Install Attributionは、新規のアプリインストールごとに、それを促した広告・キャンペーン・ネットワークにクレジットを割り当てるプロセスだ。すべてのMMPの中核プロダクトであり、あらゆるユーザー獲得意思決定の基盤 — 信頼できるアトリビューションなしでは、どのキャンペーンが機能しているかわからず、入札を最適化できず、チャネルをまたいだ予算配分もできない。
問題は一見すると思うより難しい。典型的なインストールの旅路：ユーザーがTikTok広告を見るがクリックしない。3日目にMeta retargetingの広告をクリックするがインストールしない。5日目にブランドをGoogle検索し、App Storeのリスティングをオーガニックで見つけ、インストールする。どのソースにクレジットを与えるか？アトリビューションルールによって答えは異なる — そして中立的な仲裁者（MMP）なしでは、ほとんどの広告ネットワークがクレジットを主張するため、同じユーザーに対して複数回支払うことになる。
主なアトリビューションルール
- ラストクリックアトリビューション（ほとんどのMMPのデフォルト）：インストール前にユーザーがクリックした最後の広告にウィンドウ内で100%のクレジットが与えられる。シンプルで実装しやすく、「インストールを決定づけた広告」と概ね一致する。
- View-Throughアトリビューション：ユーザーが広告を見たがクリックせず、より短いウィンドウ（1〜24時間）以内にインストールした場合にクレジットが与えられる。クリックスルーより弱いシグナル。クリックアトリビューションが適用されない場合のタイブレーカーとして使われることが多い。
- マルチタッチアトリビューション：複数のタッチポイントにクレジットを分散（線形・時間減衰・ポジションベース・データドリブン）。理論上はより正確だが、ATT後は実装が難しい。
- ファーストクリックアトリビューション：ラストクリックの反対 — ユーザーが最初にクリックした広告がクレジットを受け取る。あまり一般的でなく、「デマンドジェネレーション」の計測に使われることがある。
- Engaged Viewアトリビューション：定義された完了閾値（多くの場合6秒または50%完了）まで視聴された動画広告でインストールのクレジットが与えられる。YouTubeとTikTokのアトリビューションで一般的。
ATT後のiOSアトリビューションはパッチワーク状態
- SKANポストバック：SKAN対応の広告ネットワーク（現在はほとんどの主要ネットワーク）からのインストールに対応。
- MMPデバイスレベルアトリビューション：ATTでオプトインしたユーザー（全体の20〜40%）に対して機能する。
- Apple Search Ads Attribution API：Apple Search Adsキャンペーン専用。
- ファーストパーティシグナル — CRMマッチング、Deferred Deep Linkによるウェブ→アプリの旅路の継続、ユーザー入力識別子。
- MetaとTikTokの内部アトリビューション — 自社のウォールドガーデン内でユーザーレベルのアトリビューションを実行。
MMPの仕事は、これらすべてを取り込み、重複排除し（同じインストールが複数のソースにクレジットされないよう）、統一されたビューを生成することだ。
Androidのアトリビューションはよりシンプルだ。GAIDベースの確定的アトリビューションがほとんどのユーザーに引き続き機能するからだ（AndroidユーザーのおよそB80〜90%は広告IDのオプトアウトをしていない）。MMPは主にInstall Referrer（クリックからインストールのアトリビューションに関するGoogle Playの公式メカニズム）とデバイスレベルマッチングを使用する。Android向けPrivacy Sandbox（段階的展開中）は2027年頃までにSKAN的な集計型アトリビューションを導入する予定だ。
アトリビューションルールの比較 — 各ルールの適用場面
| ルール | 仕組み | 強み | 弱み | |
|---|---|---|---|---|
| ラストクリック | ウィンドウ内で最後にクリックされた広告が100%のクレジットを受け取る | シンプル・明確・MMPデフォルト | 「インストールを決定づけた」キャンペーンに過剰クレジット。上流の認知を無視 | |
| ファーストクリック | ウィンドウ内で最初にクリックされた広告が100%のクレジットを受け取る | デマンドジェネレーションの貢献をクレジット | 初期認知に過剰クレジット。コンバージョン促進のタッチポイントを無視 | |
| View-Through | クリックなしの広告インプレッションがより短いウィンドウ（1〜24時間）以内のインストールにクレジット | ブランド/動画広告のインパクトを把握 | 弱いシグナル — ユーザーは見たが関与していない | |
| マルチタッチ（線形） | クレジットをすべてのタッチポイントに均等分配 | ファネルへの貢献を認識 | ATT後のクロスネットワーク実装が困難。線形の重みはナイーブ | |
| マルチタッチ（データドリブン） | 観測されたコンバージョンとの相関に基づいてMLモデルが重みを割り当てる | 機能する場合は最も正確 | 大量のデータとプラットフォームサポートが必要 | |
| Engaged View | 定義された完了閾値（例：6秒または50%）まで視聴された動画広告がクレジットされる | クリックとView-Throughの間を橋渡し | YouTubeとTikTokで一般的だが、クロスプラットフォームで標準化されていない |
MMPのデフォルトはウィンドウ内のラストクリック（通常7〜30日）。成熟したプログラムは、日常のユーザー獲得の入札運用にはラストクリックを使いながら、戦略的意思決定にはラストクリックの上にマルチタッチとIncrementalityテストを重ねる。