リスティング広告:コラム
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データを掛け合わせて新たな傾向を見つける

リスティング広告では、様々なデータを確認することが出来ます。

広告が何回表示されたのか、何回クリックされたのか、キーワードごとの掲載順位はどうなのかといった広告の配信結果から、目標にどれくらい達したのか(コンバージョン数)、クリック数の何パーセントが目標に達したのか(コンバージョン率)、1件のコンバージョンを獲得するためにかかったコストはいくらだったのか(1件あたりの獲得コスト)などの、広告の成果の部分まで、リスティング広告の管理画面でいつでも確認することが出来ます。

また、それらの一度記録された数値は遡って確認することも出来ます。

これら取得できるデータは、あたりまえの話ですがただ確認するためのものではなく、このデータを活用してリスティング広告をより効果的にするための改善に使っていく事が出来、それこそがリスティング広告の最大の特長とも言える部分なのではないかと思います。

このデータの活用について、管理画面で確認することが出来る基本的な情報やデータに少しだけ手を加えると、さらに見えなかったものが見えてくることがあります。

例えばデバイス別の効果の確認でもデータ一つ確認するのでも、ただ単にデバイス別の表示回数やクリック数、コンバージョン数などを見るのではなく、デバイス別×時間別で分割してみるとか、そういった普段とは違ったデータにしてみると、新たなユーザーの行動や気持ちに気が付くことが出来るかもしれません。

他にも曜日別×時間別の数値というのも面白いですよね、コンバージョン率の高い時間帯などパフォーマンスが高い時間帯を7(日間)×24(時間)の中でみつけることが出来るとそれがそのまま施策に反映させることもできますし、そこから、「なぜ○曜日の△時はコンバージョン率が高いんだ?」と考えていくと、新たな仮説からリスティング広告内だけではないランディングページでの訴求の仕方とか、新たな購買層の発掘など改善方法が導き出せるかもしれません。

たしかに上記のようなデータをまとめようとすると、少なからず手間がかかるので面倒に思うかもしれません。

もちろん改善のために”意味のあるデータ”を取らなければならないというのは大前提ですが、上記のような時間帯別、曜日別、デバイス別などの数値は業種を問わず関係してくる指標だと思いますし、自社で出稿している商材やサービスに合わせた独自のデータなども仮説を立てる上では非常に有用なことも多々ありますので、「こういうのあったらいいな」とか「こういうの確認してみたいな」と思ったら、そういうデータを作ってみて周りの人と共有するというのも良いかもしれません。

株式会社アイエムシー 大塚雅智

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