広告管理画面では正しいコンバージョンをレポートできない？Web広告の効果測定を正確に行うために不可欠な施策とは

Web広告の運用パフォーマンスを月次・日次などで集計する「広告レポート」は、広告予算の配分やその後の運用方針を決定するために、非常に重要な資料です。広告代理店の皆様も、この広告レポートの作成業務に日々尽力されているかと思います。
広告レポートに求められるのは、何はなくともデータの正確性。中でもコンバージョン（成果）は運用型広告における最も重要な指標の一つであり、正確な計測が求められます。
しかしGoogleはじめWeb広告媒体の管理画面から得られるデータ数値は、必ずしも正確な広告成果を示していないケースが、少なからずあるのをご存じでしょうか。
今回は、コンバージョンをはじめとするWeb広告の運用成果を正しく計測・レポートすることの重要性や広告レポートの正確性に影響を及ぼす要因、正確な値を把握して間違いのない広告運用を行うためのポイントをご紹介します。

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コンバージョンとは？

多くのクライアントにとって、Web広告運用において最も重要な指標は「コンバージョン」であり、広告を出す目的を端的に申しますと「限られた予算・期間で、より多くのコンバージョンを獲得すること」に他なりません。広告代理店様が広告レポートを作成・分析するのも、そのためと言って良いでしょう。

コンバージョン（Conversion）という言葉そのものは「変換、転換」といった意味の英単語です。野球でポジションが変わるのを「コンバート」、データや信号などを変換する機器装置を「コンバータ」と呼ぶのと同じ語源ですね。
Web広告を運用されている皆様はご存じの通り、インターネットの世界においてコンバージョンは「成果」という意味で使われます。広告配信を通じて潜在顧客が見込み客に、あるいは顕在顧客に変換するというアクションが、Web広告での成果だということです。
具体的には、ユーザーが広告を通じて、次のようなアクションを取った時に「コンバージョンを獲得した」などと表現します。

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コンバージョンレポートとは

通常、広告レポートでは各広告のインプレッションやクリック数・クリック率、費用など数多くの成果指標を、広告媒体別・デバイス別などでセグメントして集計・レポートします。一方、上記のコンバージョンに関連するデータに主眼を置いて作成された広告運用レポートを「コンバージョンレポート」と呼びます。
コンバージョンレポートは、獲得したコンバージョンにおける接触履歴や属性（詳しくは後述します）、ユーザー識別情報などをリスト化したもので、一般的な広告レポートにあるインプレッションやクリック数などは含まれません。コンバージョンレポートは、一部の広告分析ツールで作成可能です。

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広告レポートが不正確だと経営判断をも誤る

Web広告代理店の皆さまが、決して少なくない工数をかけて定期的に広告レポートを作成する目的は何でしょうか？
一つにはもちろん、一定期間における広告の運用成果をクライアントや社内関係者に報告するため。もう一つは、レポートの内容を分析・検証して課題を発見し、以降の広告運用やビジネス展開の判断材料とするためです。そして後者のほうがより重要であるのは言うまでもありません。

ですから、もし仮に広告レポートの内容が実際の運用状況を正確に示していないと、そのレポートに基づく分析や運用判断もまた、誤ったものになってしまいます。

• 本当は集客効果の高い広告媒体への出稿を停止してしまう
• 実際は効果の薄い媒体に対して、広告予算を傾注してしまう

こうした判断ミスは、広告の費用対効果に直結します。その結果クライアントに「これだけ広告を出しているのに、なんで売れないんだろう…」という不審を持たれてしまうと、代理店としての立場や信頼関係は危うくなってしまうでしょう。
特に、前章で述べたコンバージョンに関して取得データに誤りがあると、その後の広告運用を大きく見誤ってしまうかもしれません。

広告レポートの「正確さ」は、クライアントの経営判断にも影響する重要なポイントであることを今一度知っていただきたいと思います。

その管理画面の数値、本当に正しいの？

広告レポートを作成するには、「Google広告」「Yahoo広告」などの各種広告媒体の管理画面から得られるデータを手動でコピーしてExcelなどのドキュメントに貼り付ける、あるいは自動化ツールを使って各媒体のデータの取得・出力を行う、という方法が一般的だと思います。

普通「正確な広告レポートを作るべし」と聞くと、このコピペや出力作業をミスなく正確に行うこと（ダブルチェックなど）だと考えがちです。しかし、もし広告媒体から得られるデータがそもそも正確でない、広告パフォーマンスを正しく表していなければ、手の打ちようがありません。

実際には、様々な要因によって、広告媒体側での計測値が広告効果を正しく示していないというケースがあります。
その代表的な要因についてご説明していきたいと思います。

正確な値を把握できない要因1：コンバージョン重複

すでに前の章でご説明したように、オンライン広告の運用効果を示す指標の中でも、最も重要なものがコンバージョン（CV）です。コーポレートサイトの資料請求、ECサイトの商品購入、会員登録など、クライアントが獲得したい最終目的をコンバージョンに設定し、いかに広告からコンバージョンに導けるかに運用担当者は知恵を絞ります。

ところが、この最重要指標であるコンバージョンが、広告媒体で正しく計測されないケースがあるのです。
具体的には、ユーザーが複数の広告を経てコンバージョンに至った場合、同じコンバージョンが複数の媒体にカウントされてしまうことがあります。この現象が「コンバージョンの重複」です。

例えば、1人のユーザーがGoogle・Yahoo・Facebookの3媒体の広告をクリックした後にECサイトで商品を購入した場合、広告運用トータルで見れば、3件のCVを獲得したと計測されてしまいます。
広告媒体の管理画面や通常のレポートツールから得られる計測値だけを広告レポートで見ているのでは、個々の広告効果を正しく評価することはできません。

現在はオンライン上に多種多様な情報媒体が存在し、消費者は複数のチャネルを横断しながら情報収集や購買行動を行っています。カスタマージャーニー（コンバージョンに至るまでのプロセス）は多様化・複雑化の一途をたどり、顧客動向に即したマーケティングが非常に難しくなっているのは広告代理店の皆様もよく知るところでしょう。
そしてWeb広告についても、検索連動型広告・ディスプレイ広告・動画広告・SNS広告・リターゲティング広告など様々な形態があります。

コンバージョンの重複を回避し、広告分析に足る正確なCV計測を行うためには、ユニークユーザーの一連の接触履歴を一元管理できるシステムが不可欠です。これについては後ほど詳しくご説明いたします。

正確な値を把握できない要因2：ウェブブラウザのトラッキング規制

Webマーケティングに携わる方なら「ITP」 という言葉を見聞きされたことはあるのではないでしょうか。
ITP（Intelligent Tracking Prevention）とは、2017年にApple社が発表した、ウェブブラウザ「Safari」内でのCookie（クッキー）を活用したトラッキングを防止する機能です。

Cookieは、サイト閲覧者のユーザー情報や行動ログを一時的にブラウザに保管しておく仕組みのことです。閲覧中のサイト管理者が発行する「1st party Cookie」と、サイト管理者以外の第三者が発行する「3rd party Cookie」の2種類があり、特に後者は、複数サイト・媒体をまたぐオンライン上での行動履歴を把握できるため、広告配信や計測などに活用されています。

ITPでは、サイト離脱後もユーザーの行動を追跡するのはプライバシー侵害につながるという観点から、3rd party Cookieの活用に厳しい制限をしています。ITPは2017年以降も段階的にアップデートを繰り返し、現在は、1st party Cookieも規制の対象となっています。
なおGoogle社も2020年1月、2年以内にウェブブラウザ「Chrome」で3rd party Cookieの利用を規制すると発表しています。

3rd party Cookieが規制されると、「オンライン広告からサイト流入、サイト内を遷移してコンバージョン獲得」といったユーザーの動向を記録する情報がなくなってしまい、広告媒体や計測ツールが正確な広告パフォーマンスやコンバージョン数を把握できなくなる可能性があります。
これは広告データの収集・レポートに関わる方々にとっては非常にシビアな問題といえるでしょう。

特にITP対応が進むSafariは、日本国内での利用シェアが大きいブラウザです。当社の調べでは、モバイルでのSafariブラウザ利用率は全体の59％にのぼります（2019年9月時点）。これらのユーザーの広告効果を正しく計測できないとなると、広告レポートの信ぴょう性の低下は避けられません。ITPの仕様変更に対応したツールによる広告成果の測定・レポート作成が早急に求められます。

正確な値を把握できない要因3：クロスデバイス・クロスブラウザ

コンバージョン重複の章でも触れたように、現在はオンライン上におけるユーザーの購買行動は多様化しています。そして1件のコンバージョンが発生するまでに、ユーザーは複数のデバイスを横断して、商品・サービスの情報収集や比較検討を行うのが普通です。

• スマートフォンで見た広告をクリックして商品LPにランディング。その後、商品についての口コミをPCで調べてから通販サイトで購入（コンバージョン）
• 会社のPCでイベント情報を検索し、公式サイトをブックマーク。帰宅後、自宅のPCでサイトから予約申し込み（コンバージョン）
• スマホのニュースアプリ内の広告をクリック。ウェブブラウザが開き、商品LPにランディング後、商品購入（コンバージョン）

こういった形で、最初のサイト訪問から購入に至るまでに複数のデバイス・ブラウザを利用するケースが非常に多くなっています。

この場合、従来の計測方法では、1件のコンバージョンが複数デバイスでカウントされたり、最後にクリックされた広告等以外の媒体の、コンバージョンへの貢献度が反映されなかったりします。これを広告レポートに集計しても、広告の費用対効果を正確に分析するための情報としては不完全です。

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コンバージョンの正確なレポーティングのために

これまで当たり前に考えていた、「広告媒体の管理画面から、運用成果の正確なデータを取得する」という行為が、容易にできなくなっているという状況をお分かりいただけたかと思います。

とりわけ、再三申し上げているように、コンバージョンの動向は広告運用の成否に直結するものであり、他の指標以上に正確なデータ取得と分析が求められるのは言うまでもありません。
そのため近年は、より高度なテクノロジーによりコンバージョン関連のデータ計測を可能にするツールが登場し、利用が広がっています。

広告レポートでは、ともすればコンバージョンをいくつ獲得できたかという数値ばかりに注目しがちですが、広告運用の状態を正確に分析するためには、コンバージョンを取り巻く情報にもっと幅広く目を向ける必要があります。特に重要なのは、「接触履歴」と「属性」という、コンバージョンに関わる2つの要素を結びつけることです。

接触履歴

ほとんどのユーザーは、広告クリックの1アクションのみでいきなりコンバージョンに至るわけではありません。
例えば、ネット通販である商品を購入した、次のようなユーザーがいたとします。

• ある動画サイトで商品の動画広告を見て「こんな商品があるんだ」と知る
• 何となく覚えた商品名をスマホで検索し、商品サイトを閲覧
• 検索履歴に基づき表示されたディスプレイ広告から特設LPを閲覧
• さらに商品への関心が深まり、類似商品や価格比較サイトを調査
• 最終的に購入を決断し、リスティング広告から商品LPに入り商品購入（コンバージョン）

ユーザーは「動画広告→（ウェブ検索→）商品サイト→ディスプレイ広告→LP→（他のサイト→）リスティング広告→LP→購入（コンバージョン）」という行動を経ています。このような、ユーザーが最初に広告に接してからコンバージョンするまでの一連のアクションを「接触履歴」と呼びます。

通常の広告レポートでは、コンバージョンの直前にクリックされた（ラストクリック）リスティング広告のみにCV獲得が計測され、広告の「直接効果」として評価されます。しかし実際は、他の広告も間接的にCV獲得に貢献しているのは明らかです。接触履歴に注目することで、各広告の「間接効果」の分析が可能となります。

属性

個々のコンバージョンに紐づく様々な情報や性質です。その多くはCVページのフォーム等から取得されます。
例えばECサイトで商品購入というコンバージョンが発生した場合、そのコンバージョンには次のような属性が紐づきます。

• 顧客ID
• 年齢
• 性別
• 住所
• 都道府県
• 商品名
• 商品カテゴリ
• 購入金額
• 購入個数

他にも、例えば住宅会社の資料請求というコンバージョンなら「職種」「家族構成」といった属性も含まれるでしょう。

これらの属性データを取得・分析し、広告パフォーマンスとの関係性をひもといていくことで、各広告が単にCV数の多い少ないだけでなく、実質的にどれだけクライアントのビジネスに貢献しているかを測れます。これも広告レポートの大切な役割です。

正確なコンバージョン分析がもたらす具体的なメリット

コンバージョンに至るユーザーの属性や接触履歴を適切に計測できると、コンバージョン分析の解像度が上がり、最適な意思決定や精度の高い施策実行が可能となります。

接触履歴の分析によるメリット

通常ユーザーは、コンバージョン時のラストクリックに至るまで、様々な広告や情報媒体に接触しています。その接触履歴を計測し、コンバージョン獲得に貢献した施策や効果の程度が分かれば、コンバージョン時だけでなくその過程（初回接触や中間接触）における広告価値を適正に評価し、目標達成のために適切な予算配分が可能となります。

逆に接触履歴を無視してラストクリックのみを評価対象としてしまうと、その広告のみを過大評価し、広告費の配分を誤ってしまうことで長期的には成果が落ちる可能性があります。

例えば、検索結果に表示されるリスティング広告は、ユーザーのアクティブな行動から発するもので、他の広告フォーマットに比べてコンバージョン時の接触につながりやすいとされています。しかし実際には、ユーザーが検索行動を起こす以前に、ディスプレイ広告や動画広告その他の媒体で興味・関心を喚起させられているケースが少なくありません。
ラストクリックだけを見てリスティング広告に予算を傾注し他の広告出稿を大幅に削減してしまうと、結果的にユーザーの検索行動も減らしてしまう可能性があります。

また、住宅や自動車などユーザーが時間をかけて検討する商品では、コンバージョンに至るまでの接触履歴がより長く、複雑になることが予想されます。
そこで初回接触に使う広告にはあえて自社の商品を売り込まず、その先に競合と比較検討されることを前提とした内容の広告やランディングページを設けるという広告戦略も可能です（競合よりも価格面で不利な商品では「価格よりも○○が大事」という別の評価ポイントを提示するなど）。この場合、初回接触時の広告インプレッションやクリック数は、見込み客獲得の上で最終CVと同じくらい重要な指標になるでしょう。

属性の分析によるメリット

獲得したコンバージョンの諸属性を取得・分析できれば、広告運用において大きく次の2つのメリットがあります。

ビジネスへの貢献度を評価できる

企業がWeb広告を出す本当の目的は、コンバージョン獲得の先にある「企業が儲かること・ビジネスが好転すること」です。そこでコンバージョン属性を分析することで、広告成果を「CVをいくつ獲得したか」だけでなく「クライアントのビジネスにどれだけ貢献したか」という軸での評価が可能になります。

例えばECサイトのコンバージョンで「購入金額」という属性を取得できると、CV件数自体は少ない広告であってもその購入金額が高ければトータルでのビジネス貢献度は高くなり、広告としての価値は高いと評価できます。
また「顧客ID」のような既存顧客のデータとコンバージョンを紐づける属性があれば、Web上のコンバージョンだけでなくオフラインでの成果・成約もCV評価に加えることが可能です。

ユーザー属性を分析できる

コンバージョン属性には、集客経路やコンバージョンに至ったユーザーの属性も含まれます。これらを分析することで、ターゲット層にマッチした広告やランディングページの改善・最適化が可能となります。

実運用としては、広告内容や出稿媒体の異なる複数の広告を同時並行で運用し、各々から獲得されたコンバージョンの属性（年齢や性別、職業、購入商品など）をもとにユーザーの傾向をつかみ、広告運用やランディングページのPDCAに反映させます。
例えば、ミドル女性層を狙った商品で広告Aは20代、広告Bは40代の女性から最も多くのコンバージョンを得られたとすれば、広告Aのビジュアルやキャッチをより大人向けの内容に改善する、といった具合です。

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売上シェアNo.1※広告効果測定ツール「アドエビス」なら正確な数値を計測可能！

ここまで「正確なコンバージョン分析」の重要性やメリットについて述べてきました。
一方で文中でも触れたように、Yahoo!・Googleなどの広告媒体から得られるデータだけでは、精緻なコンバージョン分析を行うには不十分です。また必要データを取得できたとして、その分析や管理、レポーティングを独力で行うには相応のスキルが必要で、誰でも簡単に実施できるものではありません。

そこでおすすめしたいのが、当社がご提供している広告効果測定プラットフォーム「アドエビス（AD EBiS）」です。
売上シェアNo.1※の広告効果測定ツールであるアドエビスは、正しいデータ取得と分析が可能なマーケティングツール。豊富な機能で高精度なデータ計測・分析・活用を可能にします。

Webサイトへの全流入施策を計測

サイトへの流入施策からサイト内の動きまで、広告効果測定に必要な計測ができ、コンバージョン獲得までのマーケティング施策を一気通貫して評価が可能です。そのため、複数の媒体利用時のコンバージョンの重複計測を防ぐことができます。

アトリビューション分析

接触した各広告にコンバージョンを割り振る「再配分コンバージョン」の算出によって、ラストクリックコンバージョンだけでなく「認知」や「接触頻度」を加味したアトリビューション（広告ごとのコンバージョンへの貢献度）の評価や分析が可能です。

計測用DNS設定

クライアントのサーバーサイドで発行された1st Party Cookieを計測に利用する「NSレコード方式」により、ITPが提唱する「プライバシーに配慮したデータの取得」が可能となり、ITP環境下でも広告効果の正確な計測を継続できます。

クロスデバイス機能

ユーザーのデバイス・ブラウザ（アプリ）の横断により分断されていたデータを、独自開発のAIにより同一ユーザーを紐付けます。アドエビスが計測したアクセスログをAIに取り入れることで、90％以上の高い精度で同一ユーザーの類推が可能です。
紐付いた結果は、各管理画面のレポートへ反映されます。

その他の詳しい機能については公式サイトをご覧ください。

アドレポとアドエビスの連携で高精度のレポート出力を簡単に

「アドエビスで正確な広告効果のデータを取得できれば、それを広告レポートに反映させたい！」
そうお考えの担当者様は、ぜひ広告レポート自動化ツール「アドレポ」をご活用ください。

アドレポは、20種類以上の広告媒体データの加工やレポート出力を自動化できるツールです。レポートのフォーマットや指標はクライアントごとにカスタマイズ可能。広告代理店様をはじめ幅広いシーンでご活用いただいています。

そしてアドレポは、上述のアドエビスとのデータ連携が可能となっています。
アドエビスと広告媒体データの自動取得・紐付け集計を日次で実行し、重複コンバージョンなどの不正確や要素を排除したアドエビスの計測データを、媒体レポートと併せて自動でレポーティングします。
これにより、正確な広告施策評価ができ、施策提案などにつながる質の高いレポートをクライアント様に提供できます。もちろんレポート作成の工数も大幅に削減可能です。

まとめ

いかがだったでしょうか？
Web広告の管理画面は、広告パフォーマンスやユーザー動向に関する幅広い情報・指標をリアルタイムで管理できる、非常に優れたツールであるのは間違いありません。そして運用担当者は、管理画面に表示された様々な数値を、正確なものだと当然に信じて広告運用やレポーティングを行っています。
しかし一方で、ユーザー購買行動の多様化やアドテクノロジーの急速な進歩などを背景に、広告媒体での集計だけでは広告効果を正確に計測・追跡できなくなってきているのも事実です。
効果測定の正確性に影響する様々な問題をクリアした「アドエビス」と「アドレポ」をぜひご活用いただき、高精度のマーケティング提案でクライアントをサポートしましょう！

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