「LTAとMMMを併用する」という考え方

広告の評価をめぐる議論はしばしば「どちらが正しいか」という形になる。

ラストタッチは短絡的だ
MMMは現場で使えない

ただ、この対立自体が、問いを取り違えていることも多い。

LTAとMMMは、同じものを違う角度から見ている。

LTAが答えようとしている問い

LTA（Last Touch Attribution）が答えようとしているのは、「この成果を、どの接点に帰属させるか」という問い。

日々の運用判断
施策間の比較
KPI管理

に向いている。

一方で、LTAは構造を見ない。

なぜその成果が生まれたのか
その接点がなければどうなっていたのか

こうした問いには、答えない。

MMMが答えようとしている問い

MMM（メディアミックスモデリング）が扱うのは、「売上全体は、何によって動いているのか」という問い。

チャネル配分
中長期の投資判断
広告以外の要因の影響

を見るためのもの。

MMMは細部を見ないため、

個別施策の良し悪し
今日・今週の調整

には向かないとされていたが、現在はAIやSaaSを活用した「次世代MMM（AIM）」が登場しており、以前よりも迅速に、細かい粒度での分析が可能になりつつある（欠点が解消されつつある）。

対立しているように見える理由

LTAとMMMの結果が噛み合わないとき、どちらかが間違っているように感じる。

しかし実際には、

LTAは「配分」の話
MMMは「構造」の話

見ているレイヤーが違う。

同じ数字を使っていても、答えている問いが違えば、結論が一致しないのは自然。

“併用する”という発想

“併用”とは、平均を取ることでも、折衷案を出すことでもない。

LTAは、運用のために使う
MMMは、評価のために使う

役割を分けるということ。

たとえば、

LTAで配信調整を行い
MMMで「効いていたか」を振り返る

という関係。

「LTAだけでは、TikTokの成果を最大23倍も過小評価してしまう可能性がある」というデータもあることから、併用が必然と考えられる。

インクリメンタリティとの関係

インクリメンタリティは、「広告がなければ、本当にその成果は生まれなかったのか」という問い。

LTAだけでは答えられない
MMMだけでも断定できない

だからこそ、

個別接点の動き
全体構造の変化

両方を見る必要がある。

“正解を出さない”という選択

LTAとMMMを併用するという考え方は、「どちらが正しいか」を決めない。

代わりに、

何を判断したいのか
そのために、どの視点が必要か

を先に置く。

評価の迷いを減らすのは、新しい手法ではなく、問いの整理であることが多い。

実践方法

TikTok広告マネージャーには「MMMデータ」を取得する専用機能があり、オーガニック（アーンド）効果も含めてデータ抽出ができる。

メモ

判断軸を残すために、数字を1つに集約すると分かりやすくなる
その分、失われる情報も増える
LTAとMMMを併用するというのは、分かりにくさを残す選択でもある
役割の整理として、「LTA＝キャンペーン最適化（ボトムアップ）」「MMM＝予算最適化（トップダウン）」と考えるとクリアになる

合わせて考える：