Aiqi Online Star OptimizerとNew Writing Projectによる制作ネイティブ広告とフィード広告の日々の運用、ユーザー行動、データ分析について解説します！最後に「フィード広告運用レポート」も掲載！
モバイルインターネットの爆発的な成長に伴い、 RTB技術を活用したフィード広告は、ユーザータグによる正確なターゲティングとコンテンツとの統合を実現し、優れたユーザーエクスペリエンスを実現します。広告主にとって、フィード広告はデジタルメディアへの掲載において、徐々に主要なモデルの一つとなりつつあります。結果として、最適化スペシャリストのポジションはあらゆる企業にとってユーザー獲得に不可欠なものとなり、求人市場における給与は着実に上昇しています。同時に、各企業はこのポジションに対して、データに基づいた明確な業績評価基準を設けています。一流のフィード広告オプティマイザーになるには、業界調査、主要なセールス ポイントの特定、クリエイティブ プランニング、予算評価、ユーザー分析、データ分析、販売ガイドラインへの準拠などのスキルが必要です。これはマーケティング分野において、比較的包括的で多角的なポジションとみなされています。業界調査、クリエイティブプランニング、その他関連トピックに関する情報は、すでにオンラインで豊富に提供されています。今日は、あるナレッジベースのQ&Aプラットフォームでよく聞かれる質問について、日々のキャンペーン管理、ユーザー行動、データ分析について解説します。また、これらのトピックに関する私の実践的な経験も共有し、皆様のお役に立てれば幸いです。ニュース フィード広告キャンペーンを運営する典型的な 1 日の主なタスクは、次の部分で構成されます。
作業開始当初は、前日の費用（4,693円）、成果（74件のリード）、インプレッション数、クリック数、そして費用（リード単価63.42円）を主に確認します。同時に、日次データ分析のためのレポートにデータを入力します。次に、コストとKPI達成の進捗状況を把握することが重要です。図(1)(2)に示すように、2019年10月6日時点で355件のリードが達成されており、月次KPI（900件）の39.44%を占めています。また、時間進捗率は19.35%（6/31）でした。これは、現在のKPIが時間進捗率よりも早く達成されており、月次KPI目標を上回る可能性があることを示しています。アカウントの投資規模が大きくない限り、プロセスに慣れれば上記のタスクは 25 分以内に完了できます。 2. 日付別のデータ分析
情報フィード製品の本質はコンテンツの推奨であり、広告の配信は固有の推奨システムに依存します。営利企業にとって、推奨システムの目的は多くの場合、特定のビジネス目標を達成することです。 Toutiaoを例に挙げると、Toutiaoエコシステム上でユーザーが視聴するコンテンツは、テキストであれ、Douyin、Xigua、Huoshanなどのショートビデオであれ、すべて時事問題やホットな話題に関連したUGCまたは無料コンテンツです。 Toutiaoは会員費やサブスクリプション料金で収益を上げることができず、その主なビジネスモデルはコンテンツ内の広告収入に依存しています。レコメンデーションシステムの最適化目標をビジネス目標に基づいて設定するという原則を踏まえると、Toutiaoが最適化目標として製品の利用時間と頻度を設定する方が明らかに合理的です。レコメンデーション システムの最適化では、広告あたりのプラットフォーム収益に加えて、ユーザー エクスペリエンスと広告主のパフォーマンスも考慮し、3 者の利益のバランスをとる最適化を行う必要があります。したがって、データの変動は消費量やコストの変動だけでなく、トラフィック配分において様々なデータ指標も考慮されます。手動による介入がなければ、アカウントのパフォーマンスやその他のデータは非常に不安定になります。日付別に配送データを確認する目的は、異常を特定し、ピークと谷に対処するためにタイムリーな調整を行うことです。図(4)は、品質監視チャートを用いて、日々のCOST PER LEADデータの警告状況を示している。COST PER LEADの変動は、9時17分には128.57円となり、UAL警告ラインを超えた。9時20分には42.63円となり、LAL警告ラインを下回った。さらに、9時21分と9時28分にはUWL警告ラインを超えており、この期間のCOST PER LEADデータが異常であったことが示された。
データ異常の発生時期が特定できたら、より詳細な次元でデータを分析する必要があります。複数のアカウントが関係している場合は、まずアカウント間の分布を調査する必要があります。図（5）のデータは、主にアカウント1の影響により、リード単価データが9.17から9.28に異常に変動したことを示しています。したがって、異常なデータの問題はアカウント1にあると特定できます。
調査のため、アカウント1から各リソーススロットのリード単価データを抽出しました。XiguaとToutiaoのコストデータは大きく変動し、極端な値を示しました。 Douyin（TikTok）は総コストの57.27%を占めており、この高い割合は必然的に全体データの変動につながりました。リード単価（COST PER LEAD）データは9月17日から28日の間に大幅な増加を示しており、これは全体コストの異常な変動と一致する傾向であり、アカウント1におけるDouyinのデータ異常をさらに明確に示しています。さらに細分化すると、さまざまなプラットフォーム (iOS、Android、さまざまなプラットフォームのさまざまなサイズのコンテンツ) にわたる COST PER LEAD データの傾向の比較が明らかになり、最終的には全体的な COST PER LEAD メトリックに影響を与える根本原因が特定されます。
このケースで全体的なリード単価が変動した理由は、アカウント1とアカウント2の両方が7月22日に新しいキャンペーン広告を開始したためです。アカウント2のコンバージョン率とインプレッション支出の傾向データと比較すると、広告のパフォーマンスが低下していないことがわかります。実施された唯一の措置は、アカウント1の広告クリエイティブがトラフィック面で継続的に良好なパフォーマンスを示し、コンバージョン率も着実に上昇していたことです。9月15日、アカウント運用を担当した最適化スペシャリストは、当該広告クリエイティブのキャンペーン予算を当初予算の3倍に調整しました。キャンペーン開始後の他のデータと比較したところ、アカウント1のこのクリエイティブの興味関心セグメンテーション傾向において、過去と比較して異なる興味関心カテゴリ間の割合に大きな変化が見られることが分かりました。これは、予算の増額後、システムがこのクリエイティブに対して、より多様な興味関心カテゴリを持つより多くのオーディエンスを探索したことを示しています。興味カテゴリー別の新規支出のコンバージョン率が低かったため、予算が急速に枯渇し、コストが急騰しました。9月21日から22日にかけて、この急速な枯渇により、チャージが間に合わなかったためアカウントが停止されました。チャージ後もアカウント1のプラン費用は高止まりし、最終的にはプランをシャットダウンして再構築し、費用を回復する必要がありました。さらに、リソース配分の過去の傾向データを見ると、Douyinのリード単価はXiguaやToutiaoよりも大幅に低いことがわかります。このデータパフォーマンスは、XiguaとToutiaoへの広告費の低さがデータのランダム性を高めたためでしょうか、それとも他の人的要因が影響しているのでしょうか？今後のアカウント改善計画の領域を特定するために、ケースバイケースの分析が必要です。データ レポートが標準化され、妥当であれば、日別、アカウント別、その他のディメンション別にデータを表示し、異常なノードを診断するプロセスは 45 分以内に完了できます。
広告キャンペーンが大規模である場合、アカウントには通常複数のクリエイティブが含まれます。主要な指標に影響を与える問題を特定するために日々のデータをモニタリングするだけでなく、クリエイティブのテストデータを定期的に確認することも必要です。クリエイティブアセットはクリエイティブコンテンツのサブ要素であるため、キャンペーンの規模が大きいと、データ変動への影響が分かりにくくなることがよくあります。アカウントのパフォーマンスを安定させるには、キャンペーン実行中にクリエイティブテストを実施することが不可欠です。マテリアルテストでは通常、ランディング ページ、コピー、ビデオ、画像が対象となります。クリエイティブな素材のテストでは、製品のセールスポイント、ユーザー心理、使用価値、需要のシナリオから始めて、コピーライティングやビデオスクリプトの素材コンテンツを抽出できます。 「ユーザー心理」に基づいた既存の高ボリューム広告クリエイティブをソースとして、同方向および異方向の広告クリエイティブを包含する形で展開することで、クリエイティブ出力戦略の幅を広げ、広告クリエイティブを充実させ、アカウントの広告ボリュームを安定的に維持します。このトピックについては、既に多くの専門家がオンラインで解説しているため、ここではこれ以上詳しく説明しません。ランディング ページのテストでは、Orange の Web サイト構築ツールを使用して、ユーザーの行動と心理を分析し、ランディング ページに影響を与える主要な指標の改善を導くことができます。この例では、ランディングページのクリエイティブテストにおいて、ヘッダー画像とテキストの内容と組み合わせが重要であることを仮想画像を用いて示しています。「期間限定オファー」と「3,000人の母親の思慮深い選択」を比較すると、後者の方がユーザーに連絡先情報を残させる可能性が高くなるのは明らかです。送信が成功した後に 2 番目のページで賞品抽選にアクセスできるリンクをコピーに含めると、最終的なコンバージョン率がさらに高まります。さらに、Orange Website Builderで使用されているようなツールは、ユーザーの行動を観察し、様々なクリエイティブ素材に対するユーザーの好みを把握するために不可欠です。さらに、様々なクリエイティブ素材の配置順序や、素材のサイズやバージョンごとのクリック率といったユーザー心理を分析することは、ランディングページを段階的に最適化していく上で非常に重要です。通常のキャンペーンで高品質のクリエイティブ素材をテストして紹介することで、全体的な投資収益率を向上させることができますが、効果のないキャンペーンやコストを超過するキャンペーンは、たとえ総支出のわずかな割合を占めるだけであったとしても、アカウント全体のコストの上昇につながる可能性があるため、速やかに停止する必要があります。材料試験データのレビューなど、前述の業務には、多くの業界調査、セールスポイントの抽出、クリエイティブな企画、部門間のコミュニケーションと調整が必要であり、一般的に毎日の業務の 50% を占めます。
6. 対象を絞ったテストを通じてデータを蓄積します。ターゲットを絞ったテストは、既存のユーザーベースが大きい広告主に適しており、独自のデータ管理プラットフォームを持っている場合は、一般的に操作の余地が広がります。データ管理プラットフォームを通じてさまざまなユーザーデータを収集し、それをアルゴリズム機能と組み合わせることで、ユーザーにはさまざまな興味タグが付与され、ユーザーの興味に基づいたパーソナライズされた推奨、検索、コンテンツ主導のショッピングなどのサービスが可能になります。データのほとんどがファーストパーティソースから取得されるため、ユーザーの真のニーズに効果的に対応できます。タグを使用してユーザーグループをグループ化し、正確な広告ターゲティングを実現する多様なオーディエンスパッケージを生成し、様々な運用データ指標を達成しています。例えば、Eコマースのケーススタディでは、当期の運用目標は、製品の使用と購入におけるユーザーアクティビティの向上です。具体的なビジネス状況に基づいてアクティビティ指標を定義した後、ユーザーベースを新規ユーザー、低アクティビティユーザー、中アクティビティユーザー、そして離脱ユーザーに分けます。そして、アクティビティ指標を構成する基準を用いてユーザーをフィルタリングし、異なるターゲットオーディエンスパッケージを生成します。 30日以上連絡がないユーザーは、一般的にチャーンしたとみなされます。リーチ単価が高いため、これらのユーザーは広告による再活性化の対象とならないのが一般的です。そのため、広告による再活性化は、通常、低アクティビティ期と中アクティビティ期に開始されます。上記の2つの段階にあるユーザーは、アンインストールされていないか、他のアプリに移行していないことが多いため、リコールしやすく、ROIも高くなります。これらのユーザーに継続的にアプローチし、リコール、リテンションの向上、そして高いアクティビティレベルへの誘導を行うことで、データパフォーマンスの面でも良好な結果が得られます。さらに、データ管理プラットフォームを通じてユーザープロファイルを活用することで、人気商品への興味関心や年齢層が、特定の若年層のアニメ・漫画ファン層と合致していることを把握できます。これにより、これらのユーザーを対象としたターゲットブランド活動（1+/2+リーチ）を実施し、商品やブランドの認知度向上やターゲットグループの行動への働きかけが可能になります。データ管理プラットフォームにおけるユーザー行動データは、主に既存ユーザーのファーストパーティデータから得られることに留意することが重要です。外部データやメディアデータは、タグやアルゴリズムといった統計的な側面の違いにより、ユーザーフィルタリングの精度評価が困難になることがよくあります。したがって、アカウントのキャンペーン規模が小さい場合は、特定の条件やサードパーティのターゲットオーディエンスをターゲットとするキャンペーンのテストを最小限に抑えるようにしてください。代わりに、トラフィックフィルタリングの権限をレコメンデーションシステムに委譲し、クリエイティブとアセットのテストに注力してください。 Hosted LabやPangle広告配置などの新しいメディア製品や機能のテストと概要作成。さらに、広告キャンペーンの全体的な進捗状況、ステータス、手法、KPI達成度を把握するために、毎週金曜日に過去4週間のデータを様々な角度からまとめる必要があります。結論として、情報フロー広告の日常的な運用とデータ分析、そしてユーザー分析の観点から見ると、それほど複雑なことはほとんどありません。主に最適化スペシャリストの運用経験、科学的なデータ分析手法、成熟したレポートツール、そしてアカウントの継続的なモニタリングと調整・最適化に頼ることになります。 ↓↓QRコードをスキャンして記事内の表にアクセスしてください↓↓これで、注目の作家、サイモンによる今日のシェアは終了です。
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