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【Google広告モバイル:101】Google 広告のデータドリブン アトリビューションは、コンバージョンにどのような方法で貢献度を割り当てていますか。

Google 広告のデータドリブン アトリビューションは、コンバージョンにどのような方法で貢献度を割り当てていますか。

 

線形モデルを使用して、コンバージョン経路で発生したすべてのクリックに、貢献度を均等に割り当てている
コンバージョン経路のファースト クリックに 40% の貢献度を割り当て、その他すべてのクリックに残り 60% を割り当てている
コンバージョンの近くで発生したクリックに、最も大きな貢献度を割り当てている
★独自のアカウント データと機械学習技術を使用し、どのタッチポイントがコンバージョンに最も貢献しているかに従って、広告のクリックに貢献度を割り当てている

 

◆解説◆

まずはグーグル広告のヘルプを確認します。

 

データドリブン アトリビューションの方法論は、主に 2 つの要素から成ります。まず利用可能なすべての経路データを分析して、コンバージョンの可能性(発生確率)のカスタムモデルを作成し(1)、次に得られた可能性データセットに高度なアルゴリズムを適用し、各マーケティング接点にコンバージョンの価値の一部を関連付けます(2)。

 

まず、経路データを分析をしてから、アルゴリズムを適用して、接点に対して価値の一部を付与することが分かります。

 

そのため「線形モデルを使用して、コンバージョン経路で発生したすべてのクリックに、貢献度を均等に割り当てている」は均等に割り当てているので却下ですね。

 

また「コンバージョンの近くで発生したクリックに、最も大きな貢献度を割り当てている」は接点に近いものに対して、貢献度を割り振っているので、グーグル広告のヘルプの説明には合致しません。

 

さらに「コンバージョン経路のファースト クリックに 40% の貢献度を割り当て、その他すべてのクリックに残り 60% を割り当てている」では具体的な割り当て数値を明記していますが、特定の割り当て数値は明記されていません。

 

よって、残った「独自のアカウント データと機械学習技術を使用し、どのタッチポイントがコンバージョンに最も貢献しているかに従って、広告のクリックに貢献度を割り当てている」が正解となります。

 

解説にある『利用可能なすべての経路データを分析』は独自のアカウント データに該当して、高度なアルゴリズムは『機械学習技術』に当てはまりますので、違和感はありませんね!

 

なお、過去問とはGoogle AdWordsが昨年、Google広告に変更になっているので、その部分の文言変更のみとなっております!

 

▼参考リンク

support.google.com

support.google.com

www.adwords-exam.info