データが合わない理由を徹底分析！コンバージョン数の乖離を解消する方法

広告運用やWeb解析をしていると、広告プラットフォーム（Google広告、Facebook広告など）やGoogleアナリティクス、CRMツール間でコンバージョン数が一致しない状況に遭遇することがあります。この「データの乖離」は、正確な効果測定を妨げ、意思決定に影響を及ぼしかねません。

この記事では、コンバージョン数の乖離が発生する理由と、その解消方法を徹底解説します。

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コンバージョン数の乖離が起きる理由

1. 計測方法の違い

各ツールは異なるロジックでコンバージョンを計測しています。

例：Google広告 vs. Googleアナリティクス

• Google広告：クリックベースの計測
  広告がクリックされた後、設定されたコンバージョン期間内に成果が発生すればカウント。
• Googleアナリティクス：セッションベースの計測
  セッション中にコンバージョンが発生した場合にカウント。

結果として、同じ成果でもツールごとにカウントが異なる場合があります。

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2. クッキーの期限切れ

コンバージョンの計測にはクッキーが使用されますが、クッキーの有効期間が短いと、計測が途中で途切れる可能性があります。

• 例： 広告クリックから14日後に購入 → クッキーの有効期限が7日間の場合、広告ツールではカウントされない。

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3. 異なるアトリビューションモデル

アトリビューションモデルとは、コンバージョンの貢献度をどのタッチポイントに割り当てるかのルールです。

• Google広告： デフォルトで「ラストクリック」または選択したアトリビューションモデルを使用。
• Googleアナリティクス： デフォルトで「ラスト非直接クリック」モデルを使用。

例：

• ユーザーがSNS広告 → Google検索 → サイト訪問 → 購入した場合
  • Google広告：SNS広告の貢献を計測。
  • Googleアナリティクス：直接訪問の貢献を除外し、Google検索の貢献を計測。

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4. タグやトラッキングコードの設定ミス

計測タグが正しく設定されていない場合、正確なデータを取得できません。

• タグが特定のページに設置されていない。
• 複数のタグが競合している。

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5. ユーザー行動の複雑性

ユーザーが異なるデバイスを使用してサイトを訪問する場合、トラッキングが統一されないことがあります。

• 例： モバイルで広告をクリック → PCで購入 → クリックと購入が異なるデバイスで発生。

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コンバージョン数の乖離を解消する方法

1. 計測タグを再確認する

計測の基盤となるタグやトラッキングコードを正確に設定することで、乖離を減らすことができます。

• Googleタグマネージャーを活用する
  タグを一元管理し、正確に計測。
• デバッグツールで動作確認
  GoogleタグアシスタントやFacebookピクセルヘルパーを使い、タグが正しく動作しているか確認。

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2. アトリビューションモデルを比較・調整する

各ツールのアトリビューションモデルを揃えるか、データ解釈時にモデルの違いを考慮します。

• Google広告とGoogleアナリティクスのアトリビューションを揃える
  Googleアナリティクスでは「アトリビューションレポート」を活用して異なるモデルを比較。

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3. UTMパラメータを正確に設定する

UTMパラメータを使用して正確なトラフィックソースを特定します。

• 正しいUTMパラメータの例：rubyコピーする編集するhttps://example.com/?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=summer_sale

注意点：

• 不完全なUTMパラメータはデータを混乱させる原因となります。
• 各キャンペーンや広告ごとにユニークなパラメータを設定。

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4. クッキーの有効期間を確認する

コンバージョンの計測期間を延長することで、データの乖離を抑えられます。

• Google広告の「コンバージョンアクション設定」で、計測期間を30日や90日に設定。

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5. クロスデバイス計測を活用する

Googleアナリティクス4（GA4）やFacebook広告では、クロスデバイス計測が可能です。

• GA4の「ユーザー識別子」を利用して、デバイス間の行動を統合。

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6. データポリシーやブラウザの制限を考慮する

近年、プライバシー規制（GDPR、CCPAなど）やブラウザのトラッキング制限（SafariのITP、FirefoxのETP）がデータの乖離を増やす要因となっています。

• 対策：
  • ファーストパーティデータを活用。
  • サーバーサイドトラッキングの導入を検討。

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データの乖離を理解するためのチェックリスト

1. タグ設定
   • 全ての計測ポイントにタグが設置されているか確認。
   • タグの動作テストを実施。
2. アトリビューションモデル
   • 各ツールのアトリビューションモデルを確認。
   • モデルの違いを考慮して分析。
3. クッキーの設定
   • コンバージョン期間の設定が適切かを確認。
   • トラッキング制限の影響を把握。
4. プラットフォーム間の比較
   • Google広告、Googleアナリティクス、CRMツールのデータを比較。
   • 乖離が特定のプラットフォームに偏っていないか分析。

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まとめ

コンバージョン数の乖離は、計測方法やデータの扱い方の違いによって発生します。乖離を完全に解消することは難しい場合もありますが、今回紹介した方法を実践することで、データの正確性を向上させ、広告運用やマーケティングの意思決定をより信頼性の高いものにできます。

ポイント

1. 計測タグやトラッキング設定を徹底確認する。
2. アトリビューションモデルの違いを理解する。
3. クッキーの有効期間やブラウザ制限に対応する。

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