AMCカスタムアトリビューションレポート完全ガイド：広告効果を真に理解しROASを最大化する秘訣

「Amazon広告の真の効果を把握したいけれど、どの広告がどれだけ売上に貢献しているのか正確にわからない…」 「ラストクリックだけでなく、顧客が購入に至るまでの様々な広告接触を評価したい…」 「専門知識がないと、Amazon Marketing Cloud (AMC) は難しそう…」

このようなお悩みをお持ちのAmazon出品者様、マーケティング担当者様は多いのではないでしょうか。顧客の購買行動が多様化し、広告チャネルも複雑化する現代において、従来のラストクリックモデルだけでは広告の貢献度を正確に測ることが難しくなっています。そこで注目されているのが、顧客の購入に至るまでの広告接点を多角的に分析できるカスタムアトリビューションレポートです。

本記事では、Amazonの高度な分析プラットフォームであるAmazon Marketing Cloud (AMC) を活用して、異なるアトリビューションモデルに基づいたレポートを作成し、広告効果を多角的に評価するための具体的な方法を、初心者の方にも分かりやすく解説します。この記事を読めば、あなたもAMCカスタムアトリビューションレポートを使いこなし、広告戦略を新たなレベルへと引き上げることができるでしょう。

なぜ今、カスタムアトリビューションレポートが注目されるのか？

従来の広告効果測定では、コンバージョン直前の最後の接点（ラストクリック）のみを評価するモデルが一般的でした。しかし、顧客は購入に至るまでに、複数の広告やチャネルに接触しています。ラストクリックモデルでは、これらの途中の接点の貢献度が無視されてしまい、広告予算の最適な配分や、真に効果の高い広告戦略の策定が困難でした。

近年、Amazonにおいても、Amazon DSP、FireTV広告、Twitch広告、そして新たにプライムビデオ内広告など、アッパーファネル向けのメディア活用が急速に拡大しています。これらの施策は、直接的なコンバージョンだけでなく、ブランド認知度の向上や見込み顧客の育成といった間接的な効果も期待されます。しかし、その費用対効果を従来のラストクリックモデルだけで正確に把握することは難しく、より精緻なアトリビューション分析による効果の可視化ニーズがますます高まっています。

そこで重要となるのが、カスタムアトリビューション分析です。これは、ラストクリックだけでなく、ファーストクリック、複数の接点を均等に評価するリニアモデル、特定の接点に重み付けを行うポジションベースモデルなど、ビジネスの特性や分析の目的に合わせて貢献度を評価する手法です。これにより、各広告施策がどのように売上に貢献しているかをより正確に、そして多角的に把握できるようになります。

Amazon Marketing Cloud (AMC) は、このカスタムアトリビューション分析を実現するための強力なプラットフォームです。

Amazon Marketing Cloud (AMC) とは？カスタムアトリビューションの鍵となるプラットフォーム

Amazon Marketing Cloud (AMC) は、Amazon広告の膨大なデータを安全な環境（データクリーンルーム）で統合・分析できるクラウドベースのソリューションです。AMCの最大の特徴は、SQLというデータベース言語を用いて、非常に柔軟かつ詳細な分析が可能である点です。

AMCがカスタムアトリビューションに適している理由は主に以下の2点です。

  1. 複数チャネルのデータ統合: スポンサー広告（スポンサープロダクト広告、スポンサーブランド広告、スポンサーディスプレイ広告）やAmazon DSP、さらにはストリーミングTV広告など、Amazon内外の多様な広告チャネルのデータを横断的に分析できます。これにより、各チャネルがどのように連携し、コンバージョンに貢献しているかを明らかにできます。
  2. 柔軟な分析軸: AMCでは、あらかじめ用意されたレポートだけでなく、独自のSQLクエリを実行することで、特定の期間、特定の顧客セグメント、特定の商品など、ビジネスニーズに合わせた自由な切り口でデータを深掘りできます。これにより、標準レポートでは見えてこないインサイトを発見し、より精度の高いアトリビューション分析が可能になります。

AMCは、まさに広告主が抱える「どの広告が本当に効いているのか？」という問いに、データに基づいて明確な答えを導き出すための羅針盤と言えるでしょう。

アトリビューションモデルを変えて見えてくる広告の貢献度：具体的な分析例とメリット

では、AMCを活用し、異なるアトリビューションモデルで広告の貢献度を評価することで、具体的にどのようなことが明らかになるのでしょうか。

様々なアトリビューションモデルでの貢献度評価:

分析例: AMCでは、Amazonが提供するインストラクショナルクエリを活用することで、主要なアトリビューションモデルに基づいた分析が可能です。現在、インストラクショナルクエリでは主に、ラストタッチ、ファーストタッチ、リニア（各接点に均等に貢献を割り当てる）、ポジションベース（最初と最後の接点に特定の割合で貢献を割り当てる）の4つのアトリビューションモデルが用意されています。これらのモデルを用いて、各広告接点の貢献度を評価します。例えば、あるキャンペーンのコンバージョン数が、ラストタッチモデルでは100件、ファーストタッチモデルでは150件、リニアモデルでは120件といったように、モデルによって評価が変わることを確認します。

メリット: 単一のモデルでは見過ごされがちな広告の役割を多角的に評価できます。例えば、ファーストタッチモデルで評価が高い広告は認知獲得に、ラストタッチモデルで評価が高い広告は刈り取りに貢献している可能性が高いと判断できます。リニアモデルやポジションベースモデルは、その中間の貢献度をよりバランスよく評価するのに役立ちます。これにより、各広告キャンペーンの特性に応じた適切な評価と、予算配分の最適化が可能になります。アッパーファネル向け広告の貢献度も、ファーストタッチモデルなどで評価することで、その価値をより明確に捉えることができます。

広告チャネル間の貢献度の違いをモデル別に把握:

分析例: スポンサープロダクト広告とAmazon DSP広告の貢献度を、ラストタッチ、ファーストタッチ、リニア、ポジションベースの各モデルで比較します。例えば、DSP広告はファーストタッチでの貢献が高く、スポンサープロダクト広告はラストタッチでの貢献が高い、といった傾向が見られるかもしれません。

メリット: 各広告チャネルがカスタマージャーニーのどの段階で効果を発揮しやすいのかを理解できます。これにより、ファネルの各段階に応じたチャネル戦略を構築し、より効果的な広告運用が期待できます。

自社データの活用で分析範囲を拡大:

分析例: 広告主が保有する様々なデータをAMCにアップロードすることで、Amazon広告の接触と自社データ上の顧客行動との関連性を、異なるアトリビューションモデルで評価できます。これにより、例えばAmazon広告に接触した顧客の行動パターンをより深く分析したり、Amazon広告が自社の他のマーケティング活動に与える影響を評価したりするなど、分析の幅を広げることができます。

メリット: Amazonプラットフォーム上の行動だけでなく、自社が保有するデータと紐づけることで、より包括的で深い顧客理解と広告効果測定が実現できます。

これらの分析を通じて得られる最大のメリットは、広告予算の最適化とROASの向上です。どの広告が、どの顧客セグメントに、どのタイミングで、どのような役割を果たして最も効果的なのかをデータに基づいて判断できるようになるため、無駄な広告費を削減し、より成果の高い施策に集中投資することが可能になります。特にアッパーファネル向け広告のように直接的なコンバージョンが見えにくい施策も、適切なアトリビューションモデルで評価することで、その投資対効果を正しく判断できるようになります。

AMCでアトリビューションモデル別レポートを作成するステップ

AMCで異なるアトリビューションモデルに基づいたレポートを作成するには、いくつかのステップが必要です。特にSQLクエリの作成は専門知識を要しますが、Amazonが提供するインストラクショナルクエリを出発点として活用できます。

必要なデータの準備:

Amazon広告データ: スポンサー広告やAmazon DSPのキャンペーンデータ、インプレッションデータ、クリックデータ、コンバージョンデータなどが自動的にAMCに連携されます。

SQLクエリの作成と実行（インストラクショナルクエリの活用とカスタマイズ）:

AMC上で、分析したいアトリビューションモデルに合わせてSQLクエリを実行します。カスタムアトリビューション分析においては、Amazonが提供するインストラクショナルクエリが非常に役立ちます。これらは、ラストタッチ、ファーストタッチ、リニア、ポジションベースといった主要なアトリビューションモデルに対応したテンプレートクエリです。

スポンサー広告とDSPを横断した分析のポイント: スポンサー広告とDSPの両方を利用している場合、これらを横断したアトリビューション分析を行うことで、より包括的な顧客の行動理解に繋がります。しかし、これらの異なる広告プロダクトのデータを適切に統合し、意味のあるインサイトを導き出すためのSQLクエリを一から記述することは、SQLの熟練者にとっても複雑で難しい作業となる場合があります。そのため、まずはAmazonが提供するインストラクショナルクエリをベースとし、それを自社の分析要件に合わせてカスタマイズしていく方法を強くお勧めします。

インストラクショナルクエリで想定されている主なカスタマイズ要素:

  • 分析対象キャンペーンのフィルタリング: dsp_campaigns や sp_campaigns、sd_campaigns、sb_campaigns といったセクションで、分析に含めたいキャンペーンID（DSPの場合）やキャンペーン名（スポンサー広告の場合）を指定します。これにより、特定のプロモーションやテストキャンペーンのみを対象とした分析が可能です。
  • ASINのフィルタリング（任意）: cwr AS (...) の中で tracked_item を用いて特定のASINに絞り込むことが推奨されています。これにより、特定商品群の広告効果を深掘りできます。
  • 広告プロダクトタイプ（DSP、スポンサー広告）の組み合わせ: クエリ内の DSP-specific section や Sponsored Ads-specific section といったコメントアウトされたセクションを削除または編集することで、DSPのみ、各種スポンサー広告（スポンサープロダクト、スポンサーディスプレイ、スポンサーブランド）のみ、あるいはこれらの組み合わせといった形で、分析対象とする広告プロダクトを選択できます。例えば、DSP広告のデータのみで分析したい場合は、スポンサー広告関連のセクションを削除します。
  • コンバージョン種別の変更: cwr AS (...) の中で event_category の条件を 'purchase' から 'pixel' に変更することで、ピクセルコンバージョン（自社サイトなどでのコンバージョン）を分析対象とすることができます。この場合、total_units_sold や total_product_sales は意味を持たなくなるため、これらの項目を除外する選択も可能です。
  • ルックバックウィンドウの調整: EXTEND_TIME_WINDOW 関数や match_age BETWEEN 0 AND 28 * 24 * 60 * 60 といった箇所で、貢献度を評価する期間（デフォルトは28日間）を調整できます。ASINコンバージョンの場合は28日を超える延長は非推奨ですが、ピクセルコンバージョンの場合は延長も可能です。
  • トラフィックの条件設定（インプレッション/クリック）: dsp_traffic_type や sp_traffic_type などのセクションで、DSP広告や各種スポンサー広告において、インプレッションとクリックのどちらをアトリビューションの対象とするか、あるいは両方を対象としクリックを優先するか（デフォルト）、インプレッションとクリックを等しく扱うかなどを設定できます。例えば、DSP広告でクリックのみを考慮する場合は、dsp_traffic_type の ('IMP') の行を削除します。
  • DSP広告のビューアビリティ考慮: デフォルトではDSP広告のビューアブルインプレッションが考慮されますが、DSP view-aware section を削除することで、ビューアビリティを考慮しない（non-view-aware）設定に変更できます。

個別のカスタマイズが必要となる主な注意点:

  • 動画広告のViewイベントへの対応: 標準のインストラクショナルクエリでは、動画広告の視聴イベント（例：視聴完了、再生開始など）を使ってレポートを作成することができません。動画広告の視聴行動に基づいた貢献度を正確に評価するためには、クエリをカスタマイズしてこれらの視聴データを分析ロジックに組み込む検討が必要です。
  • 特定のOTTメディアのデータ連携: 現時点（2025年5月時点）で、一部のOTTメディア（例：TVer、Abemaなど）は、Amazon DSP経由でのViewインプレッション計測に対応しておらず、AMCにもデータが連携されていない点に注意が必要です。これらのメディアの貢献度を分析に含める場合は、他の計測可能なデータ（impression）を活用するなどの代替策を検討する必要があります。
  • 広告費用データの統合: インストラクショナルクエリの基本的な出力には、広告費用データが含まれていないことが一般的です。ROAS（広告費用対効果）などを算出するためには、クエリのカスタマイズが必要になります。

初心者の方へ: まずはインストラクショナルクエリを実行し、その結果とクエリの内容を理解することから始めましょう。その後、クエリ内のコメント（/* */で囲まれた部分など）やAmazonが提供するドキュメントを参考に、少しずつカスタマイズに挑戦してみるのが良いでしょう。

分析結果の解釈と次のアクションへの繋げ方:

各アトリビューションモデルで実行したクエリの結果を比較分析し、広告戦略の改善に繋がるインサイトを抽出します。例えば、「ファーストタッチモデルではアッパーファネル向け広告であるFireTV広告の貢献度が高いが、ラストタッチモデルではスポンサープロダクト広告の貢献度が高い」という結果が出れば、それぞれの広告の役割を明確にし、予算配分やクリエイティブ戦略に活かすといった具体的なアクションを検討します。

SQLのカスタマイズや詳細なデータ分析には依然として専門的な知識が求められるため、難しいと感じる場合は、無理せず専門の代理店に相談したり、より手軽に分析を始められるツールの導入を検討することも有効です。

カスタムアトリビューション分析を成功させるためのポイントと注意点

AMCを活用したカスタムアトリビューション分析を成功させるためには、いくつかの重要なポイントと注意点があります。

  • 明確な分析目的の設定: 何を明らかにしたいのか、どのような課題を解決したいのか、分析の目的を明確にすることが重要です。目的が曖昧なままでは、有用なインサイトを得ることは難しくなります。
  • 適切なアトリビューションモデルの理解と選択: ビジネスモデルや商材の特性、カスタマージャーニーの長さに応じて、最適なアトリビューションモデルを理解し、選択する必要があります。インストラクショナルクエリで提供される4つのモデル（ラストタッチ、ファーストタッチ、リニア、ポジションベース）それぞれの特性を理解し、比較検討することが重要です。
  • データの品質と鮮度の担保: 分析の元となるデータの品質と鮮度は、分析結果の信頼性に直結します。広告主保有データを活用する場合は、データの正確性や最新性を常に意識しましょう。
  • 分析結果を鵜呑みにしない: データはあくまで意思決定の材料の一つです。分析結果から得られたインサイトを鵜呑みにするのではなく、自社のビジネス環境や過去の経験則と照らし合わせ、仮説を立て、検証を繰り返すことが重要です。

これらのポイントを押さえることで、カスタムアトリビューション分析から得られるインサイトの質を高め、より効果的な広告戦略へと繋げることができます。

まとめ：AMCで広告効果測定を次のステージへ

本記事では、Amazon Marketing Cloud (AMC) を活用し、異なるアトリビューションモデルで広告の貢献度を評価するレポート作成の重要性と、その具体的な分析手法、そしてインストラクショナルクエリの活用法と注意点について解説しました。

顧客の購買行動がますます複雑化し、アッパーファネル向け広告の重要性が増す現代において、広告の貢献度を正確に、そして多角的に把握し、データに基づいて意思決定を行うことは、Amazonビジネスを成長させる上で不可欠です。AMCは、そのための非常に強力な分析基盤を提供してくれます。Amazonが提供するインストラクショナルクエリを理解し、必要に応じてカスタマイズすることで、専門知識が豊富でなくても、カスタムアトリビューション分析の第一歩を踏み出すことが可能です。

ラストクリックという単一の視点から解放され、様々なアトリビューションモデルで広告効果を評価することで、あなたのAmazon広告戦略は新たなステージへと進化します。ぜひ、AMCを活用して、広告効果測定の奥深さを体験してください。

もしAMCの活用やSQLクエリのカスタマイズについて、より専門的なサポートが必要な場合は、Ubun BASEのようなツールを提供する企業や、専門の広告代理店にご相談いただくことをお勧めします。データ活用の専門家が、お客様のビジネスに合わせた最適な分析と戦略立案をサポートしてくれるでしょう。

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