マーケティングミックスモデリング効果測定やり方とは、複数のマーケティング施策（広告、PR、キャンペーンなど）がどの程度売上やコンバージョンに貢献しているかを統計的に分析し、各チャネルの投資対効果を正確に測定する手法のことです。2026年現在、Adobe Mix ModelerのようなAI統合ツールの登場により、これまで大企業のみが活用できていたMMMが中小企業でも導入しやすくなっています。実際、弊社で支援している企業でも月10万円程度の広告予算から効果的な測定を開始している事例が増えています。
300社以上のWEBマーケティング支援を行ってきた経験から言うと、MMMの効果測定で最も重要なのは「どの施策が本当に効いているのか」を科学的に把握することです。多くの中小企業が「なんとなくこの広告がよさそう」で予算配分を決めてしまいがちですが、MMMを使えば各チャネルの真の貢献度が数値で見えるようになります。
マーケティングミックスモデリング効果測定の基本構造と2026年の変化
マーケティングミックスモデリングの効果測定は、売上などの成果指標を従属変数として、各マーケティング施策の投下量を独立変数とした統計モデルを構築することで実現します。つまり、「テレビCMに100万円使って、Web広告に50万円使って、その結果売上が1500万円になった」というデータを蓄積し、統計的にどの施策がどの程度効いたかを分析するわけです。
2026年の大きな変化として、Adobe Mix Modelerなどの予測AI活用ツールが登場したことが挙げられます。従来のMMMは専門的な統計知識が必要で、分析結果が出るまでに数週間かかることも珍しくありませんでした。しかし最新のAIツールを使えば、マーケティングミックスモデリング（MMM）とマルチタッチアトリビューション（MTA）を統合した分析が迅速に行えるようになっています。
以前お手伝いした地方の製造業の会社では、展示会出展、Web広告、営業活動の3つの施策を並行して行っていましたが、どれが本当に効果的なのかわからない状態でした。MMMを導入したところ、展示会の効果は実は限定的で、Web広告の中でも特定のキーワード広告が最も高いROIを示していることが判明したんです。結果として、予算配分を見直して3ヶ月で問い合わせ数が28件から52件まで増加しました。
従来の効果測定手法との違い
従来のラストクリック測定やファーストクリック測定は、顧客の購買行動の一部分しか見えていませんでした。例えば、お客様がテレビCMを見て興味を持ち、後日Webで検索して購入した場合、ラストクリック測定では「Web検索広告の効果」としてカウントされますが、実際にはテレビCMの貢献も大きいはずです。
MMMではこうした複数チャネルの相互作用を統計的に解析することで、より正確な効果測定が可能になります。特に2026年はプライバシー規制の強化によりサードパーティCookieの活用が制限されているため、
