ディスプレイ広告の総合分析

ディスプレイ広告の分析は簡単ではありません。 第一に、多くの人はディスプレイ広告がコンバージョンにどのように影響するかを理解しておらず、不必要なぜいたく品だと考えています。 第 2 に、ディスプレイ広告は利用可能なすべてのチャネルに掲載される傾向があり、Facebook、Google、ダイレクト サイトからのデータを単純に集計するだけでも大きな課題になります。

この記事では、newage. 広告分析を表示するためのアプローチを共有します。 適切なデータを収集する方法と、キャンペーンの実際の効果を分析する方法を紹介します。

ディスプレイ広告の総合分析  ディスプレイ広告キャンペーンの効果を評価するための方法論です。 その一環として、デジタル ツールを使用して測定できるプレースメントの品質、メディア メトリック、および広告に対する反応を分析します。

包括的な分析の使用方法

包括的な分析は、広告を表示するための newage.gency の主なアプローチです。 これは、キャンペーンを最適化する反復サイクルを指します。 そして、このイテレーションは 4 つの部分で構成されています。

1. 広告掲載の品質管理。 データを調べる前に、データが正しく、キャンペーンの実際のコースを反映していることを確認する必要があります。 ビューアビリティはどうなっていますか? 広告の連絡先はユーザーに表示されましたか?

2. メトリクス分析を表示します。 ディスプレイ広告は特別なタイプのプロモーションであり、インプレッション、ターゲット オーディエンスへのリーチ、動画再生回数、ブランド リフトなど、独自の基本的なパフォーマンス指標があります。この段階で測定します。

3. 広告に対する反応。 ポスト クリック、ポスト ビュー、およびクロスデバイス コンバージョンに関するデータの分析に基づいて、ユーザーが広告との相互作用によってどのように影響を受けたかに関する結論を導き出すことができました。 実際、これはパフォーマンス マーケティングですが、ブランド キャンペーンの場合はブランドフォーマンスです。

4.アジャイルアプローチ。 私たちの仕事は、これらの調査結果を最適化に使用するために、可能な限り短い時間でできるだけ多くの結論を導き出すことです。 当社のアプローチにより、お客様のマーケティング予算を最大のリターンで投資することができます。

各段階を詳しく見てみましょう。

広告掲載の品質管理

誤ったデータは、誤った結論と悲惨な行動につながります。 したがって、包括的な分析の最初の基本的なステップは、データの検証です。

ディスプレイ広告は、一度に多くのチャネルで開始されます。 Google、Facebook、およびその他のグローバルおよびローカルプレーヤーの広告オフィスと直接購入を同時に使用します。

すべての配置を追跡するために、すべての指標を比較するのに役立つ追跡システム (監査人) を追加でセットアップしました。 広告事務所、監査人、サイトからの統計を単一のダッシュボードに集約し、収束するかどうかを確認します。

まず、受け取ったデータを検証します。つまり、広告キャビネット、Web 分析、および監査の指標が収束しているかどうかを確認します。 結局のところ、支払った広告アカウントに 100 万回のインプレッションがあり、追跡システムが 10 万回のインプレッションしか表示しない場合、結論を出すのは間違っています。

次に、プレースメント自体の品質指標を確認します。 広告がユーザーに見られたか、掲載予定のフォーマットが実際と一致しているか、どのサイトで、どのくらいの頻度で広告が表示されたかを調べます。

ここでは、視認性インジケーター (アクティブ ビュー) が特に重要です。 たとえば、プレースメントの視認性が 10% の場合、従来は総リーチとして表示されていた 100% のカバレッジとは言えません。

配置の品質管理の段階でこれらのパラメータを確認することが重要です。

以前、データが正しく追跡されない状況に陥りました。 そのため、このようなことが起こらないように積極的に行動しています。

メインのリリース前に作成されたチェックリストと 1000 インプレッションから得られたプレテストの結果を支持することで、データが誤って追跡されるのを予防的に防ぐことができます。 これらの検証方法は機能しており、過去数年間で、そのような状況はまれな例外となっています.

メトリクス分析の表示

このセクションでは、比較的基本的なメディア指標を分析します。

• 印象;
• ターゲットオーディエンスカバレッジ;
• 周波数でのターゲットオーディエンスのカバレッジ;
• 検査;
• ブランドリフト;
• ベースラインのブランド健全性指標;
• ブランドに関する問い合わせの増加。
• 直接トラフィックの成長など

この部分の重要な側面は、アクティブ ビュー (ビューアビリティ) インプレッションのみのカバレッジ評価です。 残念ながら、市場でこれに従う人はほとんどいません。これは重要なポイントです。

多くのメディア指標は、ブランド、製品、またはキャンペーンについてフォーカス グループが集まり、インタビューを受ける調査に基づいています。 これは標準的な調査方法ですが、記録されたテクノメトリクス指標よりもはるかに大きな誤差があります。

これらの指標もまた、見て分析することが重要であり、総合分析において見落とされるべきではありません。 これらは、さまざまなメディアのコンテキストと、デジタル広告への反応を追跡するのが難しいクライアントの両方で、キャンペーンに関する一般的な結論を補足するのに役立ちます.

広告への反応

ディスプレイ広告では、ユーザーはすぐにリンクをたどって製品を注文するわけではありません。 これにはいくつかの理由があります。

• メディア形式は、ユーザーの不運な瞬間を「捉える」。 たとえば、あるブランドのおむつを注文する代わりに、YouTube でインタビューを見るとき。
• 視聴者は最初はディスプレイ広告を覚えていません。 ユーザーが乗り換えるのに十分なほど忠実になるためには、ビデオを数回表示する必要があります。
• 販売サイクルの長い製品は、購入前に顧客を温める必要があります。 ブランドのビデオをクリックするだけでアパートをカートに追加することはできません。

数字がなければ、これはすべてある種の魔法のように聞こえますが、これは非常に現実的で測定可能な効果、つまり広告のメディア効果です。 切望された数字を取得し、ディスプレイ広告をパフォーマンス インジケーターにリンクするために、広告を見た後に遅延したユーザー アクションを分析します。 ここには 3 種類の変換があります。

1. ポストクリックとは、広告から直接目的のサイトに遷移することです。 ユーザーは広告を見てすぐにクリックしました。

2. ポスト ビュー コンバージョンとは、広告を表示した後、しばらくしてターゲットを絞ったアクションを実行することです。 昨日は広告を見てクリックしませんでしたが、今日はブランドのリクエストのためにサイトに行きました. 追跡システムは、このビューと検索を結び付けます。

3. クロスデバイス コンバージョンとは、他のデバイスから時間が遅れてアクションが発生することです。 たとえば、視聴者はスマートフォンで地下鉄でビデオを見て、翌日ラップトップから会社を見つけました。

このインジケーターはどの広告アカウントでも使用できるため、ほとんどの広告主はポスト クリック コンバージョンのみを分析します。 しかし、これはメディア効果のほんの一部です。

私たちの経験では、広告を見た後にサイトにアクセスした人のうち、広告からのクリックはわずか 20 ～ 30% であることがわかっています。 そして、キャンペーン後にコンバージョンに達した人の中には、10％未満しかいません。

ポストビュー コンバージョンとクロスデバイス コンバージョンに関するデータがない場合は、クリック数をまったく確認しない方がよいでしょう。 不完全なデータ (反応の 20 ～ 30%) から、間違った結論を導き出すことが保証されています。 この場合、メディア指標のみを分析することをお勧めします。

ポストクリック + ポストビュー + クロスデバイス データを使用して、ユーザーの反応を測定し、最も重要なこととして、キャンペーンの最適化に役立つ結論を導き出すことができます。

• キャンペーンの最適な頻度は?
• どのクリエイティブが効果的で、どれが効果的でないか?
• ユーザーはどのくらいの頻度で広告を目にし、どのくらいの期間その広告を覚えているでしょうか?
• どのサイト/ターゲティングが機能し、どのサイト/ターゲティングが機能しないか?
• ユーザーは、ディスプレイ広告にコンタクトした後、どのチャネル (検索、ダイレクト、広告) を通じてクライアントのサイトにアクセスしますか?

アジャイル最適化

ディスプレイ広告の包括的な分析は、統合された周期的なアプローチです。 キャンペーンを一度チェックして、「なんてクールな奴らだ、彼らはすべてをうまくやった」と言うためには必要ありません。キャンペーンの最も重要な要素は、追加の最適化、仮説の絶え間ないテスト、およびキャンペーンから最大値を引き出すことです。バジェット。

キャンペーンを最適化するには、分析の前のすべての段階を定期的に繰り返すことが重要です。 キャンペーンが初期設定のままスピンし続けていたらどうなるか、何度か予測しました。

そして、編集を繰り返すたびに、予算の使用効率が 20 ～ 30% 向上し、そのようなテストの開始時と比較して全体的な効率が 100% から増加することが判明しました。