「誰が・どう動いて成果になったか」を特定する ―― コンバージョン属性とコンバージョンフローの活用術
1.はじめに
前回は、「カテゴリ分析」や「詳細分析」を用いて、キャンペーンや広告ごとの成果を評価する方法を学びました。これらは「どの広告が効率的か」という「施策軸」の分析です。
本記事では、一歩踏み込んで「ユーザー軸」の分析へと進みます。コンバージョンしたユーザー一人ひとりの属性や、成果に至るまでの具体的な足跡（経路）を可視化することで、「なぜその成果が生まれたのか」という背景を解き明かしましょう。
1-1.この学習でのゴール
- 「コンバージョン属性」画面を活用し、個別のユーザーがどの広告にどの順番で、「どれくらいの検討期間・接触回数」を経て成果に至ったかを把握できる。
- 「コンバージョンフロー」画面を活用し、自社における「コンバージョンへの黄金ルート（勝ちパターン）」を特定できる。
1-2.こんな方にオススメ
- CPA（獲得単価）だけでなく、購入単価や会員ランクなど「コンバージョンの質」を分析したい方。
- ユーザーが最初に広告に触れてからコンバージョンするまで、一般的にどれくらい時間がかかるのか（検討期間）を知りたい方。
- 認知施策と獲得施策の「相性」を可視化し、予算配分の根拠を強化したい方。
2.ユーザー単位の「生データ」を覗く
コンバージョン属性画面は、アドエビスが計測した施策データをユーザーの施策接触経路軸で統合・集計した分析画面であり、1件1件のコンバージョンデータを詳細に確認することができます。
「人」にフォーカスした分析
この画面の最大の特徴は、アドエビスが持つ広告接触履歴に、複数の情報を紐づけて確認できる点です。
例えば、以下のような情報を掛け合わせて確認できます。
| 番号 | 項目名 | 内容 |
|---|---|---|
| 1 | 共通機能 | 期間設定やデータのダウンロードができます。 詳しく知りたい方は前のカリキュラムをご確認ください。 |
| 2 | コンバージョン属性 | CVした際の以下情報が表示されます。 ・CV名 ・CV時間 ・ユーザーID ・属性情報（売上金額、項目1～5）※ 属性情報には性別や年齢といったデモグラ情報やフォーム情報など認識の情報を取得することができます。 ・デバイス ・潜伏期間 ・接触回数 ※あらかじめ、コンバージョン属性情報の取得設定が必要です。 ※個人を特定できる情報の取得は禁止させていただいております。 |
| 3 | 接触情報 | 広告や外部リンクなど、CVまでに接触したチャネル情報が表示されます。 CV直前に接触した情報が「直接効果」、それ以前の接触が「間接効果2～10」、初回の接触が「初回接触」で表示されます。 |
「潜伏期間」と「接触回数」が教えてくれること
単なる「1コンバージョン」という結果も、その裏側にあるユーザー行動は様々です。
- 潜伏期間
初回接触からコンバージョンまでの日数。これが長い場合は「検討期間が長い商材」であり、リターゲティング広告の重要性が高いことが分かります。 - 接触回数
コンバージョンまでに触れた広告の回数。回数が多いほど、ユーザーは複数の情報を比較検討しており、各タッチポイントでのメッセージ設計が重要になります。
また、広告タブ、全トラフィックタブに切り替えることで、広告単体もしくは広告以外の自然検索や外部リンクを含めた「全タッチポイント」でのユーザー像を把握することも可能です。
3.成果への「足跡」をランキング化する
属性画面が「個別の動き」を見るのに対し、コンバージョンフロー画面は「多くのユーザーに共通する代表的な経路」を可視化するための画面です。
「点の評価」から「線の評価」へ
多くのマーケターが「特定の広告Aにて、CPAが高いから停止しよう」といった判断に陥りがちです。しかし、コンバージョンフロー画面を見れば「広告Aで初めてブランドを知り（初回接触）、最終的に自然検索でコンバージョン（直接効果）している」という「勝ちパターン」が見えてくることがあります。
画面から読み取れる主要指標
コンバージョンフロー画面では、特定の経路パターンごとに以下の数値を算出します。
- コンバージョン数
その経路を通ってコンバージョンした総数。 - 平均潜伏期間 / 平均接触回数
そのルートを通るユーザーは、どれくらいのリードタイムがあり、どれくらい施策に接触したか。 - 売上総額 / 平均売上
特定の経路（例：認知広告、比較サイト経由）が、高単価なコンバージョンに繋がっているか。
「特定の初回接触媒体が、どの媒体の直接効果に貢献しているか」をランキング形式で把握することで、施策間の相関や繋がりが可視化されます。
4.PDCA活用シーン
データを確認した後に、現場でどのようなアクションを起こすべきか。具体的な3つのケースを紹介します。
高単価ユーザーの「入り口」を強化する
コンバージョン属性画面で「売上金額」が高い順にソートします。
上位ユーザーの「初回接触」に共通する施策（例：特定の専門特化メディア）があれば、その施策は「優良顧客を連れてくる力」があると判断できます。全体のCPAが悪くても、その施策の予算を維持、あるいは増額する根拠になります。
検討期間に合わせたリターゲティング設計
コンバージョンフロー画面で「平均潜伏期間」を確認したところ、平均14日かかっていることが分かりました。
- 改善策
今まで配信期間を「3日間」に集中させていたリターゲティング広告の配信設計を、「14日間」まで拡大し、7日目以降は「検討の後押しをする比較コンテンツ」にクリエイティブを切り替える、といったシナリオ変更を行います。
施策の「相性」に基づいた予算のセット運用
コンバージョンフロー画面で「Instagram広告（初回）→ リスティング広告（直接）」という経路が、自社で最もコンバージョン数が多い「勝ちパターン」だと判明しました。
- 改善策
Instagram広告の予算を削ると、連鎖的にリスティング広告のコンバージョンも減るリスクがあります。この2つを「セットの施策」として捉え、Instagram広告の評価指標を「直接コンバージョン」ではなく「どれだけリスティング広告へパスを送れたか」という中間指標に切り替えて運用を継続します。
5.おわりに
「コンバージョン属性」と「コンバージョンフロー」は、施策ごとの成果だけではなく、その中にある「ユーザーの動き」を可視化するための画面です。
- 「コンバージョン属性」画面で「誰が」を具体化し
- 「コンバージョンフロー」画面で「どう動いたか」の必勝パターンを見つける
この「人」にフォーカスした分析ができるようになると、広告運用は単なる「クリックでの評価」から、ユーザーの意思決定を支援する「コミュニケーション設計」へと進化します。
次回は、これらの間接効果や初回接触の貢献を、自動で生産性換算して評価する「コストアロケーション分析」について解説します。いよいよ、広告予算の最適化に向けた核心へと迫っていきましょう。
