は同じです

ラストクリックCVでの評価は分かりやすいですが、現状のWEBマーケティングでは、評価を間違う可能性が大きくなってきているので、上記のような評価を検討してもよいかもしれません。