SAN（セルフアトリビューション）の仕組みと、可視化された「見逃していた79%の成果」【2026年版】

「管理画面ではCVが出ているのに、Google Analyticsでは出ていない。」
こうしたズレは、設定ミスや計測漏れだけで起きているわけではない。

SAN（セルフアトリビューションネットワーク）によって、TikTok管理画面の数字のほうが実態に近く（そして大きい）、正常な数字になっている。

これは、これまで見落とされていた「クリックしない貢献」を拾えるようになったから。

SAN（セルフアトリビューションネットワーク）とは、広告媒体が、自身の配信成果を自ら計測・報告する仕組みを指す。

TikTok、Google、Metaなどの広告プラットフォームは、それぞれ独自の計測ルールとアトリビューションロジックを持ち、自媒体内で成果を判断している。

つまり、同じコンバージョンであっても、

は、媒体ごとに異なる。

以前はMMP（計測ツール）という「厳格な審判」のルール（ラストクリック）に従っていたが、それではTikTokが得意な「動画を見て興味を持った（が、すぐには押さなかった）」という貢献が無視されてしまう。

SAN導入により、TikTokは自社のデータに基づいて、「このコンバージョンには、動画視聴（EVTA）が寄与した」と直接報告できるようになった。

SAN構造では、各媒体が自分に有利な視点で成果を解釈する。

これは意図的な誤りというより、仕組みとしてそう設計されている。

TikTok
動画視聴や想起を重視。TikTokは「クリック」だけでなく、「6秒以上の深い視聴（EVTA）」もコンバージョンへの寄与として計測できるため、クリック偏重の媒体とは数字が異なる。
Google
検索や直接行動を重視。
Meta
接触頻度やエンゲージメントを重視。

その結果、

が揃わず、数字は自然とズレていく。

TikTokでは、

といった要素を含めて成果を捉える設計になっている。

そのため、

と比較すると、成果が大きく見えることがある。ただしこれは、「水増し」ではなく、SANによってその「隠れていた貢献」が可視化された結果。

79%の見落とし
調査によると、従来のラストクリック（LTA）計測では、TikTokが貢献したコンバージョンの79%**が見落とされていた。
EVTAの威力
SANでは、クリックだけでなく「6秒以上の視聴（EVTA）」を成果への貢献として計測できる。つまり、管理画面の数字が他より多いのは、他が見落としている「アシスト」を正しく評価できているから。

「すべての数字を一致させる」ことは不可能し、無意味。

以下の「使い分け（二刀流）」が正解。

日々の運用・最適化 → 「LTA（広告管理画面）」
AIはこの数字を見て学習する。SANによって得られた豊富なデータ（EVTAなど）をAIにフィードバックすることで、配信精度が向上。ここでウィンドウをCTA 7日 / EVTA 1日などに設定し、機械学習を回す。
予算配分・全体評価 → 「MMM（メディアミックスモデリング）」
媒体間の重複を除き、真の投資対効果（ROI）を見るには、統計分析（MMM）を使う。MMMで見れば、TikTokのROIはラストクリック評価の最大23倍になることも。

数字のズレは、TikTokが進化し、より深い貢献（動画視聴）を評価できるようになった証拠。

「ズレを直そう」とするのではなく、「管理画面でAIを賢く育て、MMMで経営判断をする」という新しい運用スタイルに切り替えよう。