アドプライバシーQ&A - Attribution Reporting APIとPrivate Aggregation APIを用いた非線形アトリビューション計測の技術的考察

Attribution Reporting APIとPrivate Aggregation APIを用いた非線形アトリビューション計測の技術的考察

Tags: Attribution Reporting API, Private Aggregation API, Privacy Sandbox, アトリビューション計測, ポストCookie

はじめに：ポストCookie時代のアトリビューション計測課題

デジタル広告における効果測定は、キャンペーンの最適化や予算配分に不可欠です。従来、サードパーティCookieを用いてユーザーの複数のタッチポイントを紐付け、ラストクリックモデルや線形モデルといったアトリビューション分析が行われてきました。しかし、主要ブラウザによるサードパーティCookieの廃止、ユーザーのプライバシー意識向上、および関連法規制の強化により、従来の計測手法は限界を迎えています。

特に、複数の広告タッチポイント（インプレッション、クリック）がコンバージョンに至るまでのユーザー体験にどのように貢献しているかを評価する「非線形アトリビューション」の計測は、タッチポイント間の関連付けが困難になる中で、技術的な課題が増大しています。

Privacy Sandbox API群は、このようなプライバシー保護と効果測定の両立を目指す取り組みとして注目されています。本記事では、Privacy Sandboxの中でも主にAttribution Reporting APIとPrivate Aggregation APIに焦点を当て、これらを用いて非線形アトリビューション計測を試みる際の技術的なアプローチ、その詳細、および実装上の課題について考察します。

Attribution Reporting APIの基本と非線形アトリビューションへの適用

Attribution Reporting APIは、広告のクリックやインプレッション（ソースイベント）と、その後に発生したコンバージョン（トリガーイベント）を紐付けてレポートする機能を提供します。このAPIは、ユーザーのプライバシーを保護するため、クロスサイトトラッキングに依存せず、ブラウザ内部でアトリビューションロジックを実行します。

Attribution Reporting APIは、大きく分けて以下の2種類のレポートを生成できます。

Event-Level Report: 特定のソースイベント（例：広告クリック）と、それに紐づいたコンバージョンイベントに関する詳細なデータを含むレポートです。プライバシー保護のため、レポート送信に遅延が付加され、データ量や精度には制限があります。ラストタッチアトリビューションの把握に有用ですが、複数のタッチポイントを含む複雑な非線形モデルの構築には限界があります。
Aggregate Report: 複数のユーザーから収集された集計データを含むレポートです。特定の集計キーに基づいてデータが集計され、Aggregation Serviceでノイズが付加された後に利用可能になります。イベントレベルレポートよりも粒度は粗くなりますが、より多様な種類のデータをプライバシーを保護しつつ測定できます。非線形アトリビューション計測においては、このAggregate Reportが複数のタッチポイントからの貢献度を評価する鍵となります。

非線形アトリビューションモデルでは、コンバージョンに至るまでのユーザーパス上の複数のタッチポイントに貢献度を配分します。Attribution Reporting API単体では、ブラウザが設定されたアトリビューションロジック（例：優先順位ベース）に基づいて単一または少数のソースイベントにコンバージョンを紐付けるため、パス全体の貢献度を詳細に把握することは困難です。

しかし、Aggregate Reportの仕組みを利用することで、間接的ながら非線形的な貢献度を推測するためのデータ収集が可能になります。例えば、特定の広告インプレッションとそれに続くクリック、そして最終的なコンバージョンといった、複数のタッチポイントが連鎖するイベントパスの一部を異なる集計キーで捉え、集計データとしてレポートするアプローチが考えられます。

Private Aggregation APIの役割と集計ロジック設計

Attribution Reporting APIのAggregate Report生成プロセスにおいて、最終的な集計とノイズ付加を行うのがAggregation Serviceです。このAggregation Serviceへの入力データ（Attribution Reporting APIからはContributing Reportとして送信される）は、Private Aggregation APIを介して生成されるデータと構造的に類似しています。

Private Aggregation APIは、Shared StorageやFenced Framesといった他のPrivacy Sandbox APIと連携し、クロスサイトデータにアクセスすることなく、ブラウザ内部で発生したイベントをプライバシー保護された形で集計するための汎用的なAPIです。

非線形アトリビューション計測においてPrivate Aggregation APIを直接、あるいはAttribution Reporting APIのAggregate Reportの生成の一部として活用することを考える場合、重要なのは「どのように集計キーを設計するか」「何を集計値とするか」です。

例えば、以下のような集計ロジックが考えられます。

集計キー: 特定のキャンペーンID、広告クリエイティブID、特定の期間内の複数タッチポイントの組み合わせを示す識別子などをハッシュ化して利用します。非線形パス上の異なる段階（例：インプレッション後のクリック、クリック後のコンバージョン）を異なる集計キーで表現し、それぞれのキーに対する集計を行うことで、間接的な貢献度を評価するためのデータを得ます。
集計値: 各集計キーに対応するイベントの発生回数（例：そのパスを経由したコンバージョン数）、あるいは貢献度を示す推測値などを加算します。

Private Aggregation APIは navigator.runAdAuction や window.sharedStorage.run といったコンテキストから呼び出されます。基本的なAPIの構造は以下のようになります。

// 例: Private Aggregation APIを用いた集計値の加算
privateAggregation.sendHistogramReport(
  [{
    bucket: BigInt('...集計キーを示すBigInt値...'), // 集計キー (BigInt)
    value: ...集計する数値... // 集計値 (Integer)
  }],
  {
    // オプション設定 (レポート遅延など)
  }
);

このbucketとvalueのペアがAggregation Serviceに送信され、集計されます。非線形アトリビューションにおいては、複数のsendHistogramReport呼び出しを組み合わせて、複雑なイベント連鎖を捉えるためのデータを構築する必要があります。

技術的詳細と実装上の課題

Attribution Reporting APIとPrivate Aggregation APIを用いて非線形アトリビューションを計測しようとする際には、いくつかの技術的な詳細と実装上の課題が存在します。

1. 集計キー設計の複雑性

非線形アトリビューションでは、多様なタッチポイントの組み合わせが存在します。これらの組み合わせを適切に表現する集計キーを設計することは容易ではありません。キーの粒度を細かくしすぎるとプライバシー保護の閾値に抵触しレポートが得られない可能性があり、粗くしすぎると詳細な分析ができなくなります。また、集計キーの定義を事前に厳密に行う必要があり、動的な分析は制限されます。

2. ノイズ付加による精度への影響

Aggregate ReportやPrivate Aggregation API経由で集計されたデータには、差分プライバシー保護のためノイズが付加されます。このノイズは集計値の精度に影響を与え、特に粒度の細かい集計やデータ量が少ない場合に、計測結果の信頼性を低下させる可能性があります。非線形アトリビューションモデルの学習や適用において、ノイズの影響をどのように考慮・補正するかが課題となります。

3. 複数API間でのデータ統合と連携

Attribution Reporting APIのEvent-Level Report（限定的利用）、Aggregate Report、そしてPrivate Aggregation APIからのデータを組み合わせて非線形モデルを構築する場合、異なるソースからのデータを適切に統合・連携させる基盤が必要となります。各APIからのデータは送信タイミングやフォーマットが異なるため、データパイプラインの設計が複雑になります。

4. ブラウザ間の挙動差異とAPIの進化

Privacy Sandbox API群は現在も進化途上にあり、主要ブラウザ（特にChromeとそれ以外）での実装状況や挙動に差異が存在する可能性があります。また、API仕様自体も変更される可能性があるため、継続的な技術的な追随と検証が必要です。

5. 法的な整合性と同意管理

Privacy Sandbox APIはプライバシー保護を目指していますが、特定の集計レベルやデータ利用方法が各国のデータプライバシー規制（GDPR、CCPA/CPRA、LGPDなど）における特定の要件（例：特定の目的外利用の制限、ユーザー同意の範囲）に適合するかは、詳細な検討が必要です。CMPを介して取得したユーザーの同意情報が、Privacy Sandbox APIの挙動（例：レポートの送信可否）にどのように影響するかを正確に理解し、技術的に連携させる必要があります。

まとめ

Privacy Sandbox API群、特にAttribution Reporting APIとPrivate Aggregation APIは、ポストCookie時代における広告効果測定、とりわけ非線形アトリビューション計測の新たな可能性を提示しています。しかし、従来の計測手法とは異なり、プライバシー保護の制約の下で設計されており、集計キー設計の複雑性、ノイズによる精度への影響、データ統合の課題など、多くの技術的な課題が存在します。

これらのAPIを効果的に活用し、非線形アトリビューションの精度を向上させるためには、API仕様の深い理解に加え、統計的手法を用いたノイズの影響評価・補正、および堅牢なデータパイプラインの構築が不可欠です。また、技術実装は常に最新のAPI仕様と各国のデータプライバシー規制との整合性を考慮して行う必要があります。

今後のAPIの進化や業界全体の取り組みを通じて、これらの技術的な課題がどのように解決されていくか、継続的な注視が求められます。専門家としては、これらのAPIの技術的特性を深く理解し、クライアントの状況に応じて最適な計測戦略と技術実装を提案していくことが重要となります。