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広告コピーってこう書くんだ！読本 という本をご紹介します。
エントリー内容です。
- 論理が 70% 、センスは 30%
- 良いコピーを書くための ｢論理｣
- 発想体質になるための考え方 (6つ)
投稿日 2016/08/29
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広告コピーってこう書くんだ！読本 という本をご紹介します。
エントリー内容です。
書評: 広告コピーってこう書くんだ！読本 (谷山雅計)
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広告コピーってこう書くんだ！読本 という本をご紹介します。
エントリー内容です。
投稿日 2016/08/18
Facebook広告運用ガイド - ダイレクトマーケティングに生かす売上直結の活用術 という本に、リスティング広告 (検索連動型広告) とフェイスブック広告の違いが書かれていました。
違いは、広告を見た人の広告に対する態度です。広告をクリックする時の ｢動機｣ がそれぞれ異なります。
リスティング広告について、本書からの引用です。
これに対して、Facebook 広告についての引用です。
検索広告と Facebook 広告の広告閲覧者の ｢動機の違い｣ を考えたプランニング
Facebook広告運用ガイド - ダイレクトマーケティングに生かす売上直結の活用術 という本に、リスティング広告 (検索連動型広告) とフェイスブック広告の違いが書かれていました。
動機が違う
違いは、広告を見た人の広告に対する態度です。広告をクリックする時の ｢動機｣ がそれぞれ異なります。
リスティング広告について、本書からの引用です。
リスティング広告はご存じの通り、検索エンジンの検索結果に表示されます。これは検索ユーザー、つまり、欲求がはっきりしているターゲットの ｢探し物の結果｣ として表示されるわけです。ターゲットのニーズと広告の商品がキーワードによってマッチングできてさえいれば、高確率でクリックしてもらえるでしょう。
これに対して、Facebook 広告についての引用です。
投稿日 2016/06/23
運用型広告 - プロの思考回路 という本に、広告の運用者に求められる5つのスキルが書かれています。
今回は、この5つのスキルをご紹介します。
運用型広告のプロフェッショナルに求められる5つのスキル
運用型広告 - プロの思考回路 という本に、広告の運用者に求められる5つのスキルが書かれています。
今回は、この5つのスキルをご紹介します。
- プラットフォーム各社の動きや考え方を読み取るスキル
- クロスチャネルでカスタマージャーニーをモデリングするスキル
- 膨大なデータから本当に必要なインサイトを見極めるスキル
- 手動と自動のバランスを取るスキル
- 新しいことにチャレンジするスキル
投稿日 2016/06/18
Facebook が、O2O (online to offline) の取り組みを強化しています。Facebook ユーザーのデータと、店舗への来店や店頭購入のデータをつなぎ、モバイル広告のオフライン効果を可視化できるようにすると発表しました (2016年6月14日) 。
In-Store, Meet Mobile: New Ways to Increase and Measure Store Visits and Sales | Facebook for Business
TechCrunch も報じています。
FacebookがPOSシステムと連携、ユーザーの来店と購入までトラックできるように | TechCrunch Japan
今回のエントリーは、Facebook 広告の広告効果測定の仕組みを考えます。
Facebook が O2O (online to offline) の取り組み強化を発表 (2016年6月) 。売上への広告効果を可視化できるか
モバイル広告のオフライン効果を可視化
Facebook が、O2O (online to offline) の取り組みを強化しています。Facebook ユーザーのデータと、店舗への来店や店頭購入のデータをつなぎ、モバイル広告のオフライン効果を可視化できるようにすると発表しました (2016年6月14日) 。
In-Store, Meet Mobile: New Ways to Increase and Measure Store Visits and Sales | Facebook for Business
TechCrunch も報じています。
FacebookがPOSシステムと連携、ユーザーの来店と購入までトラックできるように | TechCrunch Japan
今回のエントリーは、Facebook 広告の広告効果測定の仕組みを考えます。
投稿日 2016/06/01
フェスブックが提供する広告ネットワークが Facebook Audience Network です。
広告主は、このネットワークを通して、様々なサイトやアプリに広告を出すことができます。Facebook Audience Network は、フェスブックの持っている強みをうまく活かした提供価値があります。
今回のエントリーは、Audience Network が、直近2016年5月に2つのアップデートをしているのでご紹介します。
Facebook Audience Network が動画広告開始と、Facebook ユーザー以外にも配信可能になると発表 (2016年5月)
フェスブックが提供する広告ネットワークが Facebook Audience Network です。
Facebook Audience Network とは
広告主は、このネットワークを通して、様々なサイトやアプリに広告を出すことができます。Facebook Audience Network は、フェスブックの持っている強みをうまく活かした提供価値があります。
今回のエントリーは、Audience Network が、直近2016年5月に2つのアップデートをしているのでご紹介します。
投稿日 2016/05/09
Facebook が動画広告の調査結果を発表しました (2016年4月20日) 。
Video adverts: Testing what works for the mobile feed | Facebook for Business
ニュースフィードに出る動画広告で、特にスマホでの動画広告をどうつくればよいかの調査です。調査は、Facebook が広告主企業と協働で実施したものです。
今回のエントリーでは、Facebook の調査結果を紹介し、モバイルに適した動画広告をどうつくればよいかを考えます。
Facebook が動画広告のモバイル最適化ガイドラインを発表 (2016年4月)
Facebook が動画広告の調査結果を発表しました (2016年4月20日) 。
Video adverts: Testing what works for the mobile feed | Facebook for Business
スマホ動画広告の調査
ニュースフィードに出る動画広告で、特にスマホでの動画広告をどうつくればよいかの調査です。調査は、Facebook が広告主企業と協働で実施したものです。
今回のエントリーでは、Facebook の調査結果を紹介し、モバイルに適した動画広告をどうつくればよいかを考えます。
投稿日 2016/04/30
Google が、｢Bumper ads (バンパー広告) ｣ と呼ばれる YouTube の新しい動画広告を発表しました (2016年4月26日) 。特徴は6秒という短さで、従来よりも短い動画広告です。
Built for mobile: Bumper ads drive incremental reach and frequency, particularly on smartphones | Google Inside AdWords
バンパー広告の特徴は、
YouTube が Bumper ads 動画広告を導入 (2016年5月) 。バンパー広告の特徴と効果、動画広告への影響を考える
Google が、｢Bumper ads (バンパー広告) ｣ と呼ばれる YouTube の新しい動画広告を発表しました (2016年4月26日) 。特徴は6秒という短さで、従来よりも短い動画広告です。
Built for mobile: Bumper ads drive incremental reach and frequency, particularly on smartphones | Google Inside AdWords
YouTube の Bumper ads とは
バンパー広告の特徴は、
投稿日 2016/04/25
動画広告について書いています。動画広告によるブランディング効果を、どうすれば高められるかを考えます。
エントリー内容です。
ブランディング効果のある動画広告の使い方を、ミレニアル世代のアテンションスパンから考える
動画広告について書いています。動画広告によるブランディング効果を、どうすれば高められるかを考えます。
エントリー内容です。
- ミレニアル世代の動画広告効果の調査
- 女子大生が語ったスマホ世代の時間感覚
- ブランディング効果のある動画広告の使い方
投稿日 2016/02/29
日経新聞が、グーグルの検索広告への取り組みを報じています。
グーグル日本法人、検索広告で認知度向上 企業に助言：日本経済新聞 (2016年2月6日)
記事から、ポイントだと思った箇所は以下の通りです。
検索広告の新しい提供価値に光を当てたグーグル
日経新聞が、グーグルの検索広告への取り組みを報じています。
グーグル日本法人、検索広告で認知度向上 企業に助言：日本経済新聞 (2016年2月6日)
日経記事の内容
記事から、ポイントだと思った箇所は以下の通りです。
投稿日 2015/08/29
オンライン動画広告についてよくある論点の1つは、｢テレビ広告｣ と ｢オンライン動画広告｣ の予算配分の最適化です。オンライン動画広告にとっては、従来のテレビ CM 予算からどれだけオンラインにシフトできるかです。
この時に注意が必要なのは、映像を広告素材として消費者に届けるメディアとしてのテレビ広告とオンライン動画広告では、リーチできる範囲のポテンシャルがそもそも異なることです。
広告メディアプランは ｢マーケット感覚 → 広告メディアリーチ｣ の順番で
オンライン動画広告についてよくある論点の1つは、｢テレビ広告｣ と ｢オンライン動画広告｣ の予算配分の最適化です。オンライン動画広告にとっては、従来のテレビ CM 予算からどれだけオンラインにシフトできるかです。
そもそもリーチ範囲が異なる
この時に注意が必要なのは、映像を広告素材として消費者に届けるメディアとしてのテレビ広告とオンライン動画広告では、リーチできる範囲のポテンシャルがそもそも異なることです。
投稿日 2015/07/29
オハイオ州立大学が、広告における性的および暴力的表現が、広告を見た人にどう影響するかの調査結果を発表しています(2015年7月) 。
Sex and violence may not really sell products | News Room - The Ohio State University
今回のエントリーでは、調査から興味深かったものを取り上げます。
オハイオ州立大学の ｢性的 / 暴力表現の広告への影響調査｣ が興味深い
オハイオ州立大学が、広告における性的および暴力的表現が、広告を見た人にどう影響するかの調査結果を発表しています(2015年7月) 。
Sex and violence may not really sell products | News Room - The Ohio State University
今回のエントリーでは、調査から興味深かったものを取り上げます。
投稿日 2015/04/22
フェイスブックと調査会社ニールセンが共同で、フェイスブック動画広告の効果測定調査を実施しました。結果は以下で発表されています (2015年3月) 。
The Value of Video for Brands | Facebook for Business
調査の方法は以下の通りです。
Facebook が動画広告効果調査を発表 (2015年3月) 。興味深い結果と発表スタンスへの疑問
フェイスブックと調査会社ニールセンが共同で、フェイスブック動画広告の効果測定調査を実施しました。結果は以下で発表されています (2015年3月) 。
The Value of Video for Brands | Facebook for Business
調査手法
調査の方法は以下の通りです。
- 調査対象の動画広告は 173 本
- 対象の広告を見せる接触者グループ (Exposed group) と、対照群の非接触者グループ (Control group) を比較
- 広告に効果があったかどうかの評価指標は3つ
- 広告想起 (Ad recall)
- ブランド認知 (Brand awareness)
- 購入意向 (Purchase intent)
- さらに、動画広告の視聴時間長さによって、広告効果の違いを分析
- 2014年12月 - 2015年2月に実施 (参考: この調査についてのインタビュー記事)
投稿日 2015/03/01
Facebook Japan が、自社広告を含むクロスメディア広告効果調査を発表しました (2015年2月22日) 。
参考：花王エッセンシャルで Facebook 広告が驚きの効果！ | Facebook for Business
花王のシャンプーブランド ｢エッセンシャル｣ が、2014年8月に行なったキャンペーンの広告効果調査とのことです。広告はフェイスブックを含む、TV / 店頭 POP / Web / 雑誌 / OOH に展開した大規模なキャンペーンだったようです。
上記の発表タイトルで ｢Facebook 広告が驚きの効果｣ とあるように、いくつか紹介されている結果自体は興味深いものでした。
一方で、Facebook からの発表のスタンスそのものに疑問点がありました。
Facebook のクロスメディア広告効果調査に、あえてツッコんでみる
Facebook Japan が、自社広告を含むクロスメディア広告効果調査を発表しました (2015年2月22日) 。
参考：花王エッセンシャルで Facebook 広告が驚きの効果！ | Facebook for Business
花王のシャンプーブランド ｢エッセンシャル｣ が、2014年8月に行なったキャンペーンの広告効果調査とのことです。広告はフェイスブックを含む、TV / 店頭 POP / Web / 雑誌 / OOH に展開した大規模なキャンペーンだったようです。
上記の発表タイトルで ｢Facebook 広告が驚きの効果｣ とあるように、いくつか紹介されている結果自体は興味深いものでした。
一方で、Facebook からの発表のスタンスそのものに疑問点がありました。
投稿日 2015/02/18
Facebook が新しい広告効果指標を発表しました (2015年2月11日) 。
Facebook の広告が、その広告を見たユーザーにとってどれくらい受け入れられたかを点数化した、Relevance Score (レリバンススコア) と呼ばれる広告効果指標です。
参考：Relevance Score for Facebook Ads | Facebook for Business
Relevance Score は 1~10 点で表示され、最も良いスコアが 10 点のようです。
Facebook が新しい広告効果指標 Relevance Score をリリース (2015年2月) 。要するに何を意味するかを考える
Facebook が新しい広告効果指標を発表しました (2015年2月11日) 。
Facebook の広告が、その広告を見たユーザーにとってどれくらい受け入れられたかを点数化した、Relevance Score (レリバンススコア) と呼ばれる広告効果指標です。
参考：Relevance Score for Facebook Ads | Facebook for Business
Facebook の Relevance Score とは
Relevance Score は 1~10 点で表示され、最も良いスコアが 10 点のようです。
投稿日 2015/02/08
Facebook が Conversion Lift (コンバージョンリフト) という、新しい広告効果測定サービスを発表しました (2015年1月27日) 。
参考：Conversion Lift Measurement for Facebook Ads | Facebook for Business
Facebook Conversion Lift とは、Facebook 上の広告により、広告をした自社製品やサービスの売上やコンバージョン (会員登録等) にどれだけの広告効果があったかを測定できるものです。
Facebook Conversion Lift の特徴は次の通りです (2015年2月現在) 。
売上への広告効果を測定する Facebook Conversion Lift が登場 (2015年1月)
Facebook が Conversion Lift (コンバージョンリフト) という、新しい広告効果測定サービスを発表しました (2015年1月27日) 。
参考：Conversion Lift Measurement for Facebook Ads | Facebook for Business
Facebook Conversion Lift とは
Facebook Conversion Lift とは、Facebook 上の広告により、広告をした自社製品やサービスの売上やコンバージョン (会員登録等) にどれだけの広告効果があったかを測定できるものです。
Facebook Conversion Lift の特徴は次の通りです (2015年2月現在) 。
投稿日 2014/11/30
インターネット広告代理店のアイレップが、動画広告の効果検証サービスをリリースしました (2014年11月14日 ベータ版) 。
特徴は、動画広告を見てその後の検索行動に、広告が影響したかを測定できることです。
参考：アイレップ、動画広告の新しい効果検証方法の β 版を開発、提供開始へ －動画広告接触ユーザーの検索行動における変化を観測－｜株式会社アイレップ (リリース PDF)
アイレップの提供するサービスの分析手法は、同じユーザーが動画広告を見る前と後で検索ワードがどう変わったかを比較します。同一ユーザーにおけるプレポスト方式です。
アイレップが動画広告の検索行動への効果検証調査を提供開始
インターネット広告代理店のアイレップが、動画広告の効果検証サービスをリリースしました (2014年11月14日 ベータ版) 。
動画広告の検索広告への効果検証
特徴は、動画広告を見てその後の検索行動に、広告が影響したかを測定できることです。
参考：アイレップ、動画広告の新しい効果検証方法の β 版を開発、提供開始へ －動画広告接触ユーザーの検索行動における変化を観測－｜株式会社アイレップ (リリース PDF)
アイレップの調査手法
アイレップの提供するサービスの分析手法は、同じユーザーが動画広告を見る前と後で検索ワードがどう変わったかを比較します。同一ユーザーにおけるプレポスト方式です。
投稿日 2014/10/05
フェイスブックがおもしろい取り組みを進めています。
参考：Facebook 、買収した Atlas 広告プラットフォームを再ローンチ―マルチデバイス、オフラインのセールスもモニタ - TechCrunch (2014年9月30日)
オンラインでのユーザーを計測するためには、これまでは Cookie を使う手法が一般的でした。ユーザーに対して Cookie をブラウザごとに配布し、広告が配信された数、クリック数、A という広告に接触した人に B という広告を出す (リマーケティング) などに使われます。
ただし、Cookie には課題もあります。例えば、以下です。
Cookie 問題を解決する Facebook のマルチデバイス広告測定
フェイスブックがおもしろい取り組みを進めています。
参考：Facebook 、買収した Atlas 広告プラットフォームを再ローンチ―マルチデバイス、オフラインのセールスもモニタ - TechCrunch (2014年9月30日)
Cookie 問題
オンラインでのユーザーを計測するためには、これまでは Cookie を使う手法が一般的でした。ユーザーに対して Cookie をブラウザごとに配布し、広告が配信された数、クリック数、A という広告に接触した人に B という広告を出す (リマーケティング) などに使われます。
ただし、Cookie には課題もあります。例えば、以下です。
投稿日 2014/06/14
広告ビジネス次の10年 という本に、近未来予測 (第七章) がいくつか書かれています。
広告の近未来予測の1つは、ネット広告の効果指標に ｢認知｣ や ｢態度変容｣ が加わることでした。以下は本書からの引用です。
ネット広告の効果指標の近未来 (2014年現在)
広告ビジネス次の10年 という本に、近未来予測 (第七章) がいくつか書かれています。
態度変容がネット広告効果の指標になる
広告の近未来予測の1つは、ネット広告の効果指標に ｢認知｣ や ｢態度変容｣ が加わることでした。以下は本書からの引用です。
動画広告の普及にともない ｢認知｣ ｢態度変容｣ といった指標がネット広告の効果指標として浸透していくことだ。ウェブ上で直接購入を促すことだけがゴールではない商品を扱う広告主が、広告の認知、ブランドの認知、そして購入意向などの態度変容効果に着目して、動画広告を本格的に活用していく。
投稿日 2014/05/25
IT ビジネスの原理 は、タイトル通り、IT やネットの世界の根本部分がまとまっている本です。
難しいことを複雑に説明することはできても、難しいことをわかりやすく簡単に表現し、かつ本質を捉えることはなかなかできることではありません。
この本では、著者の尾原さんが、根本を平易な書き方で説明されていて、IT ビジネスの原理がよく理解できます。
本書のキーワードの一つがハイコンテクストです。おそらく尾原さんが最も言いたかったことです。前職のグーグルを辞め、アマゾンではなく楽天に転職された理由でもあります。
書籍 ｢IT ビジネスの原理 (尾原和啓) ｣ から、ハイコンテクストの視点でネット広告を考える
IT ビジネスの原理 は、タイトル通り、IT やネットの世界の根本部分がまとまっている本です。
難しいことを複雑に説明することはできても、難しいことをわかりやすく簡単に表現し、かつ本質を捉えることはなかなかできることではありません。
この本では、著者の尾原さんが、根本を平易な書き方で説明されていて、IT ビジネスの原理がよく理解できます。
ハイコンテクストがキーワード
本書のキーワードの一つがハイコンテクストです。おそらく尾原さんが最も言いたかったことです。前職のグーグルを辞め、アマゾンではなく楽天に転職された理由でもあります。
投稿日 2013/06/02
Web広告の「反応者ターゲティング」というパラダイムシフト
ブラウザでウェブを閲覧をする仕組みは「往復はがき」で考えると理解しやすいと思っています。仕組みとしては、
■Web広告とTVCMの違い
ウェブページの多くには広告が表示されていますが、ウェブ広告が画期的だったのはコンテンツサーバーと広告サーバーが別々になったことでした。往復はがきの例えで言うと、ユーザーははがきを2通用意し、コンテンツ情報が入っているサーバー宛と広告情報が入っているサーバー宛にそれぞれ送っています。
なぜこれが画期的かの理由は、コンテンツは同じ情報なのに広告はユーザーごとに適切なものに変えられるからです。例えばこのブログエントリーを見ているユーザーに表示されるコンテンツ(ブログ記事)は同じですが、広告内容はPCだと上部/スマホは下部に表示される内容はユーザーごとに違うのです。
これができるのは、コンテンツサーバーとアドサーバーが別々で運用されているから。この仕組はアドネットワークサーバーでも第三者配信サーバーでも基本的には変わらないものです。
一方のTVでは、番組とCMの放送配信局は同じなので、同じ番組を見ている視聴者には誰もが同じCMを見ることになります(例：サッカー日本代表の試合で、ハーフタイム中に流れるCMはみんなが同じものを見る)。
もしTVもWebと同じ仕組になれば、番組は同じものを見るけれど、車が趣味のAさんの家のTV1には車のCMが、来年小学生になる子どもを持つBさんの家のTV2にはランドセルのCMが、みたいなことができるようになるわけです。同じ世帯でもリビングのテレビと寝室のテレビでも違うCMを流すこともできます。
Webの世界では、(発展途上であるものの)広告配信のユーザーごとの最適化ができています。Web広告配信の最適化には様々な手法があって、
■反応者ターゲットという考え方
「ビッグデータ時代の新マーケティング思考」という本で強調されていたのは、ターゲティングの考え方が変わる、ということでした。
従来のターゲットの考え方は、年齢や性別のデモグラ・価値観などのサイコグラフィック・行動特性などのユーザー情報からターゲットを「事前に想定する」ことでした。こういうユーザー層がターゲットになりそうと事前にしっかりと絞り込むイメージです。ターゲットを絞り、そこに向けて広告を配信する。
一方で本書で強調されていたのが「反応した人がターゲット」という考え方。ざっくりとターゲットは想定はするものの、広告をまずは配信してみて、それに反応した人たちをターゲットにするという従来とは逆の考え方、パラダイムシフトです。
反応者をターゲットにする考え方で重要になってくるのが、反応者をどう捉えるかになります。
反応者をどうグループ分けをするか。デモグラ、ジオグラ(エリア)、サイコ(心理的属性)、ビヘイビア(行動)、などに加え、ニーズで分けられるかもポイントだと思います。反応者はなぜ反応したのか、その裏にはそれぞれのニーズがあり、ニーズごとにグルーピングができるかどうか。
従来のターゲティングはターゲットを事前に想定することにウェイトを置いていたことに対して、反応者ターゲティングでは実際に反応した人をターゲットとして、その後に反応者をどれだけ分析できるかにウェイトが置かれます。PDCAで言うと、従来型はPに比重が、反応者ターゲットではまずDをやってCとAに比重があるイメージ。
■反応者ターゲットで問われる「データ活用」
反応者ターゲットの考え方はおもしろいものだと思いました。従来のターゲットの考え方は狙うことに集中しているので、撃った後のことはあまり重視されていませんでした。というかそもそも撃った後にどうなったかが知る術がなかったのです。例えばTVCMをやっても、誰が見て、その人たちにどれくらいのCM効果があったのか、つまり事前想定ターゲットが正しかったのかの検証ができなかった。CM出稿と配信後の売上という、最初と最後しかわからなかったのです。
反応者ターゲットでは、広告は誰が反応したのか、AとBの広告のどちらのクリエイティブに反応が良かったのか、反応した人の行動特性までわかります(クッキーが削除されないことという前提がありますが)。そうすると、まずはやってみて、反応者がわかり、その人達に対してどういう対応をして、という感じで次のアクションにどんどん進む、つなげていくことが可能になります。
データ分析の醍醐味は単に分析して終わりではなく、分析結果から次への示唆、ネクストステップにどう活かすかです。反応者ターゲットの考え方では、反応者した人というターゲットの発見から始まり、反応者をどう括るか、グルーピングした各反応者群にどんなアクションを取るのか、など、一歩踏み込んだデータ活用が期待できます。そうしなければ進化はないのではと思っています。
- 往信はがきを送付：PCから、ウェブページのコンテンツ情報があるサーバーに閲覧したいというリクエストを送る
- 返信はがきの住所を確認：サーバーはユーザー情報(IPアドレス/ドメイン/ブラウザ種類等)を確認する
- 返信はがきが届く：ユーザーのブラウザにコンテンツ情報が表示される
■Web広告とTVCMの違い
ウェブページの多くには広告が表示されていますが、ウェブ広告が画期的だったのはコンテンツサーバーと広告サーバーが別々になったことでした。往復はがきの例えで言うと、ユーザーははがきを2通用意し、コンテンツ情報が入っているサーバー宛と広告情報が入っているサーバー宛にそれぞれ送っています。
なぜこれが画期的かの理由は、コンテンツは同じ情報なのに広告はユーザーごとに適切なものに変えられるからです。例えばこのブログエントリーを見ているユーザーに表示されるコンテンツ(ブログ記事)は同じですが、広告内容はPCだと上部/スマホは下部に表示される内容はユーザーごとに違うのです。
これができるのは、コンテンツサーバーとアドサーバーが別々で運用されているから。この仕組はアドネットワークサーバーでも第三者配信サーバーでも基本的には変わらないものです。
一方のTVでは、番組とCMの放送配信局は同じなので、同じ番組を見ている視聴者には誰もが同じCMを見ることになります(例：サッカー日本代表の試合で、ハーフタイム中に流れるCMはみんなが同じものを見る)。
もしTVもWebと同じ仕組になれば、番組は同じものを見るけれど、車が趣味のAさんの家のTV1には車のCMが、来年小学生になる子どもを持つBさんの家のTV2にはランドセルのCMが、みたいなことができるようになるわけです。同じ世帯でもリビングのテレビと寝室のテレビでも違うCMを流すこともできます。
Webの世界では、(発展途上であるものの)広告配信のユーザーごとの最適化ができています。Web広告配信の最適化には様々な手法があって、
- 行動ターゲティング：ユーザーにクッキーファイルを配り(正確には利用ブラウザに配る)、クッキー内に記録されるブラウザ情報・閲覧履歴や検索ワード・ユーザーIDなどを参照し広告を配信する
- リターゲティング：特定のサイトに訪問したユーザーに、別のサイトで関連する広告を出す。例えば、商品サイトを訪れたユーザーに、別のニュースサイトに訪れた時にもその商品の広告を出す
- リターゲティング拡張：↑の応用みたいなもので、リターゲティングの対象となったユーザーと似た人を選び出し、広告を出す。商品サイトに訪れたユーザーとウェブ行動が似ているユーザーは、「(まだ商品サイトには訪問していないけど)恐らく同じような関心を持っているよね」というロジック。商品サイト未訪問者なので見込み新規ユーザーに広告が出せる
- オーディエンスターゲティング：サードパーティクッキーなどの広告主の持つ情報以外の外部データも活用し、より精緻にターゲティングを行い広告を配信する
■反応者ターゲットという考え方
「ビッグデータ時代の新マーケティング思考」という本で強調されていたのは、ターゲティングの考え方が変わる、ということでした。
従来のターゲットの考え方は、年齢や性別のデモグラ・価値観などのサイコグラフィック・行動特性などのユーザー情報からターゲットを「事前に想定する」ことでした。こういうユーザー層がターゲットになりそうと事前にしっかりと絞り込むイメージです。ターゲットを絞り、そこに向けて広告を配信する。
一方で本書で強調されていたのが「反応した人がターゲット」という考え方。ざっくりとターゲットは想定はするものの、広告をまずは配信してみて、それに反応した人たちをターゲットにするという従来とは逆の考え方、パラダイムシフトです。
反応者をどうグループ分けをするか。デモグラ、ジオグラ(エリア)、サイコ(心理的属性)、ビヘイビア(行動)、などに加え、ニーズで分けられるかもポイントだと思います。反応者はなぜ反応したのか、その裏にはそれぞれのニーズがあり、ニーズごとにグルーピングができるかどうか。
従来のターゲティングはターゲットを事前に想定することにウェイトを置いていたことに対して、反応者ターゲティングでは実際に反応した人をターゲットとして、その後に反応者をどれだけ分析できるかにウェイトが置かれます。PDCAで言うと、従来型はPに比重が、反応者ターゲットではまずDをやってCとAに比重があるイメージ。
■反応者ターゲットで問われる「データ活用」
反応者ターゲットの考え方はおもしろいものだと思いました。従来のターゲットの考え方は狙うことに集中しているので、撃った後のことはあまり重視されていませんでした。というかそもそも撃った後にどうなったかが知る術がなかったのです。例えばTVCMをやっても、誰が見て、その人たちにどれくらいのCM効果があったのか、つまり事前想定ターゲットが正しかったのかの検証ができなかった。CM出稿と配信後の売上という、最初と最後しかわからなかったのです。
反応者ターゲットでは、広告は誰が反応したのか、AとBの広告のどちらのクリエイティブに反応が良かったのか、反応した人の行動特性までわかります(クッキーが削除されないことという前提がありますが)。そうすると、まずはやってみて、反応者がわかり、その人達に対してどういう対応をして、という感じで次のアクションにどんどん進む、つなげていくことが可能になります。
データ分析の醍醐味は単に分析して終わりではなく、分析結果から次への示唆、ネクストステップにどう活かすかです。反応者ターゲットの考え方では、反応者した人というターゲットの発見から始まり、反応者をどう括るか、グルーピングした各反応者群にどんなアクションを取るのか、など、一歩踏み込んだデータ活用が期待できます。そうしなければ進化はないのではと思っています。
