コレクティブがオンライン広告の効果測定手法「Causal Attribution」を発表。既存のアトリビューションモデルの欠陥を指摘しながら、新手法の有用性を説いている。 ------------------------------ Causal Attribution http://collective.com/insight/causal-attribution ------------------------------ この「Causal Attribution」は、広告に起因する成果だけを浮き彫りにできる測定手法だ。実験計画法を採用しているが、統制群に公共広告を配信するような一般的な手法とは異なる。次の6つの手順で測定する。 ------------------------------ 1. 過去28日間に2日以上読み書きができたクッキーを、セッションごとに削除されない安定的なクッキーと判定して、オーディエンスクラウドと定義する（コレクティブは約2億のオーディエンスクラウドを保有）。 2. オーディエンスクラウドを無作為に実験群と統制群に区分する。測定の目的などにもよるが、統制群は5％から20％でよい。 3. 実験群にだけ広告を配信する。 4. キャンペーン期間中から終了後にかけ、購買など期待する成果の発生を捕捉する。実験群と統制群の両方の成果を捕捉する。 5. 実験群と統制群のそれぞれについて、成果の発生数をクッキー数で割り、成果発生率を算出する。 6. 実験群の成果発生率を統制群のそれと比較して、上昇率を算出する。 ------------------------------ オフラインの購買データやブランド評価調査などをクッキーとひもづけることで、オンラインのコンバージョン以外を効果指標とすることもできる。また、実験群を細分化することで、クリエイティブ、メディア、フリークエンシーを分析することもできる。あるホテルチェーンのキャンペーンでは、2,000万の統制群から882件、1億8,000万の実験群から9,037件の成果が発生した。その差分を分析することで、純粋に広告に起因する成果は1,099件と計算され、広告の費用対効果を厳密に把握できた。また、オーディエンスの属性ごとに分析すると、不動産・旅行関心層のクリックは多かったが...