情報フロー広告は必見です！ 3つの材料最適化分析方法を適用できます

広告素材が広告パフォーマンスに与える影響は疑いようがありません。成果報酬型広告の場合、広告素材を最適化することで、CTR 値が向上し、広告入札における競争優位性を獲得できます。

ブランド広告においては、広告素材自体の魅力や創造性がユーザーにとってどれだけ魅力的であるかが、ユーザーの広告の記憶や評判に対する評価を決定します。

広告素材の効果をどのように高めるかは、広告主が皆考えているテーマです。多くの広告主は、広告クリエイティブを変更し、データの変化を監視し、最適化手法を開発することで、広告効果の向上に取り組み始めています。

この記事では、広告クリエイティブの最適化のための分析方法を整理し、簡単に紹介します。

まずは誰もがよく知っている方法、 A/B テストから始めましょう。

1. A/Bテスト

A/B テストでは、さまざまなクリエイティブ オプションが提供され、さまざまなクリエイティブ オプションでの結果を追跡および分析することで、さまざまなクリエイティブ オプションの長所と短所を判断し、制御可能な範囲内で有効性を確保します。

現在、ほとんどの広告プラットフォームは同様の機能を提供しているか、実装することができます。

例えば、タイトルのA/Bテスト

上記のA/Bテストでは、写真は全く同じですが、タイトルAはゲームの難しさを強調しているのに対し、タイトルBは始めやすさを強調しています。最終的なCTR値からは、ゲームの難しさを強調した方が効果が高いことがわかります。

たとえば、画像要素のA/Bテスト

上記の A/B テストでは、タイトルはまったく同じですが、画像 A はよりネイティブで、関心ポイントの説明がありません。一方、画像 B には関心ポイントのラベルがあります。最終的な CTR 値から、よりネイティブな画像の方が効果が高いことがわかります。

A/B テストの結果は現実的で直感的ですが、独自の制限もあります。

a.対象となるユーザーの数とユーザーの類似性を考慮する必要があります。ユーザー数が少なすぎたり、ユーザー間の差異が大きすぎる場合、結論は疑わしくなります。

b.結論を再利用する場合は注意が必要です。テスト プロセスでは、広告の形式、広告の場所、ターゲット ユーザーなど、多くの要素が制御されるため、結論はこれらの要素の影響を受け、適用範囲が狭くなる可能性があります。

たくさんの広告が配信されている今、過去の広告データを使ってパターンを見つけることはできるでしょうか？ここで、もう一つの分析手法である単語頻度意味分析について簡単に紹介します。

2. 単語頻度意味分析

単語頻度意味解析では、最も基本的なモデルやアルゴリズムから始める必要はありません。 市販されている中国語単語頻度解析ツールはすでに比較的成熟しており、これに基づいて解析を行うことができます。

ここでは、タイトルの最適化に関するこれまでの分析のアイデアを簡単に紹介します。

最初のステップは、高頻度語の特徴と語間の関係を見つけ、タイトルの突破口と方向性を決定することです。

例えば、日刊化学業界のセマンティックネットワーク分析結果は以下のようになります。

上図から、日常化学業界のタイトル書きは、問題に対する解決策を提示する（方法、コツ、経験）、問題によって生じるトラブルを指摘する（トラブル、困った）、問題解決後のメリットを指摘する（厚、きれい）、問題の原因を指摘する（原因、なぜ）という 4 つの角度から始められることがわかります。

2 番目のステップは、タイトルの品質とその背後にある心理的訴求力を決定する高頻度語を特定することです。

最後に、上記の分析に基づいていくつかの実行可能な仮説を立て、A/B テストでテストして結論を​​導き出します。

もちろん、上記の分析アイデアはすべての業界に当てはまるわけではなく、特定の状況に基づいた特定の分析が必要です。

さまざまな業界の単語の頻度を意味的に分析してChuangyoutangが導き出した結論は、以前のコピーライティングガイドに取り入れられています。ご興味があれば、ぜひご自身でご確認ください。

上記 2 つの方法には共通点が 1 つあります。それは、ターゲット オブジェクトが単一かつ明確であること、つまりクリック率です。しかし、ブランド広告の場合、クリック率だけが指標ではありません。広告に対するユーザーの注目度や評判も非常に重要です。この場合、材料最適化分析はどのように実施すればよいでしょうか?

また、顧客はコンバージョン率の指標をよく見ますが、ユーザーの閲覧行動はどのようなものでしょうか?ユーザーはどのようなものを閲覧しましたか?ユーザーのコンバージョンに大きな影響を与えるモジュールはどれですか?

次に、皆さんがあまり馴染みのない手法である「眼球運動・行動ホットスポット分析」を紹介します。

3. 眼球運動/行動ホットスポット分析

眼球運動/行動ホットスポット分析とは、ユーザーがどのようにインターフェースを見て操作するかを記録し、それによってインターフェースのさまざまな要素がユーザーのその後の行動に与える影響を判断することを指します。

インターフェースの特定の領域を配置することで、動作ホットスポット分析を完了できます。

眼球運動ホットスポット分析は、まさにこのマスターが現在探求し、研究している分野です。

まず少しヒントをあげましょう:

左上隅のスプラッシュ画面イメージがうまく機能しませんか?右側のユーザーの視線の動きのヒートマップを見てください。答えを見つけることができますか?

ユーザーの眼球運動の軌跡と合わせると、この写真のユーザーの視点の焦点は散らばっていて中心がなく、眼球運動の線は乱雑でランダムであることがわかります。これは、スプラッシュ画面の画像素材の要素が多すぎて、主要素と副要素が明確でないためです。

スプラッシュ スクリーンに関連する視線移動のホットスポットに関する研究はまだ進行中です。より関連性の高い結論を得たい場合は、引き続き当社の公開アカウントをフォローしてください。

上記は、本記事でまとめ、紹介した材料最適化分析方法です。私たちの使命は、厳密な分析を通じて、より科学的で価値のある結論をお届けすることです。

出典: Chuangyoutang Marketing Creativity (ID: idea-qq)