(リアルアナリティクス)スマートフォン用の表示で見るスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。本ブログでのアトリビューション連載第3弾です。今回はアトリビューションを行うために必要なデータを紹介いたします。その2:アトリビューション評価の難しさアトリビューション分析を行うためには、大きく分けて2種類のデータが必要となります。1つ目は「ユーザーの行動」に関するデータ。二つ目は「コストと収益」に関するデータです。今回はまず、「ユーザーの行動」データを見てみましょう。1)ユーザーの訪問日時と回数アトリビューション分析を行う際に必要なのは、通常のアクセス解析ツールのデータとして見える、セッション単位のデータではなくユーザー単位のデータになります。セッション単位ですと、初回やそれ以降の訪問にも成果の貢献を与えるという、アトリビューションの考え方そのものが出来ません。通常アクセス解析ツールではユーザーの特定をCookieを使って行なっています。初回訪問時にCookieに固有のID*1をセットし、それ以降の訪問はCookieに入っているIDを取得し、同じユーザーという認定をします。これによって、アクセス解析ツールでは新規・リピートの区別などをつけています。上記はこのブログに追加されているGoogleAnalyticsが送信しているデータを表示しています。1902150712」という値があるのがわかるかと思います。これが私*2を特定するIDです。その下に履いているデータも見てみましょう。今回訪問日時を意味しています。アトリビューション分析を行う上では、以下のような情報が必要となります。14時51分以下略このような情報があれば、いつユーザー単位でサイトへのアクセスがあったかがわかります。2)流入元1)の情報に付随して、どこから流入があったかを把握する必要があります。アトリビューションでは集客の間接効果を見ます。そのためには、どこから集客出来たかがわかる必要があります。必要な情報はサイトに入ってくる前の「リファラー」です。サイト来訪に貢献したリファラーを取得します。自分でリンクを貼れるところ(例:リスティング・バナー・メールマガジン・ソーシャルメディア)などに関しては、広告パラメータを付けることによって、明示的にどこから来たかを把握することが出来ます。Analyticsの場合はURL生成ツールなどがあります。他のツールでも基本的にはURLにパラメータを付けることで、流入元を見分けます。リスティングの部分にサイトへのリンクが出たとします。同じページに貼ってあるので、リファラーは一緒になってしまいます。これでは、区別がつきません。そのため、流入してくるURLにパラメータをつけて区別をします。