リスティング広告における「データなんて怖くない」【前篇】

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以前、リスティングの要素である「キーワード」を現実の「人」でイメージするというテーマを取り上げましたが、今度は「データ」についても事象としてイメージしてもらいましょう。

念のためおさらいですが、リスティング広告には一般的に下記のような横文字のデータが出てきます。

  • 【IMP】インプレッション(表示回数):広告が表示された回数
  • 【Rank】ランク(掲載順位):広告が表示された順位
  • 【CTR】クリック率:広告がクリックされる確率
  • 【CT (or CTs)クリック数:広告がクリックされた回数
  • 【CPC】クリック単価:1クリックあたりの費用
  • 【Cost】コスト:広告にかかった費用
  • 【CVR】コンバージョン率:クリックからコンバージョンにつながる確率
  • 【CV (or CVs)コンバージョン数:成果をあげた
  • 【CPA】シーピーエー(獲得単価):1コンバージョンあたりの費用
  • 【ROAS】ロアス(費用対効果):売上÷広告費用(広告費用に対する売上の割合

アルファベットや横文字が並んでいてとっつきづらい印象がありますが、心配しないください。

説明を読んでみると指標の意味自体はそんなに難しくありません。ここは慣れです!!

さて、もう一つ前提として書いておきます。

リスティング広告の数値を語るときは、慣習的に「クリック率が上がった」とか、「コンバージョン率が下がった」とか、“レート”を主語にする傾向があります。

CTR(クリック率)やCVR(コンバージョン率)、これらは数学的にいうと「結果」なのですが、なぜここが「原因」であるかのように語るのかというと、これらの“レート”は運用者の施策で変えられるからです。

腑に落ちた方も、腑に落ちない方も、先に進んでみましょう。

ここからが本題です。

また出ました。検索公園。

前回の記事から、ここで「クリック率が低い」というのは「チラシを見た人のなかで店に来てくれる人が少ない」と同義だというのはお分かりいただけたかと思います。

ロボにチラシを持たせているのに、来てくれる人が少ない。

これは現実に置き換えて考えるとどのようなことなのでしょうか?

現実だと、「チラシの出来が悪い」という意見で終わってしまうのかもしれません。

でも、リスティング広告だと、他のデータを参考にして、もっと細かい仮説が立てられます!

【CTRが低いという事象に対して、次に考えられること】


  • IMPは多い?
    ⇒多いなら「狙う人を増やしすぎかも」
  • Rankは低い?
    ⇒低いなら「チラシがそもそも目に入っていないのかも」
  • IMPもそんなに多くないし、Rankも4くらいある
    「チラシの出来が悪いのかも」
  • 地域ごとにばらつきはない?
    ⇒あるなら「配る場所が悪いのかも」

ここまでくると、「次にやること」も考えられそうですよね。


  • IMPは多い?
    ⇒多いなら「狙う人を増やしすぎかも」
    キーワードを選定しなおす or 除外する
  • Rankは低い?
    ⇒低いなら「チラシがそもそも目に入っていないのかも」
    順位を上げる
  • IMPもそんなに多くないし、Rankも4くらいある
    「チラシの出来が悪いのかも」
    広告文を変える
  • 地域ごとにばらつきはない?
    ⇒あるなら「配る場所が悪いのかも」
    地域ターゲットを設定

いかがでしょう。思考の流れは何となくイメージしていただけましたか?

これら赤文字の施策を行うことで来てくれる人の確率が変動(=クリック率が上下)します。

この記事でお伝えしたかったのは、データを最初から「まるごと分析しなければいけない対象」と捉えずに、まずは「現実と結びつけて仮説を検証するための手がかり」として捉えてほしいなというところです。

後篇ではもう少し具体的な話をしようかと思っているのですが、「数字はトモダチ、コワクナイ」です。

怖がらずに接してあげれば、小さなものからちょっとずつ「気づき」をくれるものです。

どうか後篇をお楽しみに。

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