広告分析: パフォーマンス マーケティングの成功のためにデータを使用する方法

広告分析はデジタル マーケティング担当者にとって必須の機能です。 広告キャンペーンの効果に関する貴重な広告洞察を提供し、企業が戦略を最適化して最大の効果を得るのに役立ちます。

このブログ投稿では、広告分析が提供する利点から、追跡する必要がある主要な指標、使用できるツールまで、広告分析について最初から最後まで説明します。

広告分析とは何ですか?

広告分析の利点

広告分析を活用すると、広告戦略の洗練と強化に大きなメリットが得られます。 主な利点は次のとおりです。

• ROI の向上: 何が機能し、何が機能しないのかを理解することで、予算をより効果的に割り当てることができ、費やしたすべてのドルが確実に収益に貢献するようになります。
• データ主導の意思決定: 広告分析により、データから得られる実用的な洞察が得られます。 これにより、戦略が直感に基づいているのではなく、聴衆の共感を呼ぶという確かな証拠に基づいていることが保証されます。 最も重要なことは、リアルタイム データを使用すると、キャンペーン後の分析から離れて、その場でキャンペーンを調整し、パフォーマンスと有効性を高めることができることです。
• 強化されたオーディエンス ターゲティング: 広告分析では、オーディエンスのインタラクションと行動を分析することで、より正確なターゲティングが可能になります。 これは、あなたの広告があなたの製品やサービスに興味を持つ可能性が最も高い人々にリーチし、エンゲージメント率とコンバージョン率を高めることを意味します。
• 効果的かつタイムリーな再ターゲティング: ユーザーの行動とエンゲージメント パターンを理解することで、潜在顧客を再エンゲージする最適なタイミングを特定できます。 ブランドを常に念頭に置き、以前のインタラクションに対応したカスタマイズされたメッセージを提示することで、コンバージョンの可能性が高まります。 これにより、アクションを起こす傾向が最も高いユーザーを確実に広告活動の対象とすることができるため、広告費用の効率が最大化され、キャンペーン全体のパフォーマンスが向上します。

広告分析の 3 つの柱: アトリビューション、最適化、割り当て

広い意味では、広告分析には、アトリビューション、最適化、割り当てという 3 つの主要なアクティビティが含まれます。

帰属

そうすることで、より戦略的な広告予算の配分が可能になり、最も高い投資収益率が得られるチャネルにリソースを集中させることができます。 さらに、価値の高い顧客のカスタマー ジャーニーを分析し、最も頻繁に発生するタッチポイントを特定したり、キャンペーンを最適化して、このプロファイルに一致するより多くの見込み客を引き付けることができます。

アトリビューション モデリングを実行するための必需品

効果的なアトリビューション モデリングの実装を目指すマーケティング チームにとって、特定の基本要素が重要です。

• 統合追跡インフラストラクチャ: すべてのタッチポイントとチャネルにわたるあらゆる顧客インタラクションを捕捉する統合追跡インフラストラクチャを確立します。 これには、クリック、ビュー、さらにデジタルで定量化できる場合は非デジタル インタラクションも含める必要があります。
• 生データ ストレージ: すべての生のインタラクション データと広告データをデータ ウェアハウスに保存します。 これにより、詳細な分析のためのデータの整合性とアクセス可能性が維持されます。 さらに、履歴分析が可能になり、必要に応じてさまざまなアトリビューション モデルを柔軟に適用できます。
• 広告支出の追跡: 広告プラットフォームから直接広告支出を追跡するソリューションを実装し、独自の支出構造とそれぞれのマッピングを組み込みます。 これにより、さまざまなチャネルやキャンペーンにわたる ROI を正確に計算できます。
• 最先端のイベント ストリーミング: 堅牢なイベント ストリーミング テクノロジーを採用して、リアルタイムでデータをキャプチャして処理し、すべてのチャネルにわたる顧客とのやり取りを包括的に把握します。
• カスタム コンバージョン トラッキング: 電子メールのサインアップやコンテンツのダウンロードなどのマイクロ コンバージョンを含む、単純な販売やリードの獲得を超えた詳細なコンバージョン トラッキングを設定します。 この粒度は、より広範なコンバージョン パスに対する各タッチポイントの寄与を理解するのに役立ちます。
• カスタム イベントの統合: 製品の返品や顧客サービスのやり取りなどのカスタム イベントをアトリビューション モデルに統合する機能を確保します。 これにより、カスタマー ジャーニーとそのコンバージョンへの影響をより包括的に把握できます。
• 柔軟な ID 解決: 柔軟な ID 照合オプションを利用して、個人の連絡先から会社、デバイス、さらには家族のグループに至るまで、さまざまな ID にわたるユーザーのやり取りを追跡します。 これには、統一された顧客ビューを実現するためにデバイス (Web とモバイル) 間でデータを結合することが含まれます。
• 高度なセグメンテーション: 高度なセグメンテーション技術を適用して、さまざまな視聴者セグメントがさまざまなタッチポイントにどのように反応するかを分析します。 これにより、ターゲティングを最適化し、広告コンテンツをパーソナライズする機会が浮き彫りになります。

これらすべての機能は、Improvado を活用したマーケティング アトリビューションから期待できます。 このプラットフォームは、あらゆるタッチポイントに関する情報の収集から広告支出データのマッピング、シングルおよびマルチタッチ モデルの構築、カスタム トラッキングの有効化に至るまで、プロセスのあらゆるステップを管理します。

Improvado は、大企業や代理店向けにカスタマイズされたマーケティング分析プラットフォームです。 中央ハブとして、500 を超える広告、MarTech、CRM プラットフォームと統合し、データを統合されたマーケティング データセットに一元化します。 Improvado は、このデータセットに基づいて、企業のニーズに合わせたマーケティング アトリビューション ダッシュボードを構築します。 デモをスケジュールして、コンバージョンを正確に特定し、収益増加への影響を確認することに一歩近づきます。

最適化

効果的なキャンペーン最適化の鍵は、データ駆動型の広告インサイトの使用にあります。

各広告プラットフォームには独自の指標とデータポイントのセットがあり、オフラインとオンラインのデータ統合の遅れ、増分リーチの測定と売上の帰属の複雑さにより、多くのマーケティング担当者は戦略の最適化のためにキャンペーン後の分析を選択することがよくあります。

Improvado は、次の 3 つの主要な課題に対処することでこの問題を解決します。

• このプラットフォームは、断片化された広告環境、オフラインおよびオンラインのタッチポイントからデータを集約します。
• また、ほぼリアルタイムで実行されるため、タイムリーなキャンペーンの最適化が可能になります。
• Improvado は、異なる命名規則を調和させることにより、さらなる分析のためにデータを自動的に準備します。

割り当て

予算配分の重要な側面は、予算のペース調整です。 これには、キャンペーン期間中に支出を監視および調整して、予算が均等かつ効果的に支出されるようにし、資金の過小活用や早期の枯渇を回避することが含まれます。 予算ペーシングにより、キャンペーンのパフォーマンスに基づいてリアルタイムの調整が可能になり、短期的な目標と長期的なマーケティング目標の両方を達成するために支出を確実に軌道に乗せることができます。

予算のペースと配分については、次の 4 つのアプローチから選択できます。

• 手動追跡 は、データの制御と深い理解を提供しますが、時間がかかり、エラーが発生しやすいため、中小企業やそれほど複雑ではないキャンペーンに適しています。
• Google 広告や Bing などのプラットフォームが提供するアプリ内ツールは、プラットフォーム固有の分析情報を提供するため、単一のプラットフォームに注力している企業にとって理想的です。
• 自動化されたツールはバランスを提供し、手作業によるデータの集計と追跡にかかる労力を必要とせずに、効率性と広告に関する詳細な洞察を提供します。 これらは、中規模および大企業のビジネスやマーケティング代理店、または複数のプラットフォームにわたるキャンペーンを管理する組織に適しています。
• AI 支援ツールは、複雑で大量のキャンペーンを管理する企業や代理店にとって有益です。 これらのツールは、大量の広告データを処理し、予算ペースに関する洞察をその場で提供する機能を提供します。

広告分析のコア指標

これらのマーケティング測定は、広告キャンペーンの効果とビジネス成果への影響を理解する上で非常に重要です。

基本

使用される最も基本的なメトリクスは次のとおりです。

• クリックスルー率 (CTR) : 広告を見た後にクリックした人の割合を測定します。 これは、広告が視聴者にとってどれだけ関連性があり、魅力的であるかを直接示す指標です。
• コンバージョン率: 広告をクリックした後に望ましいアクション (購入やニュースレターへの登録など) をとったユーザーの割合。 これは、特定の成果をもたらす広告キャンペーンの効果を測定するために非常に重要です。
• 広告費用収益率 (ROAS) : 広告に費やした 1 ドルごとに生み出される収益の尺度。 これは、広告キャンペーンの収益性を評価するための重要な指標です。
• インプレッション: クリック数やエンゲージメントに関係なく、広告が表示された回数。 この指標は、広告のリーチを理解するのに役立ちます。
• エンゲージメント率: 広告とのインタラクション (いいね!、シェア、コメント) のレベルを測定します。 高いエンゲージメント率は、対象ユーザーとの強い共鳴を示している可能性があります。

さまざまな広告モデルに関連する指標

予算効率を管理し、キャンペーン戦略を最適化するには、さまざまな広告モデルに固有の指標を明確に理解する必要があります。 さまざまな広告モデルに関連付けられた主なマーケティング測定値は次のとおりです。

• 獲得コスト (CPA):広告キャンペーンによる新規顧客の獲得に関連するコストを測定します。 これは、ダイレクト レスポンス広告の財務効率を評価する上で極めて重要です。
• リードあたりのコスト (CPL):製品またはサービスに関心を示すリードを生成するコストを表します。 リードのコストは、リードの発掘に重点を置いたキャンペーンにとって非常に重要であり、これらの取り組みの費用対効果を評価するのに役立ちます。
• インプレッションあたりのコスト (CPM):広告が 1,000 回表示されるのにかかるコスト。 CPM は、ブランド認知度の向上を目的としたキャンペーンに不可欠であり、広告の可視性に対するコストの尺度を提供します。
• エンゲージメントあたりのコスト (CPE): 「いいね！」、共有、コメントなど、広告との各インタラクションに発生するコストを表します。 CPE は、エンゲージメントを高めるために設計されたキャンペーンのコスト効率を評価するために使用されます。
• ビューあたりのコスト (CPV):ビデオ広告に関連し、CPV はビデオ広告の 1 回のビューのコストを測定します。 これは、ビデオ コンテンツを通じてユーザーを引き付けることに関連する費用を理解するために不可欠です。
• クリック単価 (CPC):広告のクリックごとにかかるコストを繰り返します。 前述しましたが、クリックあたりのコストの監視もパフォーマンスベースの広告モデルに不可欠であり、トラフィックを促進するコスト効率についての洞察を提供します。

広告分析における高度な指標

基本的なモデル固有の指標以外にも、キャンペーンのパフォーマンスと視聴者の行動についてのより深い洞察を提供する高度な指標があります。

• 生涯価値 (LTV) : 企業が 1 人の顧客との関係全体を通じて期待できる総収益を測定します。 LTV は、広告活動を通じて獲得した顧客の長期的な価値を理解するために非常に重要です。
• シェア・オブ・ボイス (SOV) : 競合他社と比較した、広告チャネル内での市場認知度またはブランドの存在感の割合を表します。 SOV は、視聴者の注目を集めるブランド認知度キャンペーンの効果を評価するのに役立ちます。
• 訪問あたりのページビュー: 広告からの訪問者にとって Web サイトのコンテンツがどの程度魅力的で魅力的であるかについての洞察を提供します。 ページビューが多いほど、通常、エンゲージメントと関心が高いことを示します。
• アトリビューション ウィンドウ: コンバージョンが特定の広告またはキャンペーンに反映される期間を定義します。 最適なアトリビューション ウィンドウを理解することは、広告活動の効果を正確に測定するのに役立ちます。

高度な広告分析による ROI の最大化

広告分析は、情報に基づいた意思決定、広告支出の最適化、キャンペーンのパフォーマンスの全体的な向上に必要な洞察を提供します。 CTR やコンバージョン率などの基本的な指標から、LTV や SOV などの高度な指標に至るまで、デジタル広告分析はマーケティングの有効性を包括的に把握できます。

この複雑さを乗り越えて成果を上げるという使命を負ったマーケティング担当者にとって、適切なツールを自由に使えるようにすることは非常に重要です。 Improvado は、広告分析を合理化するために設計されたソリューションとして際立っています。 さまざまな広告プラットフォームからのデータを単一のまとまったダッシュボードに統合し、分析を簡素化し、リアルタイムの最適化決定を可能にします。 Improvado を使用すると、マーケティング担当者は、実用的な広告の洞察を活用して戦略を推進し、より高い投資収益率を達成することで、本当に重要なことに集中できます。

よくある質問