ショート動画広告が人気になる法則の見つけ方、3ステップルール！

人気のあるビデオ素材のパターンを素早く発見し、ターゲットオーディエンスを正確に特定し、短いビデオ広告を効率的かつ低コストで掲載できる科学的な方法はあるのでしょうか?

この記事では、データモデルを使用して広告を推進する方法と、実際のケースで科学的広告の経験を解釈する方法を紹介します。

この記事の内容:

1. 人気の素材のルールを見つける方法

2. 最も正確なターゲットグループを選択する方法

3. 人間と機械の統合と自動配送

1.人気の素材のルールを見つける方法

人気のある素材のパターンを見つける方法は、素材を分解してパターンを見つけ、適切なトラフィックプールを選択し、組み合わせテストを実行するという 3 つのステップにまとめることができます。

ステップ1: ランニングボリュームマテリアルを分解し、マテリアルパターンを見つける

まず、動画素材全体を分解します。分解の考え方は、5W2T法に従って、動画を前後5秒ずつに分解し、その中にあるストーリー要約（5W）を抽出します。

T1、動画の最初の5秒間の内容。一般的な例としては、背景画像、BGM、人気のジョークなどがあります。

5Wのうち、1つ目は「いつ」です。これは、おおよそ、商品の入力時間、ダウンロードの入力時間、ビデオの長さの3つの部分で構成されます。これは過去の配信資料の分析に基づいており、オンラインタイムライン（商品入力時間：2秒、ダウンロード入力時間：35秒、動画の長さ：40〜60秒）に基づいて中央値データを取得しています。

2 番目の W である where は、ビデオ素材全体に登場するシーン、および what の要素を指します。3 番目の W は、ビデオ内のキャラクター間の関係です。4 番目の W である what は、ユーザーが使用する可能性のあるシナリオです。5 番目の W である why は、ユーザーが自分のニーズを満たす製品があることを知らない場合に、製品をどのように紹介するかです。

最後のT、T2は動画の最後の5秒間です。矢印による指示や小さなインタラクション、最後にある検索ボックスなどのデザイン要素など、ユーザーをどのように誘導するかがテーマになっています。

この時点で、ビデオ全体のフレームワーク構造が完成しました。 T1 はビデオ全体の CTR を決定し、中央の 5W と T2 はビデオの CVR を決定します。

次に、5W2T法の使い方を具体的な事例を挙げて紹介します。

まず、この事件の背景について簡単に紹介したいと思います。これは書道製品であり、発売履歴にある優れた素材を分解し、これらの優れた素材に共通する高品質の要素を取得するために使用した5W2Tメソッドに基づいています。当時のCTRが大きく乖離しているというデータ結果を踏まえ、動画の最初の5秒を最適化し、赤い封筒素材に置き換えました。赤い封筒は誰もがよく知っているもので、自然に商品の関連機能につながり、CTRを大幅に向上させることができます。

さらに、この材料分解モデルでは、良い材料の共通点を見つけるだけでなく、悪い材料にどのような要素が含まれているかを見つけることもできます。高品質の素材を含むテンプレートの場合は、テンプレートを自由に変更して、より多くの素材を入手できます。

例えば、who や先ほどの例のように、書道製品では、その中の文字の関係を変更し、「花嫁を迎えに行く花嫁の付き添い人と花婿の付き添い人」の関係を使用するように調整し、それをこの製品に導入しました。

ステップ2: 適切なトラフィックプールを選択する

広告では、適切なターゲットユーザーや適切なクリエイティブマテリアルを用意するだけでは十分ではなく、ターゲットユーザーとクリエイティブマテリアルを一致させることで、より良い広告効果が得られます。

まず、トラフィックプールスクリーニングのルールについて簡単に紹介します。 Toutiao を例にとると、クリエイティブ分類ラベルとクリエイティブキーワードはターゲティングにおいて最も高い重みを持ちます。これは、クリエイティブ分類がユーザーの広告閲覧行動のラベル付けを表しているためです。

たとえば、Douyin で靴の広告を見ている人が、このタイプの靴の広告に反応したり、サイトに長時間滞在したりすると、Douyin は靴関連の広告を継続的にプッシュします。例えば、服が好きで服の広告に反応する人がいれば、Douyin はその人に服の広告をプッシュし続けます。このタグについては、クリエイティブタグであるToutiaoのAD背景にフィルタリング項目があります。

ここで、より理解を深めていただくために事例もご説明いたします。まず背景をお話しします。当時、斬新な商品に投資していた 100 以上のアカウントのクリエイティブ分類とクリエイティブキーワード設定をすべて数え、二次リテンションの次元に基づいてアカウントを評価しました。二次リテンションが最も高かったのは S レベルのアカウントで、二次リテンションが最も低かったのは D レベルのアカウントでした。 2 つのカテゴリのアカウントを比較し、クリエイティブタグの違いを確認します。

まず最初の資料、つまり書籍 A の 2 つの異なるレベルのクリエイティブラベルを見てみましょう。 S レベルの本 A の創作キーワードの選択はより具体的で、本との関連性が高いキーワードが選択されます。たとえば、私の本が「Grave Robbers' Chronicles」である場合、私が選択する創作アイデアには、超自然、幽霊と神、栽培など、本との関連性が高いキーワードが含まれる可能性があります。D レベルの単語は小説に関連していますが、比較的一般的です。

この斬新なソフトウェアのもう一つの本であるBook Dを見て、DレベルとSレベルのクリエイティブラベルの違いを見てみましょう。先ほど説明したのと同じルールで、S レベルのアカウントは、投資する製品と SKU に基づいて、投資するコンテンツに非常に関連性の高いキーワードを選択します。 D レベルのアカウントのキーワードは無関係であり、むしろ空想的です。

S レベルと D レベルのアカウントのクリエイティブタグとキーワードを比較すると、次のパターンが見つかります。

1. クリエイティブなラベルは、製品業界に近いラベルから選択する必要があります。

2. キーワードは配信資料の内容に関連するキーワード属性から選択する必要があります

3. 通常は 5 つの製品キーワード、5 つの業界キーワード、10 のクラウドキーワードの合計 20 個のキーワードを選択できます。

ここでの製品ワードとは、発売される製品に関連するワードを指します。たとえば、ヒマラヤでは蜻蜓FM を発売できます。業界ワードとは業界に関連するワードであり、発売される素材の内容はクラウドワードと最も強く相関しているため、クラウドワードの重みが最も高くなります。

ステップ3: 複合テスト

以下の説明は、理解を深めるために事例と組み合わせて説明します。この製品はeコマースアプリです。初期段階では、過去の素材を見直して優れた素材のパターンを見つけ、新しい素材を制作し、適切な素材を適切な人に届けました。次のステップは、ターゲットを絞ったテストを行うことです。

それぞれコントロールグループと実験グループを設定しました。コントロールグループは一般的な投資+優れた素材（スウェットシャツ）であり、実験グループはクリエイティブカテゴリ（衣料品-紳士服）+クリエイティブキーワード（スウェットシャツ関連および対応する人口に関連する）と同じ優れた素材（スウェットシャツ）を対象としています。

テストの結果、実験グループのショッピングコンバージョン率は対照グループよりも大幅に高く、実験グループの人口の質がより高く、より正確であることが示されました。これは、私が先ほど言ったこと、つまり、適切な人々に良い素材を投資することによってのみ、より質の高いユーザーを発見できるということを裏付けています。

以下に簡単な要約を示します。

1. 人気素材のルールを分析する点では、素材の最初の5〜10秒の再生率を上げることでCTRを高めることができます。素材の完了率を上げ、最後に効果的な誘導を設定することでCVRを効果的に高めることができます。素材コンテンツの最適化の点では、業界の高CTR /高CVR広告素材と自分のアカウントを分析ソースとして参照し、高変換素材の最初の5〜10秒とダウンロード誘導の類似点を見つけて、素材の出力をガイドすることができます。

2. 最も正確で最適な母集団を選択するには、いくつかの重要なポイントがあります。

①製品業界に近いラベルを選ぶ必要がある

② キーワードは納品物の内容に関連するキーワードから選定してください。

③ キーワードは20個選択でき、通常は商品キーワード5個、業界キーワード5個、クラウドキーワード10個です。

2. 最も正確なターゲット集団を選択する方法

ここでは、データマイニングを通じて最適なターゲット層を選別する方法を紹介します。まず、ベイズの公式を紹介します。この公式を広告に適用すると、最も望ましいターゲット人口の組み合わせの問題を解決するのに役立ちます。次の例では、この公式を広告に適用する方法について説明します。

たとえば、広告を出す場合、ターゲット層は上海出身の31歳から40歳の男性です。ベイズ分析によって、該当するグループの人々のコンバージョンの可能性を予測できます。下の表はベイズ式を使って計算した結果です。この結果から、平均コンバージョン率はだいたいこのレベルであることがわかります。平均コンバージョン率 1.25% を中央値として、より正確なターゲットの組み合わせをスクリーニングすることができます。

結果を見てみましょう。ナイーブベイズに基づくデータマイニングアルゴリズムは、2,889 の方向の組み合わせのうち 40% を検出しました。これは平均コンバージョン率より 1.25% 高い値です。私たちは 40% の組み合わせを特定し、それらの 40% のターゲットの組み合わせを具体的に活用するようにリダイレクトしました。

ベイジアンデータマイニングを実装する場合、具体的にどのように操作するか、40%の人々をどのようにターゲットにするかなど、いくつかの問題に直面することがあります。実際、データマイニングを通じてそのような結論を導き出し、実行戦略を立てるときにも、同様の問題に遭遇します。データのサポートができたので、それをどのように実装するのでしょうか?

ベイジアンデータマイニングという用語に怖気付かないでください。それほど高度なものではなく、データマイニングを行うために Python を使用する必要もありません。私はこの式の原理を理解し、それを推論して、ベイズの式全体を数式に簡略化しました。VBA コードを記述することで、Excel スプレッドシートを使用して関連する計算を完了できます。

これは単純な計算機に相当します。データソースを入力した後、ベイジアン予算ボタンをクリックすると、対応する結果が表示されます。

このようにして、最も望ましいターゲットグループの組み合わせを選別できます。この組み合わせにより、データによるサポートが得られ、ターゲット戦略をより適切に導くことができます。例えば、上海出身の31～40歳の男性を選択した場合、人数が少なすぎてボリュームを増やすのが容易ではないため、この方向だけに投資することは絶対に不可能です。

人口パッケージの 40% と、平均コンバージョン率よりも高い人口組み合わせの残りの 60% を選別した場合、ターゲットの組み合わせごとにパッケージを生成し、最終的にこれらの組み合わせを大きなパッケージに計算してから起動することで、人口カバレッジが小さすぎる問題を解決します。

3. 人間と機械の統合と自動配送

このセクションでは、主に人間と機械を組み合わせた自動配送の一般的なロジックを紹介します。

実際、広告の最適化に携わる私たちは、広告配信にマンマシン自動化を組み合わせるという現在の、そして将来のトレンドについて認識しておく必要があります。率直に言って、このタイプのツールには大きな技術的障壁はありません。さまざまなメディアの API に接続するだけです。難しいのは、運用面と製品面でそのようなルールをどのように定義するかということです。これは非常に厳密に定義する必要があります。

時間が限られているため、重要な部分のみを抜粋し、自動配信のロジックを紹介します。まず、ROI を重要な基準として、すべての計画を SABCD に従って分類します。

たとえば、S レベルのプランの場合、ROI 比率は、2 日間の ROI が X より大きいことと、2 日間の ROI が X より大きいことの両方を満たす必要があります。これはどういう意味ですか？実際、これは ROI に対して厳しい要件があることを意味します。ROI がこの条件を満たした場合にのみ、自動的に 5% を送信するなどの操作を実行できます。

クラス A プランの場合、2 日間の ROI が X より大きい場合、対応する操作は処理されず、高品質プランのデータソースの分析にのみ使用されます。クラス B プランの場合、ROI が対応する範囲内にある場合も処理されず、観察のみされます。クラス C プランの場合、対応する範囲内にある場合、アカウントの消費が制限され、ここでの予算はリアルタイム消費 * 150 に等しくなり、この数値を超えると実行が継続されません。

D レベルのプランの場合、ROI が 5 未満に設定されるとシャットダウンされ、広告予算を無駄にし続ける必要がなくなります。上記の広告プランはいずれも前提条件となる基準があり、アクティベーション数に対して何らかの判断条件を設定し、一定のサンプル数がある場合のみ運用することができます。

インプレッション数に応じてリアルタイム警告も発せられます。クラス C プランのリアルタイムインプレッション数が市場の 30% ～ 40% に達すると、予算制限が発動されます。クラス D 広告プランのリアルタイムインプレッション数が 30% を下回ると、自動的に停止されます。

著者: 王志鵬

出典: App Growing

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