近年、広告・マーケティング界隈でマーケティングミックスモデリング（MMM）が改めて注目を集めています。2023年には国内で電通と博報堂がMMMのガイドラインを発行し、2024年にはGoogleが新しいオープンソースのMMMである「Meridian」を発表・提供開始しました。

MMMは、統計モデル（回帰分析など）を用いて、売上やコンバージョンに対する各マーケティング施策の影響を定量的に測定する手法です。企業はMMMを活用することで広告予算の最適配分やROI（投資対効果）の最大化を実現できます。

インフルエンサーマーケティングは企業のマーケティング施策の中で年々重要性が増し、広告宣伝費に占める割合が高まってきているものの、一般的なMMMの議論の中では広告費の要素として含まれていません。そのため、本記事では、インフルエンサーマーケティングをMMMに含める可能性と、課題点について考えてみたいと思います。

※MMMや統計学に関する詳細な説明はこの記事では取り扱いません。電通や博報堂のガイドラインなどを参考にしていただければと思います。

マーケティングミックスモデリング（MMM）とは

マーケティング担当者にとって、「どの施策が本当に売上に貢献しているのか？」という問いに答えるのは非常に難易度が高いものです。特に、広告チャネルが増え続ける現代では、テレビCMやデジタル広告、オフラインのプロモーションなど、さまざまな施策が絡み合う中で、それぞれの貢献度を正しく測るのは簡単ではありません。

特にテレビCMや動画広告などの認知系の施策は、直接のコンバージョンを目的としたものではなく、かつ消費者の個人情報と1:1で関連づけられるものではないため、ROIを直接的に算出することが非常に難しいです。

もう1つの観点として、3rdパーティーCookieの規制強化により、従来のドメインを跨いだユーザー行動追跡や広告効果測定が困難になっているため、デジタル広告であってもユーザーID単位でのパフォーマンスを測定する難易度が上がってきているといえます。

MMMの最大の特徴は、過去の時系列データを基に「どの施策が、どれだけの売上を生み出しているのか」を統計モデルを使って推定できる点にあります。つまり、マーケティングチャネルごとのデータに依存することなく各メディアの貢献度を評価し、最適な予算配分を導き出すことができると期待されています。また、たとえば、テレビ広告、検索広告、SNS広告、プロモーション施策などが同時に行われた場合でも、MMMを使えばそれぞれの売上貢献度を分解して推定することができます。

MMMをインフルエンサーマーケティングに組み込むには

上記のように、直接コンバージョンの測定が難しかったり、認知や興味喚起を目的とした広告であっても貢献度を測ることができるのがMMMの魅力です。インフルエンサーマーケティングもSNS上のデータを取り扱うため、直接コンバージョンの効果測定は難しいですが、一定の広告予算を占めるようになってきたこともあり、貢献度の測定という観点ではMMMのデータに取り入れることが可能だと考えます。

MMMを正しく機能させるためには、適切なデータの蓄積が不可欠です。特に、インフルエンサーマーケティングは他の広告とは異なりSNS上のデータのみを扱うことが多く、少し特異な存在だとも言えます。そのため、インフルエンサーマーケティングをMMMに組み込む場合、データをどのように組み込むかの定説がない中で、適切にデータを定義・蓄積できているかがMMMの分析モデルの精度を左右します。以下に、MMMに適したデータ蓄積のポイントを整理します。

① 日次または週次の時系列データの蓄積

MMMは過去のデータを基に分析を行うため、他媒体と揃った時系列データを蓄積することが必要です。欠損値がある場合には精度が落ちてしまうため、日次または週次の単位でデータを記録しておくことで、広告の効果を正確に測ることができます。

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② 広告投下費用とエンゲージメント（またはインプレッション）データ

MMMでは広告投下費用とKPIのデータが必要ですが、複数階層モデルを採用する場合、中間KPIが必要となる場合があるため、理想的には「広告投下費用の時系列データ」と「タイアップ投稿のエンゲージメント数（またはインプレッション数）」などの複数のデータを収集しておくことが望ましいです。

具体的には、以下のデータを時系列データとして蓄積しておくと分析がしやすくなります。

インフルエンサーへの依頼費用
インフルエンサータイアップ投稿のリーチ数
インフルエンサータイアップ投稿のインプレッション数
インフルエンサータイアップ投稿のエンゲージメント数（いいね、コメント、シェアなどの合計数）

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③ SNSごとの分解（YouTube・Instagram・TikTokなど）

インフルエンサーマーケティングは、使用するSNSによって目的や効果が異なることがあります。たとえば、YouTubeの長尺動画は比較的長期間視聴されるのに対し、InstagramやTikTokは短期間での拡散力やエンゲージメントが高いといった特性があります。MMMでは同じ広告媒体でも出稿メニューごとにデータを分けるのが推奨されているのと同様に、インフルエンサーマーケティングにおいてもSNSごとにデータを分けて管理するのが理想的です。

こうしたデータをプラットフォームごとに管理することで、MMMの分析精度を高め、どのSNSが売上に最も貢献しているのかを明確にすることができます。

インフルエンサーマーケティングをMMMに組み込むために乗り越えなければならない課題

インフルエンサーマーケティングをMMM（Marketing Mix Modeling）に統合することは可能ですが、いくつかの課題をクリアする必要があります。従来のMMMでは、テレビ広告やデジタル広告の効果を時系列データを基に分析するのが一般的ですが、インフルエンサーマーケティング特有の要素を加味するには、モデルの調整や新しい変数の追加が求められます。本章では、その具体的な課題について整理していきます。

① SNSのバズとインフルエンサーマーケティングの因果関係をどう捉えるか

従来のMMMでは、SNSの影響を「トレンド要因」として扱うケースが多く、特定の広告施策との因果関係は考慮されていません。しかし、インフルエンサーマーケティングは、SNS上でのバズやユーザー生成コンテンツ（UGC）と密接に関連しています。

例えば、あるインフルエンサーの投稿がきっかけでハッシュタグが拡散し、その結果としてUGCが増加し、最終的に売上が上がることがあります。このような「間接的な影響」をどのようにMMMに組み込むかが課題となります。一つのアプローチとして、ハッシュタグの言及数やSNS上のエンゲージメント数を補助的な指標として分析に加えることが考えられます。

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② モデルの複雑化への対応

インフルエンサーマーケティングの影響を正しく捉えるには、MMMのモデルをより高度なものにする必要があるかもしれません。

一般的なMMMは、広告投下量と売上の関係を単一の回帰モデルで分析することが多いですが、インフルエンサー施策の場合、

インフルエンサー投稿 → SNS上のエンゲージメント増加
SNS上のエンゲージメント増加 → 検索数やウェブサイト訪問数の増加
検索数やウェブサイト訪問数の増加 → 売上の増加

という複数のプロセスを経ることがあります。このような影響を捉えるには、マルチステージモデル（複数の中間指標を考慮した分析）や、階層的ベイズモデルなどの複雑な手法を検討する必要があるでしょう。

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③ エンゲージメントの遅延とアドストック効果の整合性

テレビ広告やデジタル広告では、広告が配信されたタイミングとインプレッションの発生タイミングがほぼ一致することが多いですが、インフルエンサーマーケティングではそうとは限りません。

SNSのアルゴリズムの影響により、投稿後数日～数週間にわたって継続的にインプレッションが発生することがあり、これは通常のMMMで考慮される「アドストック効果（広告の残存効果）」とは異なる性質を持っています。

通常のアドストック効果：広告の影響が時間とともに減衰する
インフルエンサーマーケティングの遅延効果：SNSのアルゴリズムによって、投稿が後から再浮上する可能性があり、インプレッションやエンゲージメントが継続する

この違いをモデルに反映させるためには、通常のアドストックモデルにSNS特有の拡散特性を加味する必要があります。たとえば、投稿ごとのエンゲージメント率や再生回数の推移をデータに組み込むことで、より正確に影響を捉えられるかもしれません。

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④ 固定費型とアフィリエイト型の違いを考慮する

インフルエンサーマーケティングには、大きく分けて固定費型とアフィリエイト型の2種類があります。固定費のインフルエンサータイアップとアフィリエイト型のタイアップでは因果が逆になり（固定費は費用に対してCVが発生するが、アフィリエイト型はCVに対して費用が発生する）、広告費の発生タイミングや計算方法が異なるため、MMMに取り入れる際には別々に考慮する必要があります。

固定費型：インフルエンサーに一定額を支払い、投稿を依頼する形式。この場合、支払額を広告費としてそのままMMMに組み込むことができる。
アフィリエイト型：成果に応じて報酬が決まる形式。この場合、広告費は発生した成果（コンバージョン数や売上）に基づいて変動するため、MMMでは異なる処理が求められる。

特にアフィリエイト型は、広告費の発生が売上と強く連動しているため、MMMの分析において他の広告施策とは異なる扱いをする必要があります。例えば、「インフルエンサーの投稿→サイト流入→購入」というプロセス全体を考慮したモデルを設計することで、より正確な分析が可能になるでしょう。

まとめ

今やインフルエンサーマーケティングはなくてはならないマーケティング手法として普及していますが、他の広告と比較すると効果測定などが難しく、社内的に大きな予算を確保しづらい企業も多いのではないかと思います。そのためにはインフルエンサーマーケティングも他の広告媒体と同様の形で貢献度を証明していく必要がありますが、今回はMMMに組み込めるかどうかという観点から考えてみました。

THECOOではデータドリブンなインフルエンサーマーケティングでさまざまな企業をご支援しています。MMMに組み込むのは新たなチャレンジとはなりますが、インフルエンサーマーケティングに関わるデータの収集、実行フェーズの企画からキャスティング、投稿後のレポーティングまで行うことが可能です。

インフルエンサーマーケティングをご検討の際にはお気軽にご相談ください。

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参考文献

https://www.dentsudigital.co.jp/downloads/mmm-guidebook

https://www.hakuhodody-media.co.jp/aaas/news/mmmguidebook.html

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