アトリビューションとGoogleアナリティクスの解読

エピソードの説明

購入の背後に多くのインタラクションがある中で、アトリビューションはほぼ必要不可欠に感じられます。

異なるチャネルがどのようにパフォーマンスを発揮し、最終的なコンバージョンに至るかを俯瞰することを誰が拒むでしょうか？しかし、Googleが推奨するラストクリックモデルを含む落とし穴もあります。Google Analyticsを活用して、アトリビューションモデルをより賢く使用する方法を学びましょう。

このパネルでは以下の内容をカバーします：

• プラットフォーム内アトリビューションとクロスプラットフォームアトリビューションの違いと、それぞれが必要な時
• Google Analytics 4の新機能とその重要性
• クッキーが利用できないプライバシーファーストの世界でのアトリビューションの方法
• 異なるアトリビューションモデルの長所と短所

私たちの専門家ゲスト：

• Ken Williams, Search Discovery
• Brooke Osmundson, NordicClick Interactive
• Christopher Gutknecht, Bergzeit

エピソードのポイント

プラットフォーム内アトリビューションとクロスプラットフォームアトリビューションの違い

• プラットフォーム内アトリビューション: 単一プラットフォーム内でのキャンペーン最適化に最適。
• クロスプラットフォームアトリビューション: 複数のチャネルにわたる全体的なマーケティング効果を理解するために不可欠。
• 使用法: 特定のチャネルの最適化にはプラットフォーム内を、全体的なマーケティングインサイトにはクロスプラットフォームを適用。

Google Analytics 4の新機能

• イベント駆動データモデル: ウェブとモバイルプラットフォーム間の統合を改善。
• 強化されたエンゲージメント指標: より正確なユーザーエンゲージメントの追跡。
• プライバシーの変化に適応: クッキー使用が制限された環境向けに設計。
• UIベースのデータ操作: 外部ツールなしでGoogle Analytics内で直接調整可能。

プライバシーファーストの世界でのアトリビューション

• サーバーサイドトラッキング: クライアントサイドクッキーの制限に対応するためにサーバーサイドの方法に移行。
• モデル適応: プライバシー制限による欠落したインタラクションを推定するモデルを使用。
• プライバシー中心のツール: プライバシーコンプライアンスを強化するために設計された新しいGA4機能を活用。

異なるアトリビューションモデルの長所と短所

• ルールベースのモデル: 実装が容易だが、さまざまなタッチポイントの影響を誤って表現する可能性がある。
• アルゴリズムモデル: マルチタッチ環境でより正確だが、データが多く必要で管理が複雑。
• モデル選択: ビジネス目標と顧客インタラクションの複雑さに基づいて選択し、継続的な調整とテストを行う。

エピソードのトランスクリプト

Frederick Vallaeys: こんにちは、PPC Town Hallの別のエピソードへようこそ。私の名前はFred Vallaeysです。私はホストであり、OptmyzrのCEO兼共同創設者でもあります。今回のセッションは非常に戦術的で実践的なものにしたいと思いました。今週はアトリビューション、測定、Google Analytics 4について話します。

アトリビューションモデル。基本的に、PPCを行っている場合、資金を投入しているが、それが機能しているかどうかをどのように測定するかという質問に答えます。そして、Googleのコンバージョントラッキングを使用して広告エンジンを直接通じて測定するのか、それともクロスチャネルアプローチを取り、すべてを測定して、潜在的な顧客がFacebook、ソーシャル、Google検索、Microsoft、Amazon、そして消費者が現在いる数百の場所をどのように移動するかを確認するのか。これを手伝ってくれる素晴らしいパネリストがいます。

すべてのゲストはPPC Town Hallに初めて参加しますので、歓迎の際にはチャットやコメントセクションを使用して、どこから参加しているかを教えてください。私たちはライブです。ですので、途中で起こるかもしれないミスをお許しください。しかし、それはまた、ライブで質問をすることができ、パネリストがそれを見て、できる限りの回答を試みます。

次のエピソードのPPC Town Hallへようこそ。

さて、今週のゲストはドイツからのChristopherまたはChris Gutknechtです。そうですね？こんにちは、お元気ですか？ドイツのどこにいますか？ミュンヘンですか？

Christopher Gutknecht: そうです、ミュンヘンにいます。家に閉じこもっていますか、それとも外に出られますか？

Frederick Vallaeys: ほとんど家に閉じこもっていますね。

Christopher Gutknecht: オーストリアにはまだ行っていません。

Frederick Vallaeys: そして、北からのBrooke Osmundsonです。

Brooke Osmundson: はい、こんにちは、ミネソタからです。雪がやっと溶けています。

Frederick Vallaeys: ショーへようこそ。そして、どこかの地下室からのKen Williamsです。

Ken Williams: はい、技術的にはジョージア州アトランタにいますが、23andMeによると、私は46％ミュンヘン出身です。だから、Chrisの遠い親戚かもしれません。

とても良いですね。

Frederick Vallaeys: Chris、23andMeを使っていますか？もしかしたら本当に親戚かもしれませんね。では、あなたのバックグラウンドと専門知識を簡単に教えてください。Chrisから始めましょうか。プロとして何をしていて、今日話すアトリビューションについて何を知っていますか？

Christopher Gutknecht: もちろんです。ありがとうございます。私は12年前にPPCを始め、過去8、9年間はeコマースと小売に焦点を当ててきました。2年前までeコマースエージェンシーで働いていましたが、今はBergzeitでインハウスで働いています。私たちはマウンテンギアのオンライン小売業者で、年間収益は約1億2500万ドルです。私のチームはテクノロジー、SEO、最適化戦術のためのパフォーマンスマーケティングを担当しており、データ分析ゼロのため、過去1年間アトリビューションに取り組んできました。多くの課題がありましたが、

Frederick Vallaeys: その課題と特に解決策についてお聞かせください。私たち全員が抱えている課題だと思います。Brooke、あなたはどうですか？あなたのバックグラウンドは？

Brooke Osmundson: 素晴らしいです。私はNordic Click Interactiveで働いています。ミネソタにあるエージェンシーで、デジタル戦略のシニアディレクターを務めています。日々の業務でクライアントと密接に連携し、全体的なビジネスとクライアント戦略を担当しています。また、エージェンシー戦略の一部も担当しています。私はペイドメディアの分野で8年以上働いており、Nordic Clickでは4年間、エージェンシーとして働いています。それ以前は、eコマース企業でインハウスで働いていました。結婚式やクリスマスカードの分野で非常に競争が激しい環境でした。しかし、最近アトリビューションに興味を持つようになったのはCOVIDの影響です。

多くのB2B企業が行っていることをシフトしなければならず、ユーザーの行動が変化しているため、実際に何が起こっているのかを理解するための難しい会話をしています。ですので、コンバージョンになる前のユーザー行動にもっと関心を持つようになりました。私の専門知識はそこにあります。

Frederick Vallaeys: 全体を通じての測定ですね。それについても話しましょう。Ken、あなたのプロフェッショナルなバックグラウンドは？

Ken Williams: はい。私は実際にはペイドメディアの世界から来たわけではありません。アメリカ癌協会で働いていました。そして、分析を手伝ってくれる会社としてSearch Discoveryを雇いました。その時、彼らは独自のタグマネージャーを構築していました。私はちょうど良いタイミングでそこにいました。それをAdobeに売却し、Adobe DTMになりました。そのツールの初期ユーザーでした。それ以来、Search Discoveryで働いており、分析の実装に深く関わっています。ある時点で、Googleのアーキテクトのような役割を担い始め、Google Analytics、Tag Manager、Google Cloud Platformに特化しました。そして最近では、Google Analyticsの新バージョンがリリースされた際に、最初の実装を行いました。2019年11月のことです。

その時はまだ初期のベータ版で、多くの問題がありました。当時はドキュメントがなかったので、この製品の使い方について内部ウィキに記事を書き始めました。そして、パンデミックが発生した時、それらをブログに変えました。私はGoogle Analytics 4に関するブログを運営しており、主に実装や報告を行うアナリストを対象としています。ペイドメディアの側面ともうまく重なります。私の歴史はそんな感じで、これは本当に楽しいことです。通常、私のアドバイスは求められていないことが多いので、自分の意見を言っているだけです。質問をされるのはとても嬉しいことです。

Frederick Vallaeys: ショーへようこそ。皆さんは専門家ですので、観客から多くの質問があることを期待していますが、いくつかのトピックも用意しています。観客の皆さん、YouTubeでコメントセクションを使用して、今どこから来ているかを教えてください。それが質問をする場所でもあります。数秒の遅延がありますので、すぐに質問に答えられない場合は気を悪くしないでください。できる限りの回答を試みます。しかし、課題について話しましょう。誰かがここで言っていたように、私たち全員が課題を抱えています。Chris、あなたは2年前に、スケーラブルで実装可能なソリューションを見つけることが課題だと書いていました。クロスチャネルまたはマルチチャネルのアトリビューション、クロスデバイストラッキング、オフラインタッチポイント、eコマースに非常に関心を持っているあなた方が、マージンとリターンに焦点を当てていることについて話してください。今日、最も重要な課題は何ですか？

Christopher Gutknecht: 私たちは1年間、利益入札とアトリビューションに取り組んできましたが、どちらも非常に難しいです。私たちはまだ望むところまで到達していません。なぜなら、掘り下げれば掘り下げるほど、多くの課題が見つかり、前進するために多くの仮定をしなければならないからです。

Frederick Vallaeys: すみません、どこに到達したいのですか？最終目標ではなく、何を達成しようとしているのですか？

Christopher Gutknecht: ああ、私たちがどこにいるかについて話すことができます。私たちは1年間アトリビューションに取り組んできました。2つのモデルをテストし、1つをプロダクションで使用しています。それはMarkovチェーンモデルで、毎日計算し、新鮮な結果を得て、チャネルの重みをアトリビュートしています。

Frederick Vallaeys: 待ってください、Markovチェーンですか？

Christopher Gutknecht: はい、Markovチェーンです。

Frederick Vallaeys: それについて話しましょう。多くの人がMarkovについて聞いたことがあり、プレゼンテーションを見たことがあると思いますが、少しリフレッシュさせてください。それは何ですか？そして、なぜそれを使用するのですか？より一般的なファーストクリック、ラストクリック、ポジションベース、リニアディケイ、Googleが提供するものと比較して。

Christopher Gutknecht: ルールベースのモデルですね。私たちの多くは、ルールベースのモデルを知っています。そして、2つの人気のあるデータ駆動型モデルがあります。1つはMarkovチェーンで、もう1つはShapley値です。簡単に言うと、Markovチェーンは除去効果に基づいています。つまり、2つの類似したチェーンがあり、1つに追加のタッチポイントがある場合、例えば、PPC、オーガニック、ニュースレター。そして、もう1つにはニュースレターのインタラクションがない場合、その位置でのニュースレターのインクリメンタル効果を見たいのです。そして、すべてのニュースレタータッチポイントにわたってそれを集計し、ニュースレターがあることの除去効果を示します。それがコンバージョンの確率を高めるかどうか。そして、Shapley値はゲーム理論に基づいており、すべてのゲームにわたってこのチャネルの平均的なペイアウトを示します。顧客の旅がゲームであり、チャネルが関与するたびにペイアウトがあり、それが収益や販売である場合、それがペイアウトへの貢献となります。私たちは2つのモデルで異なる結果を見ており、私たちが選んだのはMarkovチェーンモデルでした。なぜなら、それは上位ファネルのチャネルを輝かせるのに役立つからです。

Frederick Vallaeys: 興味深いですね。

つまり、別の視点で言えば、ラストクリックアトリビューションは下位ファネルがすべてのクレジットを得るものですが、それは上位ファネルを殺してしまいます。特に多くの入札や意思決定が機械学習によって自動的に行われる世界では、上位ファネルを評価しないと、システムはそれを割り引いて何もしなくなります。あなたが説明していることは、Google Analyticsでより簡単に使用できるポジションベースを使用することで、ルールベースのモデルでも達成できるかもしれません。しかし、あなたが今言及しているのは、これは単なるチャネル内の測定システムではないということです。そして、それについて実際に話しましょう。Google広告内でアトリビューションモデルを使用することもでき、すべてのタッチポイントをまたぐアトリビューションモデルを使用することもできます。KenやBrooke、これについての考えはありますか？両方を使用しますか？1つを専用に使用しますか？違いは何ですか？

Brooke Osmundson: はい、Kenに他の部分について話してもらいますが、私は実装のスペースにはいないので、ChrisやKenに任せますが、私の意見では、異なるアトリビューションモデルを測定することが初めての場合、100％両方で始めるべきです。Google広告やGoogle Analyticsで構築されているものがある場合、他のツールを探している場合、最初にそれらを比較して、ビジネスに最適なものを本当に理解する必要があります。Chrisが言っていたことに付け加えると、これが私たちがクライアントと話している会話です。私たちは少し遅れていると感じていますが、最近のユーザー行動の変化を理解するために、何が起こっているのかを理解するために、データを見て、どのように貢献しているのかを理解する必要があります。最終的には、ビジネスにとって意味のあるモデルを見つける必要があります。それがプラットフォーム内で既に構築されているものを使用するか、他のシステムで独自のカスタムモデルを構築するかにかかわらず、どこかから始める必要があります。

Ken Williams: もう1つ追加したいことは、私たちはかなり不完全なデータで作業しているということです。それを認識し、その影響を考え、異なるモデルの中で最適なものを見つけることに慣れることが重要です。それはビジネスの課題であり、マーケティングの課題です。ビジネスが答える必要のある質問から始めて、ビジネスモデルを考え、どのように人々が私たちと関わるかを考える必要があります。完璧なフィットはありません。あなたの顧客体験に最適な選択肢があります。選択肢を考え、テストすることが重要です。私が見つけた最大の課題は、実際には承認を得ることです。特に大規模な組織では、毎月結果を見ている多くの人がいるため、アトリビューションについての考え方を全員が同意することが重要です。そこから始めて、何かを選び、全員が同じページにいるようにすることが重要です。私にとって、それが最大の課題です。

Frederick Vallaeys: 他の人の意見も聞きたいです。Brooke、あなたは「ビジネスに最適なモデルを見つける必要がある」と言いましたが、それは常に何を意味するのでしょうか？ビジネスはエージェンシーであり、エージェンシーがパネルで最も安いクリックを得ていることを証明しようとしているのか、それとも純粋に収益と利益を動かすことについて話しているのか？

Brooke Osmundson: はい、私は間違いなく後者を指しています。なぜなら、私たちが見るのは、私たちのクライアントは現在B2Bスペースにいるため、ブランディングの努力に焦点を当て、フットプリントを拡大しようとしているからです。中から下のファネルにだけ焦点を当てていると、毎月、毎年そのプールは小さくなっていきます。私たちがペイドメディアから異なるチャネルを行うとき、LinkedInやGoogle、Twitterなど、名前を挙げれば、それらの多くはリサーチしているときに始まります。ですので、ビジネスに最適なモデルを選ぶ前に、各チャネルが全体的なコンバージョンや販売にどのように貢献しているかを見ています。それがビジネスに最適なモデルを選ぶという意味です。私は、マーケティングに最も多くのクレジットを与えるモデルを選びたいという企業やクライアントと話したことがあります。もちろん、マーケティングの予算は厳しい時期には最初に削減されるからです。しかし、データを見て、どのように貢献しているかを理解し、マーケティング以外のどのような努力をしているかを理解する必要があります。

Christopher Gutknecht: もしかしたら、追加できるかもしれません。すみません。インハウスの視点を聞かせてください。私が半年間使っているアナロジーは、サッカーのアナロジーです。チームを編成する際には、攻撃だけでなく、全体のチームが必要です。そして、それがうまく組み合わされている必要があります。ゴールを決めるのは攻撃の人々ですが、守備も必要です。ですので、さまざまな専門家が貢献するこの全体のセットが必要です。それは、リターゲティングだけでなく、コンテンツやブランディングも必要であることを理解するのに役立ちます。そして、私たちが見つけたのは、私たちが会社として投資したい分野があり、それがコンテンツです。製品コンテンツ、編集コンテンツです。そして、私たちは実際にどのモデルがコンテンツへの投資を正当化し、正しい方向に導くのに役立つかを決定しました。Markovモデルは私たちにとってうまく機能しました。例えば、私たちのブログは1％の収益シェアを持っていましたが、それが5％に増加しました。これは400％の増加です。そして、それは素晴らしいストーリーでした。実際、PPCは約9％失いましたが、ニュースレターも失いました。これらは1つの大きな絵にまとめる必要があるストーリーでしたが、今ではアルゴリズムモデルに基づいており、政治を取り除くことができます。もう1つ言いたいのは、あなたがプラットフォーム内で見るか、クロスチャネルで見るかということです。私たちの経験では、クロスチャネルのセットアップを正しく行う必要があります。チャネル内に入る前に、例えば、GCLIDレベルで行う場合、それははるかに複雑です。チャネル間で値を分配するためのインフラストラクチャをしっかりと構築し、その構造を本当に堅固にする必要があります。それからチャネルに入ることができます。それまでは、Google広告に仕事を任せ、正しいコンバージョン値を送信し、Google広告がその中でアトリビューションを行うことができます。

Frederick Vallaeys: 私が気になっている質問があります。あなたはマルコフモデルを選びましたが、それはGoogleのデータ駆動型アトリビューションに似ているように聞こえます。チェーンの中での一歩の追加のようなものです。それがどのように貢献したのか？なぜGoogleのDDAではなくマルコフを選んだのですか？

Christopher Gutknecht: 実際、Googleの推奨も試しました。Googleの製品の多くの基礎モデルはShapleyで、オープンソース化されています。それはFractributionと呼ばれています。リンクを共有できます。Googleのエンジニアやチームと約3か月間取り組み、その後マルコフチェーンを並行して実行し、結果を見ました。GoogleのFractributionでは、下位ファネルのチャネルを過大評価していることがわかりました。例えば、PPCやアフィリエイトの増加が見られました。リターゲティングでは実際に価値が減少し、コンテンツや上位ファネルでは減少しました。したがって、私たちは上位ファネル、特にコンテンツに投資したいと考え、マルコフチェーンを選びました。

Frederick Vallaeys: マルコフのセットアップ方法を学ぶにはどうすればいいですか？それはソフトウェアを通じてですか？

Christopher Gutknecht: はい。channel attribution.netのようなものを共有できます。これはオープンソースのパッケージで、イギリスの一人とイタリアの一人が作成しています。現在、パスまたは注文レベルで帰属値を返すプロパッケージをテスト中です。PythonバージョンとRバージョンがあり、無料で使用できます。分析の生データで動作します。私たちの場合、Universal Analytics 360を使用していますが、GA4の生データを調整してパッケージに結び付けることもできると思います。両方の方法を試すことができます。

Frederick Vallaeys: さて、GA4について話しましょう。Ken、あなたはその専門家です。GA4の新しい点についての紹介をお願いします。なぜ切り替えるべきか、または待つべきかについて教えてください。

Ken Williams: はい。GA4には多くの新しいことがあります。話すときには、3つか4つのカテゴリーにまとめています。そのうちの一つは、イベント駆動型データモデルの新しい概念です。データのフォーマットが少し異なります。これは、Firebase Analyticsが長年使用してきた構造で、モバイルアプリと非常にうまく連携します。現在、ウェブとモバイルが同じ構造を共有しており、シームレスな統合が可能です。

モバイルアプリがなく、ウェブのみの場合でも、このアプローチには大きな利点があります。エンゲージメントの測定方法が大きく変わりました。Universal Analyticsで見たことを考えると、ホームページを置き、すべての主要な指標がセッションベースです。多くの場合、メールキャンペーンを通じてどれだけのトラフィックを得たかを尋ねられると、通常、セッションで答えられます。訪問者が高品質かどうかを説明する場合、その答えは通常、バウンス率、ページごとのセッション、サイトの平均滞在時間で示されます。

これらはすべてセッションベースの指標です。イベント駆動型データモデルでは、エンゲージメント時間と呼ばれる新しい機能が導入されました。これは、古いバージョンの分析で抱えていたいくつかの問題を解決します。ウェブサイトでは、タブがアクティブなときにタイマーが動作し、そのページをアクティブに表示している時間が定期的にGA4に送信されます。モバイルアプリでは、アプリがフォアグラウンドにある時間を見ています。これは、デバイス間で非常に似た方法で扱われており、ウェブのエンゲージメント指標がモバイルアプリで意味を成すのに苦労していたため、便利です。これにより、ニュースサイトで記事を公開している場合、誰かがGoogle検索を行い、ページにアクセスし、記事を5分間読んで離れることができます。これはビジネスにとって成功した訪問ですが、Google Analyticsの旧バージョンではバウンスと見なされます。サイトの滞在時間は平均セッションで、セッションの持続時間はゼロです。これは、計算方法が一ページであるため、非常にネガティブに見えます。エンゲージメント時間はそれを取り除きます。これは特定の業界にとって有用です。ウェブとモバイルアプリケーションにとって非常に有用です。従来のページにアクセスし、別のページに移動し、さらに別のページに移動するという概念は、近年変わりました。人々がインターネットを使用する方法は、以前ほどではありません。GA4はこれをよりよく処理します。これはすべて、イベント駆動型データモデルのおかげです。

あなたが尋ねた大きなことは何かと言えば、それはすべて新しいユーザーの行動を説明する新しい方法に結びついています。しかし、他にもあります。クッキーのない未来やクッキーの厳しい制限に備えるためにリリースされた多くのことがあります。私たちはそれについて多く話すことができます。もう一つの大きなカテゴリーは、GA4がグローバルサイトタグの上に構築されていることです。これは、ユーザーインターフェースでの変更が実際にコードを変更することができるという点で役立ちます。タグマネージャーの変更を必要とせずにサイトのコードを変更できます。

これらはすべて大きなトピックです。もし深く掘り下げたい場合は、どれでも掘り下げることができますが、これらはGA4の大きなポイントだと思います。

Frederick Vallaeys: では、ユーザーの質問にうまく移行しました。トラッキングクッキーが消えつつある中で、これは誰にでも向けられたものではありませんが、どのような課題があると思いますか？そして、どのような解決策を考え始めていますか？

Christopher Gutknecht: インフラを整えるのが難しいということを言いたいと思います。今、私たちが取り組んでいるのは、すでに私たちに影響を与えている小さなステップです。例えば、SafariのITP 2.1は、7日後にファーストパーティクッキーを削除しますが、サーバーサイドクッキーは削除しません。今すぐ品質を向上させるためにできることは、サーバーサイドクッキーに移行することです。クッキーの書き換えサービスを使用するか、サーバーサイドタグマネージャーに移行することができます。それには組み込みの機能があります。iOS 14に関しては、今のところ良い答えはありません。何をすべきかを理解するために十分に調査していないので、今のところサーバーサイドクッキーに焦点を当てることをお勧めします。それは私が尊重するものです。完全にクッキーレスになることは、サーバーから状態を取得するためにユーザーに毎回ログインを強制する必要があるため、私には難しいです。

Brooke Osmundson: いいえ、続けてください。

Ken Williams: はい、私は明確なビジョンを持っているとは言えませんが、サーバーサイドクッキーに関するあなたの推奨を確認します。これは、いくつかのクライアントと一緒に行っていることです。ここでのコンセプトは、これを見ている誰かにとって馴染みがない場合、プライバシーに関連する2つのことに対応する必要があるということです。一つは規制で、GDPRにしばらく対応してきました。CCPAは米国で新しいものです。しかし、非常に人気のあるブラウザからの勢いもあります。Safariが最大で、Firefoxもそうです。クッキーを制限することです。AppleとMozillaのビジョンは、Facebookのような企業がドメインをまたいであなたを監視する能力を排除しようとしていることです。ログインしていない状態であなたが誰であるかを特定し、その情報を収集することです。これらの企業の目的が、私たちが行っていることを害することではないと思います。実際、WebKitチームからのかなりの作業が行われており、一般的なコンセンサスを築いているものを踏みにじることなく、アトリビューションを維持する方法を見つけようとしています。個人情報が企業によって収集されることに対する不快感です。

今、私たちが知っているのは、Appleの変更によって多くの人が予想以上に影響を受けているということです。昨年11月以降、Google Analyticsによってブラウザに設定されたクッキーは、7日間に制限されています。iPhoneやAppleコンピュータでサイトを訪れるユーザーは、セッション間に7日以上のギャップがある場合、新しいユーザーとして表示されます。これが実際の影響です。解決策は、いくつかの異なるカテゴリーに分かれています。今すぐできることは、サーバーからクッキーを書き込むことです。それは簡単ではなく、通常のマーケターではない開発スキルを持つ人々を巻き込む必要があります。それには少し挑戦があります。GA4でこれに対処するためのいくつかのことが進行中です。GA4とは別に、より良い解決策があると思います。GA4の世界では、最近発表された2つの大きな発表があります。ちなみに、私はGoogleの社員ではありません。皆さんと一緒にこれを読んでおり、深い洞察はありません。どちらもまだライブではありませんが、一つはGoogleシグナルにリンクされたレポートアイデンティティの概念です。Googleアカウントにログインしていて、広告のパーソナライズに同意している場合、newyorktimes.comにアクセスしてもログインしていないかもしれませんが、Googleは私が誰であるかを知っています。その識別子は、Google Analyticsでユーザーを認識するために使用できるものとして発表されています。サードパーティクッキーの削除がGoogleシグナルに与える影響は不明ですが、GoogleはChromeを所有しており、Chromeは市場シェアが大きいです。60％程度の柔軟性があります。これが生き残るための柔軟性がありますが、どうなるかはわかりません。彼らは実際に取り組んでいることをかなりオープンにしています。誰でも見ることができるプライバシーサンドボックスというものがあります。GA4関連のもう一つはコンバージョンモデリングです。これは、Safariの例で述べたように、セッション間に7日以上経過した場合、新しいユーザーとして表示されることです。これはデータにギャップを生み出すと考えることができます。私たちはそのギャップがどこにあるかを知っているので、Googleは機械学習を使用してそのギャップを埋めるために取り組んでいます。これは非常に重要です。これらは今、私たちのデータにあるギャップであり、ほとんどのアナリストはそれを知らずにいます。それを考慮していません。AppleやMozillaが行ったことに基づいて、トラフィックを見て、レポートを変更するのは非常に複雑です。ステークホルダーにとって、それは誰にとっても複雑すぎます。したがって、それは製品から来る必要があります。これがコンバージョンモデリングが試みていることです。これについては書かれていますが、まだ見たことはありません。これが一歩前進することを期待しています。

これらはGoogleの2つの解決策です。私はあまり話しませんが、実際により大きな影響を与える真の解決策は、フィールドテストや実験を行うスキルを向上させることだと思います。これは、広告を地理的に停止し、別の場所で実行して違いを比較するということを行ったことがある人がいるかもしれませんが、そのような実験は、ペイドメディアの人々にとって非常に重要になると思います。

Frederick Vallaeys: たくさんありますね、Ken。

Ken Williams: 長い間話しましたね。話しましょう。

Frederick Vallaeys: 興味深いですし、あなたが言ったことすべてについて3時間のセッションが必要なように感じます。すぐにそれを解き明かしますが、もう一つの質問があります。これはBrookeに向けられたものです。

GA以外のプラットフォームで好きなものはありますか？Mixpanelが例として挙げられています。ソフトウェアでビューをクリックと比較してどのように測定しますか？ビューは重要ですか？

Brooke Osmundson: わかりました。最初の質問を解き明かすために、他のプラットフォームについてです。完全に透明に言うと、現在、ほとんどのクライアントにGoogle Analyticsを使用しています。一つは、私たちがどこからでも働いているため、主にB2Bクライアントで、彼らは小規模かもしれませんが、エンタープライズまであります。しかし、Kenがトークの冒頭で言ったことに付け加えると、クライアントからの賛同を得ることがますます難しくなっています。データを持ってきても、彼らが理解できる方法で話す方法が課題です。したがって、このモデルに向かいたいと考えている場合でも、他のソフトウェアを見ている場合です。エージェンシー側からいくつかのアイデアをクライアントに持ち込むために、いくつかのソフトウェアを検討しています。KenやChrisに他のプラットフォームの推奨を尋ねるかもしれませんが、私が検討しているものの一つはMcConnellで、もう一つは最近Funnelを見ていました。しかし、たくさんあります。個人的には、それぞれの微妙な違いを切り分けて、より良い答えを提供する必要があります。しかし、2番目の質問、ビューでアトリビューションを助けるチャネルをどのように見るかですが、これはどのチャネルを見ているかによります。Google、Facebook、他のペイドメディアのチャネルを使用している場合、それらのプラットフォーム内の分析を見て、どのようにアトリビューションを行っているかを理解し、クリックしないが最終的にコンバージョンとして来るデータをキャプチャしていることを確認する必要があります。GA全体で各ペイドメディアチャネルを見ている場合、それは一つの部分に過ぎませんが、プラットフォーム内で見ているものと組み合わせることが重要です。今のところ簡単な解決策はありません。非常に断片化されているためです。正直に言うと、それは大きな課題ですが、より一般化された仮定をすることが必要になるかもしれません。これは、サードパーティクッキーがなくなるときに一部のケースになると思います。クライアントからは、顧客についてすべて知りたいという声を聞きますが、それは不可能です。したがって、より一般化された仮定をする必要があるかもしれません。これは、ブランドの要素があり、主な目標が彼らとエンゲージすることである場合に関連します。彼らはすぐにクリックしないかもしれませんが、プラットフォーム内とGoogle Analyticsや他のシステムで見ているものを見ていることになります。

Frederick Vallaeys: データには常にギャップがあり、完全な絵を得ることはできませんが、これがDerekの質問にうまくつながります。これはChrisに向けられたものですが、データのギャップがある場合、それをどのように埋めますか？どうやって正しい決定を下しますか？

Christopher Gutknecht: それは私に向けられたものでしたか？

Frederick Vallaeys: はい、この質問は特にユーザーのDerekが言っています。

Christopher Gutknecht: 最後の質問をお聞きしてもいいですか？私はしばらくの間、Snowplowをフォローしています。Snowplowは基本的にGA4やサーバーサイドGTMが目指しているものですが、Snowplowを実装するには非常に高度なデータ分析チームが必要です。SQLを書くアナリストのチームが必要で、その上にSnowflakeやLookerのようなものがあります。本当に高度なデータスタックです。最終的には生データが必要で、セッションやチャネルを取得するために生データをモデル化し、その上にモデルを構築する必要があります。いくつかのトラッキングシステムでそれを行うことができますが、最終的には非常に分析的で、ハードワークです。

Frederick Vallaeys: 組織として、それにどれだけ投資していますか？それはチームの一員ですか？それとも複数の人々のチームですか？それがあなたのフルタイムの仕事ですか？人々はこれらの問題を解決したいと思っていますが、現実的な期待として、どれだけ大きくなければならず、どれだけのお金を投資しなければならないのですか？

Christopher Gutknecht: 基礎から構築したい場合、少なくとも分析エンジニアリングチームが必要で、経験豊富なデータアナリストがフルタイムで必要です。そのデータアナリストが少しのデータサイエンス作業を行うことができます。消費するパッケージがある場合、または基礎から構築したい場合は、データサイエンスチームも必要です。インプレッショントラッキングやインプレッションアトリビューションモデリングについて触れると、旅行会社とのいくつかのチャットがありました。大規模なインハウスチームとデータサイエンスチームを持つ企業で、彼らはインプレッションアトリビューションモデリングを行わないようにと言いました。それは非常に複雑で、多くのインフラが必要です。私たちはそれを避けました。これを取り入れようとしました。正確なデータ。はい。クロスデバイス。まだモデルに適切に組み込んでいません。ユニバーサルアナリティクスのようにユーザーID情報を渡すオプションがありますが、ユニバーサルアナリティクスはクロスデバイストラッキングに理想的なソリューションではありません。GA4の方が優れています。最善の方法は、クロスデバイスシグナル、ログイン、メールオープンを確認することです。メールからは登録ユーザーであることがわかります。メールシステムがそれを行える場合、その情報を結びつけることができます。もちろん、その情報を何らかの方法でハッシュする必要があります。これが私が使用する2つのシグナルです。不完全なデータのソースはたくさんあります。いくつかは他よりも問題があります。例えば、SafariのITP問題では、7日後に新しいユーザーとして表示されることがあります。これはアトリビューションにとって大きな問題です。クッキーの同意は私にとってあまり大きな問題ではありません。追跡に同意しない場合、あなたはブラックです。旅の一部ではありません。完全な旅が欠けています。それは私の意見では簡単です。クッキーをサーバーサイドに強化することは役立つ解決策の一つです。クロスデバイスは、クロスデバイスシグナルを使用して、Google AnalyticsにユーザーIDとして送信することです。

そしてその時点からセッションをつなぎ合わせます。これがGoogleアナリティクスが提供していない部分です。他のツール、例えばSnowplowやSegmentのように、遡ってデータをつなぎ合わせることはできません。まあ、それがアナリティクスです。すべての目的に対応しようとしていますが、ユーザーIDのグラフ化には特に優れていません。したがって、いくつかのブラックデータや欠落データのソースがあります。

それに対処するためにできることを試みます。ケンやブルック、ギャップを埋める方法はありますか？

ブルック・オスムンドソン: 正直に言うと、クリスが言ったように、そのルートに進むには多くの時間と投資が必要です。ユーザーのつなぎ合わせやデバイスIDの帰属は、より長期的な解決策になると思います。

しかし、現時点では非常に複雑で、クリスが言ったように、インフラが整っていない限り、チーム内や大規模な代理店でその役割を持つ人がいる場合を除いて、長期的な解決策になるでしょう。しかし、多くの企業はそのリソースを持っていないのが現実です。

私たちが見ているのは、クライアントとデータについての会話を持ち、彼らが理解できる方法で説明することです。そして短期的には、ケン、あなたが言ったように、いくつかの未知の要素に対して快適に感じることが重要で、時には仮定を一般化する必要があるかもしれませんが、実際にテストを行い、何が最適かを見つける必要があります。しかし、そのリソースや投資する資金がない限り、すべてのピースに到達するのは長い時間がかかるでしょう。

ますます難しくなっています。

ケン・ウィリアムズ: ミュートになっています。

ブルック・オスムンドソン: あ、ケン、ミュートになっています。

ケン・ウィリアムズ: ありがとう。すみません。子供たちが騒がしいので、そうしています。最近これについてよく考えています。私のマーケティングキャリアの初期には、この360度の顧客の考え方を非常に強く信じていました。デジタルデータがあるので、顧客とのすべての接点をよりよく理解できるようになり、最終的には素晴らしいデータを手に入れ、すべてを知ることができるようになると信じていました。しかし、それは業界として諦めなければならないことだと感じています。Googleがサンプリングをリリースしたとき、多くの人が本当に苛立ちました。多くのクライアントが「これは本当の数字ではない」と言っていました。

しかし、現実は、ビジネスの質問を解決しているということです。将来的には、実際のデータを見ることが、コンバージョンモデリングやサンプリングを通じて得られたデータを見るよりも役立たない場合があるでしょう。これらのツールを活用して、何が起こっているのかをより明確に把握することができます。

しかし、最終的には、すべてのデータギャップを埋めることはできないということに慣れる必要があります。

フレデリック・ヴァレーズ: そして、これらのことに対する明確な答えがないという考えに慣れることも重要です。帰属モデルについて考えるとき、最適な帰属モデルは何かという質問が出てきますが、それに対する完璧な答えはありません。それは、ビジネス目標に関連するモデルを見つけることです。ケンが言ったように、フィールドタスクを行うときのように、1つの市場をオンにして他をオフにして、何が起こるかを見てみることです。

Googleがそのデータを取り去っているので、どのクエリを実行したかにこだわらないでください。ビジネスが達成しようとしていることに戻りましょう。

ケン・ウィリアムズ: いくつかのレベルがあります。検索を最適化するためには、特定の情報が必要です。帰属モデルをオンにして、それを使ってキャンペーンを最適化するのが最も理にかなっているかもしれません。しかし、Xドルを使って、そのリターンは何だったのかという質問に答えようとしている場合、それは帰属モデルの良いユースケースではありません。それは実験を行う必要があるユースケースです。結果は、何もしなかった場合に起こったことと、マーケティングの努力、そして測定できない口コミやノイズの組み合わせです。社会科学者は、100年以上にわたって同様のデータを使用して実験を行ってきました。これからもますます行われるでしょう。

フレデリック・ヴァレーズ: Facebookの帰属について、誰か意見がありますか？

ブルック・オスムンドソン: これは、ビューはあるがクリックはない場合の対処法に関する質問と並行していると思います。最初の質問がFacebookに特化していたかどうかはわかりませんが、YouTube広告やディスプレイ広告など、クリックに結びつかないものに対しても同じことが言えます。Facebookの帰属を、クライアント全体で見ていることに加えて、ブランド構築ではないことが多いです。クライアントの性質上、目標はサイトに誘導することです。ビュー帰属の対処法については、プラットフォームで利用可能なモデリングを見て、Facebookから実際に来ている人々のデータと結びつけて、全体像を理解しようとします。しかし、ギャップがあることに慣れることが重要です。

フレデリック・ヴァレーズ: では、Facebookではなく、Amazonについて少し話しましょう。Amazonの興味深い点は、すべての活動がAmazonのウェブサイト上で行われることです。それを理解に取り入れるためには、まだベータ版であると思われる帰属製品を使用する必要があります。Amazonと一緒に働いたことがある人はいますか？Googleアナリティクスや他の測定パッケージに適合しない部分をどのように考えていますか？

ブルック・オスムンドソン: 私自身は使用したことがありませんが、すみません、クリス、どうぞ。

クリストファー・グートネヒト: シンプルから複雑へと進む方法で答えようと思います。解決すべきことの大きな地図を描こうとすると、解決できないほど複雑になるでしょう。したがって、できる小さな部分から解決しようとします。Googleアナリティクスのデータ品質を改善し、チャネルを正しく定義し、ルールベースのモデルよりも少し優れたシンプルなモデルを定義し、トラッキングソースのギャップを解決することから始めます。しかし、非常にシンプルに取り組むことです。これは質問に答えていませんが、帰属に進む前に、測定データの品質に焦点を当てるべきだという別の推奨事項を指しています。チャネルを定義し、チャネルのトラフィック品質を正しくするための確立されたプロセスを持つことが重要です。ウェブアナリストやデータエンジニアをチームに迎えることです。

私自身は、代理店時代には帰属に進むことはありませんでした。データ品質と自動化に多くのことがありました。それは基本的にPPC自動化です。データ品質とアナリティクスに取り組む必要がある成熟度モデルの一部です。帰属に進む前に、その分野にもっと時間を投資することをお勧めします。データが不正確な場合、適切な帰属モデリングはできません。

フレデリック・ヴァレーズ: 賢明な言葉です。さて、次の時間のトップに近づいていますので、皆さんに話し合うべきだったことや、もっと学ぶべき素晴らしい場所についてお話しいただければと思います。どなたでも、クリスにお願いしたいと思います。

クリストファー・グートネヒト: 短く言及したことの一つは、GF4が生データのエクスポートを提供していることです。生データなしで独自の帰属モデルを構築することはできないと思います。BigQueryへの生データエクスポートを有効にするだけです。GA4での独自のセッションモデリングについてのリンクを投稿しました。これは、試してみることをお勧めします。生データが手元にあるので、さまざまな興味深いことができます。SQLを学び、生データを使って遊んでみてください。そこから始めると、通常はMediumに進みます。Mediumをご存知ですか？非常に中毒性があります。技術のハブであり、PythonやRでの帰属モデリングについての100以上の記事が見つかります。しかし、BigQueryにあるデータから始めて、SQLを使って遊んでみて、徐々に進めていくことをお勧めします。

フレデリック・ヴァレーズ: いいですね。ケン、あなたはどうですか？

ケン・ウィリアムズ: ええと、少し自己宣伝になりますが、ブログを持っていて、BigQueryとData Studio、GA4を使ったセクションがあります。クリスが話していたこととよく合うと思います。SQLをツールとして使いこなすことを強く信じています。マーケターがもっとやるべきことです。生データを扱うための学習曲線はそれほど高くありません。Googleは少しトリッキーですが、私はそれについて多く書いています。人々がそれを役立てることを願っています。それが一つです。もう一つは、TwitterやMeasure Slackを使っている場合、Measure Slackをチェックすることをお勧めします。Measure Slackは、このグループが知っているかどうかわかりませんが、measure.chatにアクセスしてサインアップできます。アナリティクスやBIで働く人々の大きなコミュニティで、問題を解決するのを助け合っています。非常に良いグループで、製品を売り込む人がいないように管理されています。Twitterでは、Charles FarinaやAnalytics ManiaのJulius Fedorovicなど、業界の新しいことを常に把握している人々がいます。私はTwitterが得意ではありませんが、彼らの情報を60％くらいはフォローしています。これらを私のおすすめとして挙げておきます。

フレデリック・ヴァレーズ: ありがとう、ブルック、あなたはどうですか？

ブルック・オスムンドソン: 正直に言うと、実装スペースにいない人々が、どの帰属モデルが最適かを理解しようとしている場合、またはそれぞれの利点を理解しようとしている場合、独自の調査を行い、それらを研究することが重要です。私自身は、GA4により深く関わるにつれて、クライアントとの会話を持つ前にブラッシュアップしたいと思っています。私は本当に詳細に入り込みたいので、Googleの開発者ツールを通じて、すべてがどのように機能するかを本当に理解しようとしています。私自身の研究を行い、クライアントとそのように話す方法をよりよく理解するためです。マーケティングの観点から、より一般的な用語で理解しようとしています。クライアントに依存している場合、これらの推奨を行ったり、ボールを転がしたりするために、各モデルについての調査を行い、カスタムモデルが利用可能な場合、それらを構築することをお勧めします。そして、ブログ記事がたくさんあるので、関連性のあるものを見つけることが重要です。ケンのブログを将来読むのを楽しみにしていますが、私自身は開発者ガイドにいます。

フレデリック・ヴァレーズ: 開発者ガイドも大好きです。素晴らしいアドバイスです。

さて、ブルック、ケン、クリス、ありがとうございました。素晴らしいアドバイスをいただき、皆さんが行動に移すことを願っています。複雑なこともありますが、時間を投資する価値があるようです。PPC Town Hallの別のエピソードをご覧いただき、ありがとうございました。3月には2つのエピソードがあり、レポート、競合分析、入札管理について話します。それについての通知メールをお待ちください。3月10日と24日に行われます。ご覧いただき、ありがとうございました。素晴らしい水曜日をお過ごしください。