確率論的モデリング

確率論的モデリングは、不確実性のある状況下で結果を推定するために用いられる統計的手法です。厳密な一致や決定論的なデータポイントに依存するのではなく、統計的推論を用いて観測された結果に対する最も可能性の高い説明を導き出します。

確率論的モデリングとは何か

モバイルマーケティングにおいて、確率論的モデリング（確率的アトリビューションとも呼ばれる）は、デバイスレベルの広告IDなどの決定論的な識別子が利用できない場合に、キャンペーンのパフォーマンスを集計レベルで推定するために使用されます。この手法は、AppleがApp Tracking Transparency（ATT）フレームワークを導入し、デバイス広告識別子へのアクセスにユーザーの同意が必要となって以降、重要性が高まりました。多くのユーザーがトラッキングを拒否する中で、アプリ開発者は個々のデバイスやユーザーを特定せずに、マーケティング施策の効果を把握する新たな手法を必要とするようになりました。

決定論的アトリビューションが特定のデバイス識別子とインストールを直接紐づけるのに対し、確率論的モデリングは異なるアプローチを取ります。すなわち、キャンペーン単位でのパフォーマンスを集計値として推定します。この手法が答えるのは「どのデバイスがインストールしたか」ではなく、「このキャンペーンは効果があったのか」という問いです。