GA4 アトリビューション分析ツール

コンバージョン経路を可視化し、マーケティング施策を最適化

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分析結果の読み解き方

サンキーダイアグラムの読み方

1 ノード（四角形）の意味

各ノードはコンバージョンに至るまでのステップごとのチャネルを表します。左から右へ「ステップ1」「ステップ2」...と時系列で並び、最後にCV（コンバージョン）ノードがあります。

Organic Search

Paid Search

CV

2 リンク（帯）の太さ

ノード間をつなぐ帯の太さはフロー量（経路の件数）を表します。太いリンクほど多くのユーザーがその経路を通ってコンバージョンしたことを示します。

3 色の意味

色はチャネルグループを表しています。同じ色のノードは同じ種類の流入経路です。

Organic Search（自然検索）

Paid Search（検索広告）

Display（ディスプレイ広告）

Social（SNS）

Direct（直接流入）

Referral（参照元）

4 CVノードの意味

右端の緑色の「CV」ノードはコンバージョン完了を表します。全ての経路はこのCVノードに到達し、ノードの高さは総コンバージョン数を示します。

アトリビューションモデルの解説

アトリビューションモデルは、コンバージョンに至るまでの各接点（チャネル）にどのように貢献度を配分するかを決めるルールです。目的に応じて適切なモデルを選択することで、より正確な施策評価が可能になります。

モデル	特徴	向いているケース
ラストクリック	CV直前の接点を100%評価	刈り取り施策の評価、短期的なROI測定
ファーストクリック	最初の接点を100%評価	認知獲得施策の評価、新規顧客獲得
線形	全接点を均等評価	バランスの取れた評価、全体把握
減衰	CV直前ほど高く評価（時間減衰）	短期的な施策効果の評価
接点ベース	最初40% / 最後40% / 中間20%	認知と刈り取りの両方を重視

モデル選択のポイント

- 単一のモデルで判断せず、複数モデルを比較することで多角的な評価が可能
- ファーストクリックとラストクリックの差が大きいチャネルは役割が明確
- 線形モデルは全体のバランスを見るのに適しています

チャネル役割分析の読み方

認知獲得指数とは

認知獲得指数 = (ファーストクリック - ラストクリック) / ラストクリック x 100

正の値が大きい認知獲得型（ユーザーを最初に連れてくるチャネル）

負の値が大きい CV促進型（最後の一押しに強いチャネル）

0に近いバランス型（認知から刈り取りまで安定して貢献）

散布図の見方

X軸：認知獲得指数

CV促進型

認知獲得型

バランス型

Y軸：バランス指数

1に近い：経路全体で均等に貢献

1より大きい：中間接点での貢献が大きい

1より小さい：最初または最後に集中

散布図の領域と意味

認知獲得型

新規ユーザーを連れてくる

バランス型

全体的に安定した貢献

CV促進型

最後の一押しに強い

分析結果の活用方法

予算配分への示唆

- 認知獲得型チャネル：新規顧客獲得を目指す場合に予算を増やす
- CV促進型チャネル：短期的な売上向上を目指す場合に予算を増やす
- バランス型チャネル：安定した基盤として継続的に投資する

チャネル間の役割分担の理解

- 各チャネルがカスタマージャーニーのどの段階で活躍しているか把握
- 認知→検討→購入の流れを設計する際の参考に
- チャネル間の相乗効果を見つける

マーケティング施策の改善ポイント

- 経路パターンの分析：よく使われる経路を強化し、離脱が多い経路を改善
- チャネル連携の最適化：効果的な組み合わせに広告予算を集中
- クリエイティブの改善：各チャネルの役割に合わせたメッセージング

用語集

CV（コンバージョン）

ウェブサイトやアプリで達成したい目標アクション。例：購入、会員登録、資料請求、問い合わせなど。

タッチポイント / 接点

ユーザーがコンバージョンに至るまでに接触したチャネルや広告のこと。例：検索広告をクリック、SNS投稿を閲覧など。

アトリビューション

コンバージョンに対する各タッチポイントの貢献度を評価・配分すること。「どのチャネルがどれだけ貢献したか」を明らかにする。

参照元（Source）

ユーザーがどこから来たかを示す情報。例：google、facebook、yahoo、直接流入（direct）など。

メディア（Medium）

どのような方法で流入したかを示す情報。例：organic（自然検索）、cpc（クリック課金広告）、referral（参照サイト）など。

チャネルグループ

参照元/メディアをカテゴリ分けしたもの。例：Organic Search、Paid Search、Social、Direct、Display、Emailなど。

ファーストタッチ / ラストタッチ

ファーストタッチ：ユーザーが最初に接触したチャネル。ラストタッチ：コンバージョン直前に接触したチャネル。

アシスト

最初と最後以外の中間タッチポイント。直接的なコンバージョンには至らないが、ユーザーの検討を促進する役割。

分析条件

データセット

分析軸

開始日

終了日

CVイベント

最大ステップ数: 5

アトリビューションモデル

ラストクリック

CV直前に100%

ファーストクリック

最初の接点に100%

線形

全接点に均等配分

減衰

CV直前ほど高い

接点ベース

最初40%/最後40%

経路パターンランキング

順位	経路パターン	件数	割合

アトリビューションモデル比較

各モデルでのチャネル別貢献度を比較

チャネル	ラストクリック	ファーストクリック	線形	減衰	接点ベース	役割

モデル間比較チャート

ファーストクリック vs ラストクリック

チャネル役割分析

認知獲得型 vs CV促進型

認知獲得型

CV促進型

バランス型

分析を開始するには

上部のコントロールパネルでデータセット、期間、CVイベントを選択し、「分析を実行」ボタンをクリックしてください。