マルチタッチアトリビューション（MTA）：定義とモデル

マルチタッチアトリビューション（MTA）は、コンバージョンのクレジットを、顧客が購入前に接触したすべてのマーケティングタッチポイントに分割する測定モデルであり、単一の広告やクリックにすべてのクレジットを与えるものではありません。買い物客がネイティブ広告を見て、後でリターゲティング広告をクリックし、ブランド検索後にコンバージョンした場合、MTAはそのコンバージョンの分数シェアを3つのタッチそれぞれに割り当て、すべてを最後のタッチに与えることはありません。

一般的なMTAモデル#

線形モデルはすべてのタッチポイントに均等なクレジットを与えます。時間減衰モデルは、コンバージョンに近いタッチポイントに、より遠いタッチポイントよりも多くの重みを与えます。位置ベース（U字型）モデルは、最初と最後のタッチに大きなシェアを与え、残りを中間に分割します。データ駆動型またはアルゴリズムモデルは、しばしばShapley値や類似のゲーム理論アプローチに基づいており、固定ルールを適用する代わりに、履歴データから各タッチの限界貢献を直接推定します。

シングルタッチモデルとの違い#

最もシンプルな代替案は、定義されたアトリビューションウィンドウ内で最後に発火したタッチポイントに、購入時点のコンバージョンピクセルを介してクレジットを与えることです。これは計算が簡単ですが、販売を成立させるのではなく製品を紹介する傾向があるネイティブディスカバリー配置のようなファネル上部のチャネルを体系的に過小評価します。MTAはこれを修正するために、パス全体にクレジットを分散しようとします。これにより、通常、ファネル上部のネイティブ広告やディスプレイ広告は、ラストタッチモデルよりもMTAモデルでより価値があるように見えます。

実行が難しくなった理由#

MTAは、単一のユーザーのタッチポイントをデバイスやセッション間で結合することに依存しており、これには永続的な識別子（クッキー、モバイル広告ID、またはログインユーザーのマッチ）が必要です。ブラウザのクッキー制限とプラットフォームレベルのトラッキング制限により、この結合は時間とともに漏れやすくなり、MTAモデルは決定論的なクリックトラッキングに代わり、ギャップを埋めるためにモデル化または確率的なマッチングにますます依存しています。これが、多くの広告主がファーストパーティデータ収集に投資する理由の一部です。なぜなら、直接所有するユーザーレコードは、レンタルしたものよりもプラットフォームのトラッキング変更に対して耐性があるからです。

他の測定との位置づけ#

MTAは、チャネル価値の最終的な判断ではなく、勝利パス上でどのタッチポイントが一緒に現れる傾向があるかを示す、ファネル中間の診断ツールとして最適に機能します。本格的なメディアバイイングチームは、モデルが示すチャネル価値が実際の実験的ホールドアウトに耐えられるかどうかを定期的に確認します。なぜなら、MTAがコンバージョンの3分の1に貢献していると言うチャネルでも、実際にテストグループに対してオフにすると、効果がほぼゼロに近づくことがあるからです。

どのチャネルがファネル上部の認知を促進しているかを理解するには、実際に何が実行されているかを知ることから始まります。OpenAdLibraryのネイティブ広告スパイツールは、あなたの縦断でどの広告主が積極的にネイティブクリエイティブを実行しているかを示し、自分のモデルでチャネルにどの程度のアトリビューションクレジットを与えるかを決定する前に有用なインプットを提供します。

実用的な設定の注意点#

MTAを正しく行うには、すべてのネットワークで一貫した追跡識別子が必要であり、同じユーザーのタッチポイントを実際にマッチングできるようにすること、さらにすべてのチャネルで一貫して適用されるアトリビューションウィンドウの長さが必要です。プラットフォーム間でウィンドウが不一致（あるダッシュボードでは7日間、別のダッシュボードでは30日間）だと、モデルが実行される前にクロスチャネルのMTA比較が無効になります。基礎となる広告費用とコンバージョンデータをクリーンにすることは、その上により洗練されたデータ駆動型モデルに投資する前に行う価値があります。