まとめ：
1. 業界におけるディスプレイ広告のクリックスルー率は、0.1% 未満であり、取るに足らないことで有名です。
2. 表示後の最適化による収益増加は、クリック後の最適化の 10 倍です。
3. 対照テストでは、IMVU (仮想世界の名前) 広告を見た顧客は、広告をクリックしたかどうかに関係なく、有料ユーザーになる可能性が 10% 高くなりました。
1 世紀前、ジョン ワナメーカーはかつてこう言いました。「広告に費やしたお金の半分は無駄になっています。問題は、その半分がどれか分からないことです。」今日、オンライン マーケターは依然として測定分析の問題で同じ問題を克服しようとしています。 。
答えは簡単のようです。オンラインの世界ではクリックを追跡できるからです。問題は、クリックとクリックベースの分析が機能しないことです。クリック数だけでは真実をすべて伝えることができないだけでなく、特に単独で使用した場合には、状況がひっくり返る可能性さえあります。
Web 分析ツールが利用できるため、多くのマーケティング担当者は Web サイトのアクティビティ (エンゲージメント、コンバージョン – semwatch 編集者注) をディスプレイ広告のクリックなどのクリックベースのキャンペーンのみに帰していると考えています。ただし、これは非常に限定的なアプローチです。
ディスプレイ広告のクリックスルー率 (CTR) は非常に低く、オンライン広告を見たほとんどの人はクリックしません。また、クリック数とクリック数は比例しません。クリックの約 85% は 8% の人によるものです。この問題に関しては、多くの業界研究が行われてきました。
ただし、クリック率が低いからといって広告が機能していないわけではありません。実際はその逆です。消費者は広告を見た後、クリックせずにすぐに購入してしまうことがよくあります。
最近のテストでは、仮想アイテムを購入できる IMVU と呼ばれる仮想ソーシャル ネットワークが、無料の IMVU ユーザー (マーケティング電子メールを受信し、仮想世界で広告を見たユーザー) が現実世界にいるときに何が起こるかを調べようとしました。 IMVU のオンライン広告を見ると、有料ユーザーになる可能性が高くなりますか?
対照テストでは、IMVU 広告を見た顧客は、広告をクリックしたかどうかに関係なく、有料顧客になる可能性が 10% 高くなりました。この 10% の増加は、対照グループと比較した既存のマーケティング活動すべてに追加されたものです。対照グループには、テスト グループと同じ他のマーケティング キャンペーンを見る機会がありました。 2 つのグループの唯一の違いは、実際に広告を見たかどうかでした。テストグループには IMVU の広告が表示されましたが、対照グループには無関係な広告が表示されました。
IMVU は同じ方法を使用して、現実世界で消費を刺激する広告を見た場合、有料ユーザーがより多くのお金を費やそうとするかどうかをテストしました。平均すると、仮想製品を宣伝する広告を見た IMVU 会員は、広告をクリックしたかどうかに関係なく、無関係な広告を見た会員に比べて 2 倍以上の費用を費やします。繰り返しになりますが、この促進は、電子メールや仮想世界を介したプロモーションに加えて行われます。 IMVU のような企業は、まるでお金を印刷しているかのように仮想アイテムを販売しています。
再び電子商取引企業に焦点を当ててみましょう。同社は、クリック後のユーザー行動データ（マーケティング キャンペーン効果を最適化するため - semwatch 編集者注）（クリック後の日付）を分析するために、Web サイト分析ツールに大きく依存しています（Web サイトのトラフィックと収益は広告によってもたらされます）。広告主は、クリック後のユーザー行動データのみを最適化の基礎として使用したいと考えています。クライアントは表示関連の収益 (閲覧後の収益) を追跡しないため、それを最適化する方法はありません。
これら 2 つの状況を確認してみましょう。クリック後データ (クリック後) に基づいてコンバージョン寄与を割り当てる最適化と、インプレッション後データ (ポストビュー) に基づいてコンバージョン寄与を割り当てる最適化です。インプレッション後の最適化による収益の増加は、クリック後の最適化の 10 倍です。クリック後の観点から収益を分析する場合、最良の広告を広告 A、最悪の広告を C と呼びます。しかし、ショー後の観点から分析すると、結果はまったく逆になります。 C が最高で、A が最低です。これは、まったく異なる最適化ソリューションにつながります。
反対に、ポストインプレッション分析はオンライン広告の成果を誇張していると主張する人もいるかもしれません。なぜなら、潜在的な消費者はオンライン広告を見たかどうかに関係なく製品を購入する可能性が高く、これらの広告はおそらく彼らの決定に影響を与えなかったからです。しかし、何度もテストを行った結果、結果はまったく逆であることがわかりました。私たちは、広告を見てから商品を購入するまでの時間を分析しました。データによると、消費者が広告を見た後、短期間でコンバージョンの急激な増加が起こり、ポストインプレッションアトリビューションの影響を反映しています。以下の例では、コンバージョンの半分は広告が表示されてから 6 時間以内に発生し、コンバージョンの 70% は広告が表示されてから 24 時間以内に発生しました。インプレッション後のアトリビューションにそのような効果がなかった場合、コンバージョン率は時間の経過とともにランダムに分布し、曲線パターンではなく線形パターンに従うはずです。
肝心なのは、広告キャンペーンはそれぞれ異なるということです。これらはすべて、できるだけ多くのデータに基づいて最適化する必要があります。クリックベースの分析だけに依存しないでください。自分の強みやリソースを最大限に活用したほうがよいでしょう。
天安さんのコメント：
ディスプレイ広告の効果の分析では、次のようなさまざまな要素をさらに参照する必要があります。
1. ディスプレイ広告の目的は何ですか?この広告はブランディングのためのものですか、それとも販売促進のためのものですか? この広告は消費者の意思決定のどの段階に影響を与えることを期待していますか?
2. あなたのいる業界の特徴は何ですか？消費者の意思決定サイクルはどれくらいですか?
実はディスプレイ広告は有料メディア、クリック後に入るWebサイトはオウンドメディアなのですが、実はどちらも広告主が表示する内容や方法、内容をコントロールできるメディアなのです。広告主にとって、クリックは、ある情報モジュールの表示から別の情報モジュールの表示への単なる移動にすぎません。
消費者の観点から見ると、どちらも情報を伝えています。違いは情報の量と消費者自身の読書の焦点だけです。クリックは比較的参加度が高いことを表しますが、表示も情報の伝達です。この情報伝達の影響は、意思決定における「最優先事項」です。たとえば、フィットネス機器の広告を見た場合、ちらっと見ただけでクリックしなかったとしても、同じようなニーズがあり、再度検索エンジンでフィットネス機器を検索すると、同じ名前が表示されます。 2回目の広告の印象が強いので、親近感・信頼感が生まれてクリックにつながるのかもしれません。
ディスプレイ広告データ分析の現状は、データ収集の難しさによって大きく制限されている可能性があります。オウンドメディアでは、Webサイト解析技術の普及により、クリックデータが収集しやすくなり、実務への活用も容易になりましたが、ペイドメディア、特に国内のディスプレイ広告市場のメディア環境では、多くのデータが収集できません。または広告主と共有されるため、分析や最適化では無視されることになります。さらに、上記の結論に達するには、大量のデータを注意深く分析する必要があります。これは業界の発展過程における苦痛とみなされる可能性があります。
原文: http://www.imediaconnection.com/content/29020.asp
著者の Jarvis Mak は生物学の分野で生まれ、Yahoo と Neilson にそれぞれ MegaPanel プロジェクトを含む顧客分析に携わりました。現在は小売業界のデジタルメディアとマーケティングに注力しています。 、
翻訳元： http://semwatch.org/