計測・分析ガイド

広告や施策の成果をどう捉え、どう判断するか。
計測やアトリビューションは、数字を「正しく出す」ためのものではなく、数字をどう解釈するかを整理するための考え方です。

このカテゴリでは、成果の寄与、計測期間、数字のズレ、評価の軸など、判断に迷いやすいポイントを、実務で立ち返れる形で整理しています。

特定の媒体や手法に依存せず、「どう考えれば説明できるか」に焦点を当てたガイドです。

M|Measurement

TikTok Shop内生データ|「計測の穴」は存在しない。Web派が羨む、AI(GMV Max)を最速で育てる「直営店」の特権【2026年版】

TikTok Shop内生データ(First-party Data)とは、商品の閲覧から決済まで、TikTokアプリ内で完結するユーザーの全行動データ。
A|Attribution

LTAとMMMの最強の併用戦略|「どっちが正しい?」ではなく、AIの学習と予算配分を成功させる方法【2026年版】

広告の評価をめぐる議論はしばしば「LTAとMMMのどちらが正しいか」という形になる。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。
A|Attribution

AIM(Always-On Incremental Measurement)とは?|「MMMは遅い」を過去にする、AI時代のリアルタイム分析【2026年版】

AIM(Always-On Incremental Measurement)とは、これまで専門家が時間をかけて行っていた分析を、AIとSaaS技術によって自動化・高速化し、「常時(Always-On)」モニタリングできるようにした次世代のMMMソリューション。
A|Attribution

MMM(メディアミックスモデリング)とは? 「LTAの23倍」の成果を証明し、広告予算の最適解を導く分析手法【2026年版】

MMM(メディアミックスモデリング)は、過去の売上データと各施策の投下量をもとに、「どの要因が、どの程度売上に影響していたか」を統計モデルで推定する手法。
A|Attribution

インクリメンタリティ(増分)とは? 「その広告がなくても売れていた?」という意地悪な問いに答えるワザ【2026年版】

インクリメンタリティ(増分)とは、広告によって成果が「どれだけ上積みされたか」を捉えようとする視点。成果を「どの接点に帰属させるか」ではなく、「広告が存在したことで、結果は変わったのか」という問いに置き換える。
A|Attribution

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】

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。
M|Measurement

TikTok PixelとEvents APIの違いとは?|「どっちを使う?」は間違い、成果を最大化する「セット運用」の常識【2026年版】

「TikTok PixelとEvents APIをセットで使う」のが、現在のWebコンバージョン広告におけるスタンダード。
W|Window

アトリビューションウィンドウはどう選ぶべきか?|「7日」を基本に、AIの学習効率と評価のズレを埋める設定術【2026年版】

アトリビューションウィンドウの設定に、「絶対の正解」はないが、「選べる選択肢」には限りがある。
A|Attribution

ラストタッチアトリビューション(LTA)とは?|成果の「79%」を見落とす古い物差しと、それを補う2つの解決策【2026年版】

ラストタッチアトリビューション(LTA)は「コンバージョン直前の最終タッチポイントに対して100%の貢献を割り当てる」という計測モデル
E|Evaluation

広告の「成果」をどう評価するか?|「見えない価値」を数値化する、3つの新しい定規【2026年版】

「数字は出ているが、成功かどうかわからない」。その悩みは、見ている「定規」が古いことが原因かもしれない。