2019.12.12
１．売上につながる数値とつながらない数値
改善につながる効果測定をすることは大切です。ただ、あらゆるデータを取ることが可能なwebならではの特徴ゆえに、どこから手をつけていいかわからなくなりがちです。目的もなく、「クリック数が増えた」「クリック率が上がった」と動きの大きい数値、インプレッション数やクリック数の数値だけに囚われていると、直接的な売上にはつながりません。
下図のパーチェスファネルは、パーチェスは購入、ファネルはロウトという意味です。広告設計の２軸モデルに合わせて考えると、ロウトの左側が2軸モデルの左下、右側が2軸モデルの右上、つまりコンバージョンに近いということになり売上につながる数値になります。優先度を考え、重要な数値とそうでない数値を頭に入れて効果測定を行っていきましょう。
パーチェスファネル
２．ポイント１：ノイズやトレンドに惑わされない
効果測定をするときには、ＫＰＩや前月・前週の数値と比較するのが一般的です。
この時、ノイズやトレンドに惑わされないようにしましょう。
例えば、引っ越し業界でその年の後半に問い合わせが伸びているとします。これを単純に効果が出ている、としてしまっていいのでしょうか。引っ越し業界では引っ越しの時期には当然需要が増えます。10月～３月ごろに問い合わせが増えているとしても、それは単に、時期的に引っ越しする人が増えただけかもしれません。こういったトレンドなどに惑わされない効果測定をしていきましょう。
トレンドに惑わされない効果測定
・前年の同時期の数値と比べる
・前年の同時期の伸長率と比べる
・web以外の広告経路の伸長率と比べる
・季節トレンドを加味したＫＰＩを作る
３．ポイント２：手法をまるごと判断しない
Facebook広告では効果が出ない、など広告手法自体で良し悪しを判断してしまうことは多いかもしれません。ただ、手法が同じでもメニューや内容によって効果も違ってくるはずです。
リスティング広告などの一般的な運用型広告は、階層によって成り立っています。下の階層に行けば行くほど数値は細かく、管理は難しくなりますが、広告の問題点は浮き彫りになります。以前ご紹介した中の「どんな体制で効果を検証するのか」にも関わってくることですが、できるだけ下の深い階層で効果測定を行い、次にどういう行動をするのかを判断しましょう。
ただ、すべての広告で１番深い階層の数値を追い続けるのは大変です。以下を参考に、度の広告をどの階層まで見るのか、優先順位も考えながら検討して運用してみてください。
深い階層まで分析する広告
・予算を多くかけている
・スタートして間もない
・コンバージョン数が多い
中くらいの階層まで分析する広告
（時間やかかる時間を見て検討する広告）
・予算はかけているがあまり数値の変化がない（安定している）
・クリエイティブやキーワードを１つしか入稿していない
あまり深く見る必要のない広告
・予算があまりかかっていない
・何年も運用し、新しい施策をしていない
４．ポイント３：アトリビューション／間接効果
コンバージョンに近い方が大事だということは前述しました。
前述したファネルで考えると、コンバージョンを増やすポイント点は分母を増やす入口か、ロウトの先のとがり具合を広げる部分の２つになります。
近い方を優先的に効果測定・改善するのは、ロウトを通過する際になるべく数が減らないようにするための対策です。ただ、始めは大きく効果が出る可能性もありますが、ある時点までいくと伸びは鈍化してしまいます。そこで大事になるのが「分母を増やす」ことです。これは、単にサービスや商品を知ってくれている人を増やすということではなく、効果的に認知してもらう、ということです。この視点で効果を測定するのがアトリビューション分析です。
アトリビューション分析
コンバージョンに至るまでに広告に触れた過程を可視化し
コンバージョンをアシストした広告を見つける。
従来の評価の仕方では、「コンバージョンの直前にクリックした広告を評価」
「クリックされない広告は評価されない」というのが前提でした。ただ、この条件ではバナー広告を見て商品が気になったがクリックせず、検索で口コミを見てコンバージョンした（クリックしていないがニーズを換気できた）などの場合や、コンバージョンしたユーザーが１番多く見た広告（アシストした広告）などの評価はできませんでした。
そのため、最近ではコンバージョンまでのプロセスをすべて評価していこう、という考え方（アトリビューション分析）が浸透してきています。詳しく解説するには時間が必要なためここではご紹介できませんが、「コンバージョン直前での広告ばかり評価しているために数値が伸び悩んでいる」という場合は、この分析手法も検討してみるといいかもしれませんね。
