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広告が成果にどう貢献したかを割り当てる「貢献度(アトリビューション)」の仕組みを解説します。

ラストタッチやインクリメンタリティなど、成果を正しく評価するための視点を整理します。

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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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
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ビュースルーアトリビューション(VTA)とは? |「クリックしない9割」を可視化し、AIの学習を加速させる必須設定【2026年版】

ビュースルーアトリビューション(VTA)は、広告をクリックしなかったユーザーが、その後(広告表示から一定期間内に)コンバージョンに至った場合、それを広告の成果として計測する仕組み。