リスティング広告

これまでは困難だった?!マルチチャンネルでの指標とは

136●2020.9.24_これまでは困難だった?!マルチチャンネルでの指標とは

1.広告到達測定

インターネット広告は、オンラインという特性からそれぞれの指標の全数を測定することができます。ただ、マルチチャンネル(複数メディア)での測定は難しいものでした。最近では、新たな測定方法やサービスなどにより、それが可能になりつつあります。

さらに、ユーザーの使用するデバイスのマルチ化やインターネット広告そのものが一般的になってきたことで、広告の戦略そのものも複数メディアをまたいだ戦略に変化してきています。また、そのための到達測定方法も開発されてきています。

「DAR=Digital Ad Ratings」

インターネットでの測定の代表的なサービス
約2800万人(2018年時点)のユーザーを抱えるFacebookを1つのパネル(調査対象)として活用し、測定する広告のデジタルログと照らし合わせて到達度を分析する。別途他の代表的なデータをもとに、サンプルの偏りをなくす工夫もされている。測定可能なメディアデバイスが多岐にわたる。

テレビ×デジタルリーチ調査

テレビCMへの接触などのテレビへとの接触データと、インターネット広告の接触状況などのインターネット行動データを組み合わせた分析

テレビ×デジタル広告のトータルリーチを測定するサービスは、ビデオリサーチ、インテージといったデータのリサーチ企業から提供されています。

2.広告効果測定

マルチチャンネル態度変容調査

オフラインメディア(テレビ/ラジオなど)とオンラインメディア(インターネットなど)が、ユーザーのブランドや企業に対する関与度や、態度変容にどう影響したかを把握する調査。各メディア広告への接触状況を確認して、アンケートで得たブランド/企業に対する意識や態度変容のデータを組み合せてて効果を測る。事業者によって取得方法はさまざま。

【ログベース】機会的に把握
【意識ベース】アンケートで確認する       など

アトリビューション分析

特にデジタル内でのマルチチャンネルでのROAS計算に使用される。
組み合せた広告で、それぞれの広告の貢献度を計算 

1)ルールベース
貢献度の分配方法をあらかじめルールとして決めておき、リアルタイムで取得される広告指標データに掛け合わせる方法。

・ラストクリックアトリビューション:
  コンバージョンが発生する直前のクリックに100%の貢献度を配分する
・均等配分モデル                         など

2)統計モデル
統計的な処理で正確な貢献度を計算する方法
正確に測れる一方で、結果に合わせて毎回計算する必要がある。

3)マーケティングミックスモデリング(MMM)
統計モデルの1つ、回帰分析を使って売り上げ/コンバージョンの貢献度を計算する方法

売り上げやコンバージョンに影響していると思われる要因を、統計的に分けて貢献度を計算することができ、オフラインメディアも含めることができるため、統合的なマーケティングミックスの分析に使うことが可能。
2000年前半から、グローバル企業を中心に広く使われていました。アトリビューション分析と違い、ユーザーレベルでのデータ統合をする必要がないため、プライバシーの問題がなく、現在では最注目されています。

4)シングルソースの調査パネル
同一ユーザーからテレビ/インターネットの接触、他のオフラインメディアの接触や意識、生活行動など、さまざまな情報を取得する。マルチチャンネルによるリーチ把握や態度変容調査などに活用される。

さらに、現在ではデバイスの識別子(様々な対象から特定の一つを識別、特定するのに用いられる名前や符号、数字など)を軸に、クライアントが持つデータ、購買情報、一情報などのデータを紐づける、ということも行われています。

 

今回は特に、複雑で専門的な内容で分かりづらかったかもしれません。
従来のメディアの枠に収まらなくなったオンラインメディアが進化する現在、そこに掲載する広告の役割や目的、効果も変化してきています。「その広告がどう効果を出しているのか」を測るにも、従来の方法では測れなくなりつつあるということになります。それを測るためには新しい測定方法が必要になって来ていて、現在はさまざまな方法が模索されている、ということを理解しておきましょう。

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