SKAdNetwork コンバージョン値の仕組みを知って使いこなす！広告の効果計測＆予測に活用する方法

SKAdNetwork– AppleがiOS 14で紹介したプライバシーを重視したアトリビューション計測は、従来のアトリビューション計測よりも複雑で制約がともないます。

幸いにも、SKAdNetworkの制約を解消し、獲得したユーザーの価値を従来とほぼ同じ水準で計測かつ予測できる方法があります。

SKAdNetworkを最大限使いこなすには、Appleのコンバージョン値の仕組みや使い方を理解することが重要です。今回のブログでは、このコンバージョン値について掘り下げてみたいと思います。まずコンバージョン値とは何なのか、それからコンバージョン値を構成しているビットや、コンバージョン値をうまく活用する方法を説明します。

 ビットとその仕組みについて

コンバージョン値とは、アプリインストール後に発生したアプリ内行動をインストールにひも付けるためのものです。コンバージョン値の設定は、アプリ開発者側でおこなえます。

iOSはアドネットワークに1回だけポストバックを送信しますが、この1回限りのポストバックにコンバージョン値が1つだけ含まれます。コンバージョン値に含まれる情報は、アプリインストール後にユーザーがおこなった行動（ユーザーが「トラッキング」を拒否した場合）を知る唯一の情報源となるため、コンバージョン値はとても重要な役割を持っています。

ところで、コンバージョン値がどのように構成されていて、どのようにカスタマイズすれば有益なインサイトを得られるかご存知でしょうか？

ここでビットの説明に入りたいと思います。コンバージョン値は、6ビットで定義されており、2進法を使います。ビットのON/OFFの状態を「0」と「1」の二つの数字を使って表現します。ビットを物にたとえるなら、電気のスイッチを思い浮かべてみてください。

6ビットで0～63までの合計64種類の組み合わせを作り、いろいろなコンバージョン値を計測できます。

64種類と聞くと限定的に感じるかもしれませんが、収益、エンゲージメント、マーケティングファネルの行動段階、性別、端末など、幅ひろく計測することができます。

この値は、アプリにとってもっとも重要なKPIにもとづいて、自分たちで自由に使い道を決められます。そしてコンバージョン値は内部ロジックにしたがってマッピングする必要があります。

6ビットは、アプリ開発者または広告主によって、それぞれデコードする方法が個別に設定され、アプリのインストールに貢献したキャンペーンに成果をひも付けて、最適化をはかります。

 

ビットを最適化してコンバージョン値を計測

コンバージョン値の計測方法を修得することが、SKAdNetworkにともなう制約を克服し、新しいアトリビューション計測をうまく活用することにつながります。 

与えられた6ビットで、エンゲージメント、リテンション、マネタイズの初期段階を計測し、初期段階で得られるデータをもとにユーザーの生涯価値を予測（pLTV）できます。

ユーザーの生涯価値を予測するには、ビットをどのように割り当てるか、しっかりと戦略を立てる必要があります。たとえば、ユーザー生涯価値（LTV）を計算するうえで、みなさんにとっていちばん重要なイベントはなんでしょう？そのイベントをSKAdNetworkで計測するコンバージョン値とマッピングします。

SKAdNetworkで目標どおりの広告効果計測をおこなうには、6ビットの設定次第でいかようにもできます。ビットの割り当て方は、大きくわけて「フラット」、「スプリット」、「コンボスプリット」の3つのタイプがあります。

1. フラット

「フラット」は、たった1つのKPIを計測するために6ビットすべてを使います。下図は、収益を計測するために6ビットすべてが使用された例です。

6ビットが2進法で「110001」という数字を示すと、これに該当するコンバージョン値である、ユーザーがある一定金額（図の例の場合は「$49」）をもたらしたという情報をアプリに返します。

2. スプリット

先ほどの6ビットすべてを1つのKPIに割り当てる「フラット」とは違い、ユーザーの行動を1つ以上計測するために6ビットを分割する方法が「スプリット」です。どういうことかと言うと、下図のように、6ビットのうち3ビットを収益の計測に割り当て、残りの3ビットをゲームの進捗状況を計測することに割り当てることで、1人のユーザーに対して2つの異なる行動を計測することができます。

このスプリットの例の場合、アプリは以下の内部ロジックにしたがってコンバージョン値を設定しています。

右側にあるコンバージョン値「46」は、このユーザーがゲームをレベル25までプレイする間に、$20以上課金したことを表しています。

3. コンボスプリット

最後の「コンボスプリット」は、ほかの2タイプよりも難易度がアップします。「スプリット」（この例の場合、収益の計測にビット3つ、ゲームの進捗状況にビット2つを割り当てる）+ ビット1つをON/OFF（例：ユーザーのログインの有無）の計測に割り当てる複合型のタイプです。

 

コンバージョン値を活用した予測分析

ここまでコンバージョン値とその構成について説明してきました。次に、コンバージョン値が予測分析に重要である理由について解説したいと思います。

上記でコンバージョン値はファネルの前半部分で発生するシグナルをもとに計測していると説明しました。それに加えて、SKAdNetworkにともなう制約（タイムスタンプ無しにポストバックを1回しか送信しない、など）は、同じ性質を持つユーザーをグループ化（コホート）したり、ユーザーの価値を予測したりする際に大きな影響を及ぼします。

そのため、初期段階のシグナルを活用して、効果的な予測モデルを構築することが、いつにも増して重要になっています。

マーケティングが進んでいる企業では、iOS 14でSKAdNetworkが紹介される前から、ユーザーの価値を早期に予測しすばやく最適化できるように、こうした予測モデルを使用しています。

iOS 14.5がリリースされたいま、SKAdNetworkが提供する初期段階のシグナルのみ使用できるため、予測モデルはパフォーマンスマーケティングにおいて必要不可欠です。

SKAdNetwork以前・以降の予測モデル

ユーザーの生涯価値（LTV）を計算する方法は、アプリによって異なります。アプリごとにアプリ内イベント、ベンチマーク、ウェイト付けの範囲を決めて計算します。SKAdNetwork以前の予測モデルでも、MMP（モバイル計測パートナー）のSDKを通じて計測された過去のデータを機械学習にかけて精度を磨きあげると同時に、完了したアプリ内イベントをスコアリング（点数をつける）して評価をおこなってきました。下図の例のように、ファネルの中間～後半であればあるほど、LTVの予測により重みを付けることができます。

SKAdNetworkでは、上記の予測モデルにワンステップ必要です。機械学習が訓練期間に入り、コンバージョン値を設定すると、与えられた6ビットをどのように使うか決めなければなりません。価値の高いユーザーを判別できるように、SKAdNetworkで計測するコンバージョン値の組み合わせを慎重に検討する必要があります。

SKAdNetworkの出現で、アプリ開発者および広告主はコンバージョン値にもとづいて精密な予測モデルを築くことを余儀なくされました。予測分析を用いれば、ユーザーが最初の2～3日のうちにアプリ内でおこなった特定の行動を、長期的なLTVの予測に活用することができます。

予測分析のメリットは多岐にわたります。たとえば、リスク高めなマーケティング活動を早めに打ち切って損失を減らしたり、逆に成功率が高そうなマーケティング活動を早い段階で見極めて効果を倍増させたりできます。試行錯誤による失敗を大幅に減らすだけでなく、適切な判断を下すことにつながります。

思いのままにコンバージョン値を設定できる柔軟性を活かして、ユーザーの将来価値を予測し、また必要に応じて最適化することができます。

 

コンバージョン値を管理する方法

SKAdNetworkを使いこなすには、コンバージョン値の仕組みをしっかりと理解し、使い方をマスターする必要があります。とは言うものの、実際にコンバージョン値を扱えるようになるまで大変です。特に、キャンペーンの成果をあげようとすればするほど、コンバージョン値は複雑になります。

コンバージョン値をどのように設定するかは、すべてアプリ開発者または広告主の判断にゆだねられています。ただ、ひとりですべてをやろうとするには課題が多すぎるため、MMP（モバイル計測パートナー）を活用することをおすすめします。

MMPは信頼できる中立なデータを提供するだけでなく、数多くのアドネットワークと連携しているというメリットがあります。また、SKAdNetworkだけを使って広告の効果計測をおこなうことは難しく、その他のアトリビューション計測と組み合わせてはじめて、キャンペーンのさらなる最適化を実現できます。

技術的な面においても、MMPはシームレスな広告主/サーバー間のSKAdNetwork連携や、膨大な量のデータを扱った機械学習など、幅ひろい領域の技術サポートを提供することで、今後SKAdNetworkがアップデートされた際にも、安心して対応できるような体制を整えています。

 

覚えておくべきポイント

iOS 14とSKAdNetworkによって、モバイルマーケティングはアトリビューション計測の転換を余儀なくされましたが、広告効果計測やユーザーの生涯価値を予測する方法を妥協せずに、変化に柔軟に対応することは可能です。

＜このブログのまとめ＞

1. 6ビットで構成されているコンバージョン値は、限定的に感じるかもしれないが、この6ビットをいかにうまく割り当てるかによって、キャンペーンの計測範囲をひろげることができる。
2. SKAdNetworkには制約がともなうため、マーケティングには予測モデルが必要不可欠である。
3. MMPはキャンペーンの成果を高めるサポートができるだけでなく、MMPを使ってコンバージョン値を管理すれば大きなメリットがある。