広告リソースの割り当てを最適化する

クライアントを引き継いだ後、私はいくつかの解決策を提案しました...

昨年、私はインターネットサービスのクライアントを率いて、特定のアプリストアでアプリを宣伝し、広告の量は1日あたり数十万に達しました。当時、常に頭を悩ませていた問題は、メディア側が各広告スポットの活性化をモニタリングすることを許可しておらず、フロントエンドでの露出、ダウンロード、消費のみに基づいて各広告スポットの品質を判断することが困難だったことです。特定の広告枠のコンバージョン率が低いことは明らかでしたが、クライアントのKPIが数量要件であったため、経験に基づいて投資を継続するしかありませんでした。クライアントを引き継いだ後、私はいくつかの解決策を提案しました。 解決策1 現在実行中の 6 つの広告スロットのうち 3 つを一時停止し、自然なボリュームを追加して、ダウンロードソースを合計 4 つにします。 1 週間後、6 つの広告スロットのうちさらに 3 つを一時停止し、一時停止した 3 つを再開する、という作業を続けます。原則として、変数（ダウンロード元）の数を減らすことで、さまざまな変数（ダウンロード元）が特定の指標（総アクティベーション量）に与える影響を評価する難しさが軽減されます。このソリューションのアイデアは非常に優れていますが、ダウンロードソースが非常に集中しているというこの顧客の実際の状況には適していません。次の図は、過去 1 か月間の各ダウンロードソースの割合の分布を示しています。次のことがわかります。ナチュラルボリューム、プレミアム商品、インストール必須の3つのダウンロードソースが70％以上を占め、その他のリソースは10％程度を占めています。広告掲載を一時停止するテストプランはアカウントトラフィックの変動を引き起こしやすいため、プラン2を検討してください。

解決策2 統計による広告データの定量分析に基づき、各ダウンロード元と総アクティベーション量の間に有意な相関関係があるかどうかを調査します。ダウンロードソースの関連性が高いほど、アクティベーションボリュームへの貢献度が大きくなり、ダウンロードアクティベーション率が高くなります。分析を開始します。ここでは、ダウンロード量とアクティベーション量のデータをインポートするために、IBM SPSS 23 を例に挙げます。

相関分析の結果は次のとおりです。

データによると、アクティベーション量とさまざまなダウンロードソースの相関関係は次のようになっています。強い相関 (>0.8): アクティベーション - ブティック、アクティベーション - 検索、アクティベーション - ナチュラルボリューム強い相関 (0.6~0.8): アクティベーション - ランキング、アクティベーション - その他のリソース、アクティベーション - 赤い封筒の特別オファー一般的に相関している (0.4~0.6): アクティベーション - インストールに必須明らかな第 3 の変数がないため (詳細な説明は記事の最後にあります)、ここでの相関関係は因果関係と見なすことができます。 つまり、データは、App Store でのアプリのダウンロードアクティベーション率のランキングが次のようになっていることを示しています。 ブティック、検索、ナチュラルボリューム > ランキング、その他のリソース、レッドパケットスペシャル > インストールに必須 その後、入札、予算、期間などを管理し、コンバージョン率の向上を目的とした広告掲載の改善に注力しました。次の図は、最適化期間中の各ダウンロードソースの割合の分布を示しています。次のことがわかります。高品質製品のダウンロードシェアは10パーセント近く増加し、その他のリソースのシェアは徐々に0に減少し、検索のシェアも増加しました。設置必須商品の割合が大きく変動しています。主な理由は、競合他社の活動により高品質商品の流通が不安定であること、KPIに数量要件があること、設置必須商品の新規顧客率が比較的高いことなどが挙げられます。

以下は、ソリューション 2 の大幅な最適化効果を証明できる最も重要なデータです (アクティベーションコストは引き続き低下し、ダウンロードアクティベーション率は引き続き増加します)。

最後に、さらに詳しく知るためのヒントをいくつか紹介します。 相関関係は因果関係を意味するものではありません。相関関係は因果関係を意味するものではありません。相関関係は因果関係を意味するものではありません。 アイスクリームと犯罪に関する典型的な統計の話をしましょう。アメリカ中西部の小さな町で、非常に興味深い非論理的な現象が発見されました。それは、アイスクリームの消費量が増えるほど、犯罪率も高くなるという現象です。当時、アイスクリームの売上を人為的にコントロールすることで犯罪率を変えることができるのではないかと考える人もいました。答えはノーです。常識的に考えれば、アイスクリームと犯罪は何の関係もありません。統計的に正の相関関係があるのは、天候によるものです。アイスクリームの売上は天候と密接な関係があります。天候が暑ければ暑いほど、売上は高くなります。同時に、天候が暑ければ暑いほど、人々は屋外に出て窓を開ける可能性が高くなり（窃盗の可能性が高まります）、女性は露出度の高い服を着る可能性が高くなり（性犯罪の増加につながります）、人々はイライラしやすくなります（衝動的な犯罪の増加につながります）。この物語では、一見関連しているように見える 2 つの変数 (アイスクリームの売上) と (犯罪率) は高い相関関係にありますが、実際には両方とも 3 番目の変数 (天気) の影響を受けています。上記のデータ分析では、プレミアム製品や必須インストール製品などのダウンロード元とアクティベーション量の間に明らかな第3の変数は存在せず、変数間の相関関係は因果関係であると判断できます。

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