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データサイエンスを使って広告費を最適化する方法

James Huang | 2021.04.15

オンライン広告は、数十年前には想像もできなかった方法でマーケティング戦略を透明化しました。今日、顧客の最初に目に入ったコンテンツに戻るほぼすべての変換または購入を追跡するために利用可能なツールがあります。メッセージングのすべての変化の影響を追跡して測定することができます。広告を見たまたはクリックした人数を正確に把握することができます。使ったすべてのドルの正確なROIを計算できます。

粒度の細かい理解力と責任感は、マーケターたちを常に緊張させる素晴らしいものですが、同時に大きなプレッシャーももたらします。複数のチャネルと有限な予算で作業する場合、リソースをどこに向けるかについて常に難しい決定をしなければなりません。手違いはあなた自身や同僚にとっても明確になります。

データを利用することで、マーケターは、クリエイティブ、配置、キャンペーンを含めた複数のレベルで広告のパフォーマンスを最適化することができます。 

最適化とは何ですか?

最適化は、広告の影響を増やすプロセスです。簡単に言うと、過去のパフォーマンスと将来の予測を使用して、将来の目標にどれだけ費やすかを決定し、キャンペーンを進行中に修正することです。キャンペーンの最適化には、パフォーマンスが低いセグメントの損失を切り捨て、パフォーマンスの高いセグメントを拡大することが含まれます。

広告を最適化するためのレベル

この最適化プロセスはクリエイティブから始まり、配置や個々のパブリッシャーに移り、最終的にキャンペーン全体のレベルに至ります。

最適化は、展開前、キャンペーン中、またはキャンペーン完了後に行うことができます。

最適化は、大規模なキャンペーン管理の変更を行う前に、簡単な修正が考慮される最も細かいレベルで開始されます。クリエイティブを再評価することから始めてください。

ただし、キャンペーンをより急激に変更する必要がある場合もあります。 

全体的なCTR(クリックスルー率)が低く、重要なサンプル数のあるすべてのクリエイティブと配置で問題があります。

サイトからのクリックのうち、コンバージョンがないものが多いため、全体的なCVR(コンバージョン率)が低い。

• 高額なeCPMによる禁止コストは、クリックおよびアクションあたりの高いコストをもたらします。ROIが悪化します。

バイサイド最適化

クリエイティブレベル: あなたのメディアバイイングキャンペーンにおいて最も重要な要素はあなたのクリエイティブです。クリエイティブユニットを最適化することで、問題が在庫かクリエイティブユニットかを判断することができます。 

配置レベル:キャンペーンのパフォーマンスを向上させるための適切な配置を見つける-ホームページ、リーダーボード、サイト全体で実行、あなたが名付けるもの。 

サプライヤーレベル:キャンペーン内のすべての配置を含めたパブリッシャーの総合パフォーマンスを評価するパブリッシャーレベルで最適化できます。

キャンペーンレベル:最終的に、クリエイティブ、配置、サイトレベルからキャンペーンを最適化した後、デイパーティング、ジオターゲティング、ブラウザ、人口統計などのキャンペーンレベルで考慮すべき事項がいくつかあります。キャンペーンレベルの最適化は最後に完了されます。なぜなら、適切な決定をするために十分なデータを収集する必要があるからです。たとえば、キャンペーン統計の時間別分解を表示して、キャンペーンレベルのデイパーティングが最適化の取り組みに含まれる必要があるかどうかを決定することができます。

最適化エンジン

最適化エンジンは、ブランドやエージェンシーがメディアバイイングを最適化するのを支援することがあります。これはオプティマイゼーションエンジンとも呼ばれます。 

最適化エンジンは、消費者、広告主、利用可能なウェブサイトに応じて、広告が配信されるべき場所を確実にします。

クリエイティブ最適化の進歩により、広告主は広告の効果を最大化する能力を高めることができました。

最適化エンジンは、あなたの広告を配置する前に複数の要因を考慮します。

「マーケティングの目標」:これはサイトのトラフィック数、広告表示回数、または広告用の特定のウェブサイトなどが考えられます。

消費者の反応:これは、ユーザーが広告をクリックした場合の状況を再現しようとします。

歴史:キャンペーンの過去のパフォーマンスパターンを把握し、利用してください。

入札額: より高い入札額では、より多くの在庫にアクセスできますが、より低い入札額では、利用可能な配置オプションが制限される可能性があります。

ターゲット: あなたが到達しようとしている観客。

AIにより、最適化エンジンは時間をかけて戦略を学習し、最終的にはすべての動きでより良いROIを決定できるようになります。

データサイエンスを使って広告費を最適化する方法
MERCURY TECHNOLOGY SOLUTION, James Huang 15 4月, 2021
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