# すべての広告の真のインパクトを測定 — クリックされなくても 毎日Metaに多額の費用を投じていても、ほとんどのインプレッションはクリックされません。その影響は測りにくいままでした。AttribulyのFull Impactアトリビューションモデルが、その価値を可視化します。 ## 20,000+ のブランドに信頼されています ## 従来のアトリビューションでは、購買を動かす本質を取りこぼします Meta、YouTube、TikTokなどのディスプレイ広告は、ユーザーが何かをクリックするずっと前から購買意欲を生み出します。従来のアトリビューションはクリックされたものにだけクレジットを付与し、増分収益を生む要因を捉えられません。 ## あらゆるインプレッション、クリック、ジャーニーの影響を可視化します。 ### チャネル横断で顧客イベントを追跡 広告とサイトのすべての接点を含む、完全なユーザージャーニーを取得します：表示、クリック、検索、カート追加、再訪… ### 非クリックのインプレッションの影響をモデル化 AIで大規模な行動パターンを分析し、見えないインプレッションが最終的なコンバージョンに与えた寄与を推定します。 ### AIアトリビューションモデルでタッチポイントを重み付け ラストクリックモデルのように位置だけに注目するのではなく、タッチポイントの実際の価値を動的に測定します。特定のタッチポイントが本当にコンバージョン率の向上を促進しているかを分析し、お客様のビジネス特性に合わせた独自のクレジット配分を作成します。 ## 仕組み ### 合成エクスポージャー（露出）モデリング ディスプレイ広告のような上流施策は、従来のクリック起点のアトリビューションでは大きく過小評価されます。 AttribulyのSynthetic ExposureはAIで大規模な行動パターンを学習し、ユーザー単位のインプレッションログに頼らずに「見えない」インプレッションが最終コンバージョンにどう寄与したかを推定します。これにより、認知施策への投資を測定可能にします。 - 数百万のユーザージャーニーからAIでパターンと行動相関を学習 - インプレッションが寄与する確率を予測 - プライバシーに配慮。インプレッションログなしで比例配分の影響を算出 ### AIアトリビューションモデルでタッチポイントを重み付け ほとんどのアトリビューションモデルは、ラストクリックにすべての功績を与えるか、均等に分割するかといった恣意的なルールに依存しており、各インタラクションの真の影響力を無視しています。 当社のモデルは、コンバージョン確率をどれだけ高めたかを計算することで、各タッチポイントの独自の貢献度を評価します。上流ファネルのマーケティングやクロスチャネルのインタラクションの実際の価値を明らかにし、公平な功績配分を保証します。 ## 得られること ### ディスプレイ広告の真のインパクト Meta、YouTube、TikTokなどでクリックされないままリフトを生む上流キャンペーンの影響を特定します。 ### より良い予算配分 「ラストクリックが取れるもの」へ予算を偏らせるのを止め、増分成長が生まれる場所へ投資できます。 ## GA4 DDA との比較 | カテゴリー | GA4 | Attribuly Full Impact | | --- | --- | --- | | **データセット** | Google エコシステムのみ | Attribuly に接続されたすべてのデータポイント | | **透明性** | ブラックボックス設計 | すべての注文のカスタマージャーニーを確認可能 | | **アトリビューションアルゴリズム** | Focus on relevance | Focus on incremental impact | | **ビュースルー** | Google 広告のみ | Meta, Tiktok, Amazon など多数 | ### よくある質問 非クリックインプレッションの影響モデリングはどのようなシナリオに適用されますか？ 主に、ユーザーの行動パスの最初のタッチポイントがダイレクト、オーガニック検索、ブランド指名検索広告、メール、その他タッチポイント情報の欠落が明らかなチャネルである注文に適用されます。 YouTube などのプラットフォームでの KOL/コンテンツ型の露出は、Full Impact やアトリビューション分析に含まれますか？ YouTube KOL 動画のプレースメントが広告であれば、そのデータを Full Impact に含めることができます。単なるオーガニックな YouTube コンテンツの視聴であれば、Full Impact の予測範囲に含めることはできません。