Data Analysis|なぜ広告のインプレッション数がそんなに少ないの?

受眾篇

広告の素材とオーディエンスにより広告の配信状況を診断!

素材とオーディエンスにより

広告の露出量を診断している時、一般によく広告の入札価格(Bidding)、予算(Budget )、素材(Creativesとオーディエンス(Audience)の四つの側面からインプレッション数が少ない原因を判断し、広告の設定を調整します。この記事では、素材とオーディエンスの側面を通じ、広告の露出効果の診断を紹介します。

素材は関連スコア(Relevance Score)に影響を与え、インプレッション数

素材の品質は関連度スコアの高さを決定するが、関連度スコアの高さは広告の有効入札価格を決定します。有効入札価格を低いなら、露出をしにくいです。言い換えれば、素材のデザインが良くないなら、広告の露出量も少なくなります。そこで、広告の露出量が持続的に下がるなら、関連度スコアを確認してください。関連度スコアが低いなら、この広告を一時停止されまたはキャンセールしてよりよい素材で広告を配信した方がいいです。この動作はシステムに関連度スコアを再計算されるだけでなく、広告の露出量にもポジティブな影響があります。

オーディエンスのサ規模と競争

オーディエンスの規模

オーディエンス数が少なすぎる場合は、広告の露出をしにくいです。一つのグループのオーディエンスは少なくとも何万人が要り、CPM入札を設定し、インプレッションを最適化されてこそ、はじめて広告がシステムに露出の強化対象として選択されます。しかし、オーディエンス数が多すぎるなら、露出が困難になる場合もあります。オーディエンスの設定はラフすぎ、広告をクリックしたユーザーが少ないので、システムが広告の成果が悪いという判断をしてから、関連度スコアを下げります。関連度スコアが低いなら、広告のインプレッション数も低くなっていきます。

つまり、オーディエンスの規模は重要であるが、絶対値はありません。広告運用者はより多くの相関分析を読む上に、個人的な経験を積み重ねする必要もあります。そうしてこそ、広告の効果を最大化することができます。

同様のオーディエンスの競争

オーディエンスの重なりは激しい競争を引き起こします。戦いに敗れた広告のインプレッション数は低くなります。なぜならというと、多くのキャンペーンが同じオーディエンスをターゲットすれば、システムは同じオーディエンスに大量の広告を配信することを避け、成果がよい広告しか配信しません。このような状況はデジタル広告に普通です。そこで、この状況を避けたいなら、広告運用者は異なる製品に異なるオーディエンスを設定し、高精度なターゲティングを達成できます。以下は三つのケースを通じ、オーディエンスの重なりが起きた問題を説明していただきます。

ケース1 :興味の重なり

同類受眾的競爭-jp

広告運用者の大輔は四つのキャンペーンを作成し、異なる興味を持っているオーディエンスに広告を配信しました。各オーディエンスは:

  • カフェ
  • アフタヌーンティー
  • 美術館
  • ギャラリー

しかし、入札価格を上げても、広告の配信量は少なくなっていきます。その理由はこの四つの興味が異なるものであるが、後のオーディエンスは同じ人かもしれません。カフェが好きいオーディエンスとアフタヌーンティーが好きいオーディエンスの重なりかみ合い率が大きいであり、美術館が好きいオーディエンスとギャラリーが好きいオーディエンスも大体同じグループです。これらのオーバーラップを発生したら、大輔が作ったキャンペーンが相互に競合し、システムは効果が良いキャンペーンしか配信せずに、他のキャンペーンの露出量が少なくなってしまいました。

ケース2:アクションの重なり

同類受眾的競爭-2jp

今回、HUBオンラインショッピングのため、大輔は三つのキャンペーンを配信しました。各のオーディエンスは:

  • 過去の一ヶ月HUBオンラインショッピングのウェブサイトに訪問したことがあるユーザー
  • 既存の顧客データから生成したカスタムオーディエンス
  • 商品をカートに追加したことがあるユーザー

この三つのキャンペーンは非常に高い潜在コンバージョン率があるオーディエンスをターゲットしたが、全部のキャンペーンのインプレッション数が少ないでした。なぜですか?上の図を見るとわかります。第一グループのオーディエンスは第三グループのオーディエンスを含めます。また、第二グループのオーディエンスは他二つのグループと重ねる可能性が高いです。

ケース3:類似オーディエンスの重なり

同類受眾的競爭-3jp

8月、HUBオンラインショッピングはビキニセールのキャンペーンを行います。

ユリはHUBオンラインショッピングの広告運用を引き継い、三つのキャンペーンを配信しました。ターゲットしたオーディエンスは:

  • チェックアウトしたことがあるユーザーから作成した3%類似オーディエンス
  • チェックアウトしたことがあるユーザーから作成した8%類似オーディエンス
  • 興味は野外活動のユーザー

しかし、広告の配信量はあまり多くないでした。上の図のように、第二グループのオーディエンスは第一グループのオーディエンスを含みます。そして、第三ループのオーディエンスは第一と第二グループのオーディエンスと重ねる可能性が高いです。そこで、8%類似オーディエンスをターゲットしている時、3%類似オーディエンスを排除する策略をお勧めです。適切な排除をしたら、オーディエンスの重なりから起こった競争を避けることができます。

上記の説明を読んだ後、皆さんはデジタル広告の露出のロジック、素材とオーディエンス設定の重要性についてより良い理解を得ると思います。もし、Facebook広告に興味を持っていったら、お気軽にお問い合わせください。弊社では経験値が高い広告運用者の広告運用サービスを提供し、最も適切な運用戦略とadHubという広告運用ツールを通じ、広告効果の最大化に達成します。もし弊社のサービスや製品などにご興味を持たれましたら、support@ad-hub.netまでお問い合わせください。

Zoe Huang

Zoe Huang

Product Marketing Manager at adHub Inc.
adHub產品行銷經理 / 日本語対応可能
從學生時期就踏入社群經營的世界,擁有Facebook廣告優化經驗,也取得了Google AdWords證照。
除了用心做好產品管理、行銷、偶爾擔任課程講師之外,也致力於分享廣告優化經驗、新產品資訊給部落格讀者,希望可以獲得更多讀者的反饋。
Zoe Huang