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web担 連載 連動企画その2-第三者配信-

昨日に続き、Web担当者フォーラムさんでの連載、2回目が出ました。

昨日の記事はあくまで概要と仕組みについて書いています。

今回の記事はメディアプランニングと、出稿後の最適化について書いています。本当はこれより詳細な事例が海外にはたっぷりあり、日本でも事例はあるのだと思います。しかしながら、実際の文章になって公開されている事例は非常に少ないです。

第一回に書いた通り、2007年ころに起こった媒体社による第三者配信事業者の買収もあり、あまり世の中に情報を出さないようになってしまったということもあります。

ただ、世の中に情報が無く、良さを知られない限り、いくら良いサービスであっても普及はしません。媒体社の広告価値も上がりません。したがって、ここは自ら発信しよう、と思いこの記事を信念持って書いております。

順番に解説していきますね。記事と一緒にごらんください。

●純広告は博打か
博打か、っていうとちょっと強すぎですが、ディスプレイ広告のメディアプランニングの際に、
価格とユーザー属性以外のデータがあると、かなり安心して出稿できるようになると思います。

●第三者配信アドサーバーを使いこなすための指標
ビュースルーコンバージョンとクリックスルーコンバージョンに関しては、ツイッターでもコメントいただきましたが、定義をしっかりする必要があります。それは今後の課題になります。

このパートで申し上げているのは、2つの間接コンバージョン指標が、直接コンバージョンよりエライので評価しよう、ということではありません。ただ購入検討期間を考慮すると、必ず間接コンバージョンは発生しています。したがって、メディアプランニングの際に、分かっていたほうが安心です、ということです。

●メディアプランニングはユニークユーザー数とフリークエンシー数で変わる
ここは媒体特性の話です。ユニークユーザー数と(正確にはユニークブラウザ)フリークエンシー数は結構違います。リーチ目的、つまり多くのユニークユーザーに触れるプロモーションなのに、フリークエンシーが高い媒体に出稿すると、多くのユーザーにはリーチ実はしていなかった、ということがあります。

●直接コンバージョンだけで評価することの危険

自然検索だと思われていたものが、実はディスプレイ広告に触発されたものであった、ということはとても多いです。掲載終了後の間接コンバージョンを見ると、直接コンバージョンの何倍もありました、ということはよく起こります。この記事ではアトリビューションマネジメントについてはあまり触れていませんが、アトリビューションマネジメントの基礎となるデータはこれです。間接効果データまで取得していかないと、ぶれてしまいます。

●ビュースルーコンバージョンを加味した5つの評価ステップ

これは我々が実際に使っている評価メソッドを簡略化して書いています。

ここで強調したいのは、大切なのは初めのステップ1で媒体タイプ別に分ける、というところです。ユニークユーザーへのリーチはアドネットワークの方が多くなりがちです。ただし、タイアップ広告やトップ面の方が、明らかに精読率が高いです。このステップを全ての媒体一緒にやってしまうと、適切な評価はぶれてしまいます。

また、ビュースルーコンバージョンの足切り期間設定に関しては、この指標はめやすです。広告主様の業種によって変わってきます。

あとは、直接コンバージョンは、短期間にニーズを刺激し、コンバージョンポイントまで到達させた、という意味で非常に評価すべきところです。ビュースルーコンバージョンだけを評価するわけではありません。

●広告出稿のPDCAは、第三者配信と効果測定ツールを組み合わせて作る

納得性とスピードはトレードオフの関係にあります。100%納得する、という状況までもっていくには、かなりの時間と労力を要します。第三者配信はあくまでツールです。納得性をあげながら、意思決定のスピードを速くするために使うべきだと思います。

●次回広告配信は配信実績レポートを使って変更、改善する

配信だけで改善はしませんので、レポートをフル活用できるかがキモです。

●同一ユーザーに見せる広告の最適な配信回数は

媒体横断でフリークエンシーコントロールすることが重要です。

●既存顧客と新規顧客で広告を出し分ける

ここのパートは非常に重要です。既存顧客と新規顧客では、そもそもマーケティングメッセージは変えるべきです。オバマ大統領の例を上げましたが、実際の配信時だけではなく、「事前に準備して備えを完璧にしておく」ことができるようになります。どのような戦いであっても、事前準備が大切ですよね。

●フリークエンシーグループ別のクリエイティブA/Bテストと改善

上のパートでは既存と新規で分ける、というやり方をしていましたが、このような切り分けで改善することも可能です。

Author : yuzuru