2021年グローバル広告クリエイティブ分析インサイトレポート

2021年、海外企業の立ち上げと成長チームは多くの課題に直面し、特にiOSのプライバシーポリシーが突然厳しくなり、ユーザーレベルのデータが消えたことに直面して、彼らは圧倒されたようでした。

IDFA の消滅は始まりに過ぎないことは誰もが知っています。2022 年には、すべての主要プラットフォームがプライバシー ポリシーをさらに厳格化します。ユーザー データがオンライン マーケティング分野の中核ではなくなったとき、誰がその代わりとなり、広告主がアトリビューションと最適化を行うツールになることができるでしょうか。

答えは「創作素材」です。

「創造性」を中心に広告キャンペーンを最適化することで、プライバシー ポリシーの変更について心配する必要がなくなります。現時点でビジネスに関連し、目に見える指標に焦点を絞り、効果的な統合に基づいて提示するだけで済みます。

つまり、広告配信の最適化を、入札などのまだ制御可能な広告エコシステムの部分に結び付けているとします。残念ながら、この部分は自動化されています。オーディエンスターゲティング?自動化されているか、プライバシー ポリシーによってロックされています。

あなたが形作り、展開できる唯一の変数は「広告クリエイティブ」であり、それが消えることはありません。

では、なぜ私たちはこれらの重要な広告を最適化でき、その最適化が有意義であると確信しているのでしょうか?それはデータです、大量のデータです。私たちは毎日、数十万もの（広告）素材、多数の写真、動画、インタラクティブ広告を目にします。そして、そのそれぞれが少なくとも 5 ドルの広告予算を消費し、少なくとも 1 回のアプリのダウンロードに関連付けられています。これらの素材を分析すると、広告素材の最適化の余地がまだたくさんあるという良い結論が導き出されます。

分析を始める前に、特に明記しない限り、IPM が私たちが選択する主要な指標であることを事前に述べておく必要があります。 IPM は 1,000 インプレッションあたりのインストール数 (Installs Per 1,000 Impressions) の略で、コンバージョン ファネルのより深いところに位置し、プライバシー ポリシーや難読化の影響を受けないため、クリエイティブ分析にとって最も重要な指標として急速に普及しつつあります。

KPI 1: 複数のキャンペーンにわたる広告パフォーマンス

図1: 期待を上回る成果を継続的に上げたクリエイティブの45%は、制作から早期に外される

図2: パフォーマンスが一貫して低い広告の55%は、オフラインにされずに4か月間サービスが継続される

成功率を向上させるためにクリエイティブ制作システム全体を全面的に見直す必要はありません。創造性を核とした広告キャンペーンをシンプルかつ直接的に分析するだけで、配信コンバージョン効率を向上させることができるからです。 Bidalgo はクリエイティブ中心のツールの業界リーダーの 1 つですが、当社のプラットフォームでも、マーケティング パフォーマンスにプラスの影響を与えているにもかかわらず、パフォーマンスの高いアセットの 45.2% が広告主によって削除されています。

IPM は常に最も重要な指標とは限りませんが、製品を試用するよう説得するユーザーを引き付けるクリエイティブの能力を示すため、常に重要です。優れたクリエイティブは、適切なユーザーをクリックしてもらい、コンバージョンしないユーザーを遠ざけます。

KPI 2: 材料効率

「必須ではないクリエイティブ制作」の問題の深刻さを示すために、キャンペーン全体にほとんど貢献せず、総予算の 0.1% 未満しか費やしていないクリエイティブに注目しました。広告費にはほとんど貢献していませんが、広告主はそれらの制作に時間とお金を投資しています。このような広告資産はいくつありますか?多すぎる。

次の図をご覧ください。

キャプション: 平均して、広告クリエイティブの 28% にはごくわずかな予算が割り当てられており、全体として、これらのクリエイティブは総支出の 3% 未満を占めています。

キャプション: 上の写真では、クリエイティブの 4 分の 1 以上が 1 桁の広告費のみに割り当てられています。さらに、広告主が投資する予算が大きくなればなるほど、予算の分散は深刻になります。 大手広告主はクリエイティブの制作コストにそれほど敏感ではなく、成功するためにより多くの多様性を求めていますが、最終的な数字[39%]は高すぎます。

広告費と資材の比率を別の視点から見てみましょう。下の図では、「予算の80%以上を資材が占めている割合」がわかります。

たとえば、月間支出が 10,000 ドル未満の広告キャンペーンでは、クリエイティブの 26% が予算の 80% を消費します。一方、月間支出が 100 万ドルを超える広告キャンペーンでは、クリエイティブの 14% が予算の 80% を消費します。これは、広告予算の集中の問題を完全に反映しています。この集中と少数のクリエイティブへの依存によってもたらされるリスクについて考えてみましょう。クリエイティブ疲労は避けられず、これらの資産への支出が集中すると、キャンペーンの効率に対する潜在的な脅威となります。予算が大きくなればなるほど、リスクも大きくなります。

KPI3: 広告クリエイティブのパフォーマンス

IPM (1000 インプレッションあたりのインストール数) 指標を詳しく調べて、そのデータがクリエイティブ アセット ライブラリの全体的な健全性とその使用状況の測定にどのように役立つかを見てみましょう。ここで、Bidalgo が観測した現在の状況データを見てみましょう。

1. クリエイティブ広告の36%は広告主の期待に応えていない

2. クリエイティブ広告の46%が平均レベルで実行された

3. クリエイティブ広告のパフォーマンスの18％が期待を上回り、市場で良い反応を得た

理論上、理想的な仮定の下では、すべてのクリエイティブ アセットは同様の品質であり、関係者 (制作、配信、最適化などのチーム) の最善かつ最大の努力を反映しています。この場合、ほとんどの資産の IPM は比較的類似しているはずです。 （失敗作や画期的な作品も一定の割合で存在しますが、それほど多くはありません）。

しかし、ビダルゴが観察したものは実際にはまったく異なっていました。IPM 値の 3 つの非常に広範なグループを設定し、各グループにどれだけの広告アセットが対応するかを確認しました。この定義によれば、パフォーマンスが低いとは、素材がもたらす IPM が業界平均の 50% に達しないことを意味します (複数の製品、チャネル、資産タイプを総合的に計算)。IPM が 50% から 150% の間であれば、このレベルで合格とみなされます。また、いわゆる「爆発的なクリエイティブ」とは、IPM が業界平均の 150% を超えるクリエイティブ素材を指します。

次に、世界中のさまざまな業界とさまざまな種類の広告クリエイティブのパフォーマンスを見てみましょう。

表1: 業界別の広告クリエイティブパフォーマンス

(データソース: Bidalgo 2021 広告クリエイティブ インサイト レポート (上記の平均値は、広告アセットの種類、チャネルの組み合わせ、オペレーティング システムのさまざまな組み合わせに基づいて計算されています。)

表2: ネットワーク全体におけるさまざまなクリエイティブタイプの広告効果

クリエイティブなプロセスを全面的に見直して効率化するのは簡単ではありません。このプロセスには通常複数のチームが関与するため、各チームには異なる KPI、作業の優先順位、さらにはデータ アクセス権限が存在します。

クリエイティブのパフォーマンス データをメタデータと組み合わせることで、価値ある実用的な洞察を抽出できます。たとえば、特定のターゲット ユーザーに適用されるユニバーサル属性を理解するには、アセットを基本属性ごとに分類してグループ化する必要があります。ここで言う「属性」とは、サイズ、フォーマット、解像度、さらにはデザイナーのことを指しますが、これは驚くことではありません。なぜなら、どのアイデアがより人気があるのか​​、どの人がどのスタイルを好むのかを他の人よりも自然によく知っている人がいるからです。

より効果的なアドバイスを提供するために、ここでは業界全体のデータと洞察をいくつか共有したいと思います。これらは、今後のクリエイティブ アセットの最適化の取り組みの指針として活用できる可能性があります。

データ 1: インターネット上で最も人気のある 10 の動画広告の長さ

データ2: ゲーム動画広告の最も人気のある長さトップ10

データ3: ライフスタイル動画で最も人気のある動画広告の長さトップ10

データ4: 視聴者が好む解像度トップ5

データ5: 視聴者が好む4つの画面比率

データ6: iOSとAndroidプラットフォーム上の素材の割合

最後に

Bidalgo が提供できる洞察と意見は、私たちが日々の観察と分析から導き出した結論にすぎません。インターネット上にすでに存在するクリエイティブ マテリアル データと比較すると、それはまさに大海の一滴に過ぎません。

私たちが構築するツールとサービスが、皆様に何らかの指針を提供し、マーケティング チームがより早く目標を達成できるようになれば幸いです。業界全体の洞察はパフォーマンスと最適化の取り組みをさらに進めるのに役立ちますが、それでも独自のデータを使用し、独自の目標に応じて最適化する必要があります。私たちは、その取り組みにおいてお客様のパートナーとなれることを嬉しく思います。

著者: ビダルゴ

出典: ビダルゴ