データ監視による情報フロー広告最適化！

今後の広告では、情報フロー広告プラットフォームの選択とデータ監視ツールの使用がますます重要な役割を果たすようになります。

情報フロー広告とは？ 「今日頭条と百度の間で争いが起こるのは避けられない」。インターネット業界の多くの人々が、ここ数カ月の間に同様の主張を聞いたことがあると思う。情報配信プラットフォームとして位置づけられる今日頭条と、検索事業を主とする百度の間には、これほど大きな利益相反があるが、実は核心は情報流通型広告にある。情報フロー広告とは、ユーザーがインターネット製品やサービスを利用する際の検索データ、ソーシャル関係、ユーザー属性に基づいて、元の情報コンテンツと混合してインテリジェントにユーザーにプッシュされる広告を指します。簡単に言えば、ニュースや情報の流れの中に広告を隠し、広告と情報の境界を曖昧にし、広告を広告らしくないものにすることです。 1980年代にアメリカで大人気を博したスーパーマーケットチェーンのターゲットは、かつて情報フロー広告の甘さを味わったことがある。当時、ターゲットはデータ駆動型オペレーションの概念を非常に重視していました。彼らは特別なデータ統計部門を設立し、最も価値のある消費者グループである妊婦を分析しました。妊婦は妊娠前後で通常の数倍の出費をすることが多く、最も頻繁に購入する品目も簡単に特定できます（粉ミルク、ベビーカー、おむつなど）。上記の情報に基づき、ターゲットのデータ担当者はスーパーマーケット会員の中から妊婦を選別し、母親と赤ちゃん向けのクーポンを郵送した。理想的には、このアプローチはターゲット顧客を正確に特定するため、非常にうまく機能するはずです。しかし、結果は満足のいくものではありませんでした。スーパーマーケットには多数の苦情が寄せられ、多くの消費者が自分の情報が漏洩したと思い込み、不安を感じたり、パニックに陥ったりしました。何度も検討した結果、スーパーマーケットは新しい戦略を採用し、母子クーポンと他の無関係なクーポンを混ぜて、対象顧客に一緒に郵送することにしました。消費者が受け取る大量のクーポンのうち、スーパーマーケットが本当に送りたい母子クーポンはほんのわずかです。消費者のパニックが減るにつれて、クーポンの販促効果はますます高まっています。情報フロー広告はそのようなモデルです。ユーザーの位置を非常に正確に特定できますが、大量の無関係な情報の中に隠れているため、データ漏洩に対するユーザーのパニックを軽減できます。 DSP 広告の正確なターゲティングを継承するだけでなく、配信されるプラットフォームによってユーザーにもたらされるブラウジングエクスペリエンスを損なうこともありません。消費者に不快感を与えることなくブランドのプロモーションとマーケティングを実現します。今後、私たちは情報フロー広告、つまり情報フローを核とした広告形態に多く接することになるでしょう。 主流の情報フロー広告のモデルとその現在の欠陥と欠点 ブラインドデザイン、ブラインド配置、ブラインド最適化 - これは、現段階での情報フロー広告の最大の問題の 1 つかもしれません。多くの場合、資格や経験の制限により、広告および最適化担当者は、最も重要なパフォーマンス指標を決定し、科学的かつ効果的な最適化プロセスを最初から開発することができません。多くの関連実務者は、経験不足と双方からの多大なプレッシャーを抱え、広告クリエイティブの質の高さや配信プラットフォームの適切さを考慮せずにオンラインに突入し、目的のない最適化の繰り返しを始めます。まず、主流の情報フロー広告の製品メカニズムを見てみましょう。 eCPM（事前割り当てインプレッション）= 入札額 * 品質（ CTR ） ユーザーが情報プラットフォーム上で情報を開くと、対応する広告リクエストがすぐに生成されます。まず、システムは広告検索を実行し、適切な広告を選択します。これらの広告には事前に割り当てられているインプレッションがあります。上記の式によると、事前割り当てインプレッション (eCPM) は入札額に品質スコア (CTR) を掛けたものに等しくなります。この CTR はアカウントの一貫したパフォーマンスによって決まります。露出を事前に割り当てて広告を分類し、広告主が要求する一部の頻度を除外することで、実際の広告露出を実現できます。このとき、ユーザーが広告をクリックすると広告料が発生します。上記の製品メカニズムの中で、私たちが最も介入する可能性が高いのはCTRです。競争が激しく予算が限られているビジネス環境では、入札額を際限なく高くすることはできません。人間の介入により、システムがより高い CTR を決定し、より低い入札額で競合他社と同等かそれ以上の露出を獲得できるようになります。理想的なCTR 最適化の正のサイクル: 広告クリエイティブのクリック率が高く、高い CTR と判断され、事前に割り当てられた露出が高くなり、広告露出が高くなり、アカウントの履歴データに良好なパフォーマンスが蓄積されます。この時点で新しい広告クリエイティブを追加すると、CTR が非常に高くなり、再び高い露出が得られ、このサイクルを繰り返すことで理想的な CTR 最適化の正のサイクルが実現します。デメリットと短所: 新しいアイデアが高品質かどうかを判断することは不可能であり、継続的に高い CTR を保証することは不可能です。実際のサイクル：広告クリエイティブの最適化の方向性がなく、高い CTR を達成できません。時間的なプレッシャーによりオンラインでの広告が急がれ、反省と効率的な最適化プロセスが不足し、最終的に悪循環に陥ります。上の写真はコンバースの広告アイデアです。大胆で革新的なデザインは見た目が悪いかもしれませんが、ユーザーの好奇心を引き付け、多くのトラフィックをもたらすこともあります。このような比較的斬新な独創的なデザインの場合、発売結果の指針がなければ、設計図のみでアイデアの質を判断することは困難です。 モニタリングを核とした情報フロー広告最適化モデル

監視が中核であり、データが基礎です。ほとんどの広告実務者にとって、資格や経験の制限を回避し、効率的で科学的な最適化プロセスを確立するには、キーワードの最適化、クリエイティブの最適化、デザインの最適化を導くデータ監視に重点を置く必要があります。以下では、実際の事例を用いて、データモニタリングを使用して広告の創造性を最適化する方法を紹介します。ユーザーを登録に誘導するために、ほとんどのローカル出会い系アプリは、ユーザーのクリックを促すためにホームページに大量の写真を掲載します。写真の選択に関しては、互いに相反する 2 つのクリエイティブなデザインがあります。 1 つは美しいけれども本物ではない写真を使用すること、もう 1 つは本物だが美しくない写真を使用することです。甲は、ソフトウェアの運用の観点から検討し、出会い系ソフトウェアの信頼性を強調するために、非常にリアルだが十分に美しくはない写真を使用することを希望しています。乙は、ユーザー属性をより考慮し、最初から美しくも非現実的な写真を使用することで登録しないユーザーをフィルタリングし、残りのユーザーをより簡単に有料ユーザーに転換したいと考えています。双方に独自の出発点があります。現時点では、経験に基づいてこれら 2 つのクリエイティブデザインの長所と短所を判断することは困難です。データ監視方法を採用して 2 つのクリエイティブ配信方法の効果を観察し、クリエイティブデザインの最適化を導くことしかできません。クリエイティブの最適化プロセスでは、画像を考慮するだけでなく、テキストと画像のマッチングなども含まれることに注意してください。データ駆動型の最適化システムは、これまでの広告最適化よりもはるかに洗練され複雑になっており、経験のみに基づいて完璧な結果を達成することはもはや不可能です。従来のデータ監視では、通常、インストールパッケージ/ランディングページレベルで監視を行います。ランディングページごとに異なるインストールパッケージが対応し、異なるプロモーションソースに割り当てられます。ただし、これでは特定のページにおける特定の種類のクリエイティビティの品質しか判断できず、より詳細なデータ追跡は実現できません。この問題を解決するために、データ監視ツール ptengine を使用して広告リンクを生成しました。UTM パラメータ (クリエイティブ名、ソース、メディア、キーワード、コンテンツなどの詳細なマーキング) を調整することで、クリエイティブレベルでデータを追跡できるようになりました。上記のパラメータ設定により、画像とテキストを分離し、クリエイティブレベルでの洗練されたデータ監視を実現できます。同じ写真に異なるコピーライティングを使用し、次に同じコピーライティングに異なる写真を使用して、クリエイティブなクロスコントラストを実現します (下の図を参照)。このようにして、それぞれ最も効果的なコピーと最も効果的な写真がわかるだけでなく、どのコピーと写真の組み合わせが最も効果的であるかもわかります。さまざまなクリエイティブなアイデアを分類する際、まず、すべての画像を見た目に基づいて 3 ～ 7 点に分類しました。各スコアはさらに、素顔、薄化粧、厚化粧に分けられました。同一人物の写真を3枚使用する場合、セットとして扱います。ローンチ前にクリエイティブごとにリンクを設定し、各リンクを関連するトラフィックデータ（閲覧数、離脱率、平均滞在時間など）に対応させました。各リンクをクリックした後、「クリックしてダウンロード」ボタンをトラッキング用のイベントとして設定することもできます。このようにして、各クリエイティブがランディングページにトラフィックを誘導した後のインタラクションを明確に把握し、最終的なダウンロード量を推定できます。クリエイティブなアイデアをコンバージョン結果に直接結び付けることができない場合は、「クリックしてダウンロード」ボタンをトラッキングのイベントとして設定することで、コンバージョンを適切に推定できます。一定期間のデータ収集の後、各クリエイティブフロントエンドのコストと、バックエンドの「クリックしてダウンロード」ボタンのインタラクティブクリック数を合計して、インタラクティブクリックコストを計算しました。「よりインタラクティブなクリックと比較的低いコスト」という原則に基づいてすべてのクリエイティブなアイデアを比較することで、最高の画像アイデア、最高のコピーライティングアイデア、最高の画像とテキストの組み合わせアイデア（下の図で黄色でマーク）が見つかりました。これらの創造的なアイデアで使用される要素とデザインは、将来の新しいアイデアの全体的なデザインの方向性となります。次に、別の事例を紹介し、ヒートマップモニタリングを使用してランディングページのデザインを最適化する方法を見ていきます。マーケティングや情報フローのプロモーションを行う際に、ヒートマップ分析ツールは、ランディングページを訪問した後のユーザーの行動を分析し、ランディングページのデザインが妥当かどうかを確認し、データを使用してランディングページの最適化を推進するのに役立ちます。最終的なコンバージョン結果を直接監視する方法がない場合、中間リンクとしてのランディングページもコンバージョン効果を推定する重要な根拠となります。たとえば、ユーザーがどこをクリックしたか、一部のボタン設定がユーザーの間で誤解を招く可能性があるかどうか、ユーザーが滞在したエリアと最も興味を持ったコンテンツは何か、ページをスクロールするとユーザーがどれだけ減ったか、現在のランディングページが長すぎてユーザーが飽きてしまったかどうかなどを確認できます。ランディングページのデザインを継続的に改善することで、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、コンバージョンを促進できます。実際のランディングページの最適化プロセスでは、「まず比較テストを行い、次にデータを取得する」というジレンマと、「データがなければランディングページの変更を促進することは難しい」というジレンマに直面することがよくあります。このとき、最適化担当者は A/B テストを導入し、ランディングページに迅速に小さな調整を加え、転換テストを使用して最適化の効果を判断し、その後、ランディングページの設計をガイドして、データ主導の反復的な最適化を実現する必要があります。なお、通常時のデータ監視は十分に詳細ではなく、どの要因がデータの変化を引き起こしたのかを判断できないことに注意してください。したがって、A/B テストを実行するときは、一度に 1 セットの変数のみを設定し、最適化目標を科学的かつ効果的に達成するために、テストと比較をできるだけ慎重に実行する必要があります。データとヒートマップ監視を核とした情報フロー広告最適化は、創造性とデータ駆動に基づき、デザインから表示、クリック、ランディングページのインタラクションまでの全プロセスを精緻に監視することを実現します。他の形式の広告と比較すると、情報フロー広告は精度が高く、邪魔にならず、ユーザーの閲覧環境と高度に統合されています。データ監視による最適化モデルと組み合わせることで、広告担当者の作業はより科学的、効率的、プロセス指向になります。今後の広告では、情報フロー広告プラットフォームの選択とデータ監視ツールの使用がますます重要な役割を果たすようになります。優れたデータとヒートマップ監視ツールを選択すると、広告アイデアの設計、配信チャネルの選択、作業効率の向上、効率的な最適化プロセスの確立において、半分の労力で 2 倍の結果を達成できます。特に経験の浅い広告担当者にとって、データ操作ツールは最高の右腕となるでしょう。

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この記事の著者は@Qu Haijiaで、(Qinggua Media)が編集・出版しています。転載の際は著者情報と出典を明記してください。サイトマップ

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