インフィード広告のパフォーマンス低下を最適化するにはどうすればよいですか？フランチャイズおよび投資業界における最適化のケーススタディ。

この記事は、Aiqi Online のスター最適化スペシャリストと新規執筆プログラムによって作成されました。

モバイルインターネットの進化に伴い、様々なメディアが独自の情報フロー型広告システムを立ち上げ、広告主も情報フロー型広告をビジネスプロモーションに活用するケースが増えています。しかし、効果の低さ、高コスト、そして大きな不安定さなど、多くの課題に直面しています。これらの課題の原因は、大きく分けて以下の3つに分類できます。

1. プラットフォームが国家広告法または中国インターネット協会による厳しい規制の対象となっている、またはプラットフォーム自体が調整を行った結果、トラフィックが変動している。

2. 市場の競合他社や業界イベントのトラフィック買収などの影響。

内外の環境変化によるトラフィック変動にどう対応すれば良いのでしょうか？広告最適化の専門家は、どのように最適化を進めていくべきでしょうか？この記事ではまず、フィード広告アカウントの最適化方法について解説し、次回は入札広告アカウントの最適化戦略について解説していきます。

Toutiaoを例に挙げると、「予測不可能な」（不安定な）トラフィックは、洗練されたマッチングを追求することによる副作用であり、広告配置を最適化するプロセスにおける私たちにとっての大きな課題でもあります。

いわゆる「モンスター」トラフィックは、最適化操作の正のフィードバックにある程度影響を与える可能性がありますが、依然として追跡すべきパターンが存在します。以下は、「拡散型配信」を用いて「モンスター」トラフィックのパターンを捉える方法を示す最適化されたケーススタディです。

理解しやすくするために、フォームの送信をコンバージョン目標とするミルクティーショップのフランチャイズ広告主の例を使用して、全体的な最適化戦略を共有します。

最適化前は、キャンペーンはCPC（クリック単価）ベースで運用されており、アフィリエイト獲得に繋がらないまま3万元以上の費用が発生していました。そこで、以下の最適化策を実施しました。

1. 高品質の素材を研究する：

フランチャイズ業界、特に多額の投資が行われている飲料および食品サブセクターの調査により、タイトルで頻繁に使用されるキーワードには「自分の上司になる」「収益性が高い」「小資本」「仕事を辞めてビジネスを始める」などがあることが明らかになりました。

写真は主にシリーズになっており、3枚の写真にはそれぞれ店頭、飲み物、列に並ぶ客の様子が写っている。

ランディングページは、ブランドプロモーション、製品紹介、フランチャイズプロセス、およびコンバージョンコンポーネントの 4 つのコアモジュールに分かれています。

質の高い共通点を抽出した後、タイトル 2 つ、画像セット 2 セット、ランディングページセット 2 セットが作成され、合計 8 つのクリエイティブアイデアが作成されました。

2. 請求方法を確認します。

中小企業向けに推進されている主要製品である CPA の「コンバージョンがなければ無料」という利点は、フォームの送信をコンバージョン目標とするキャンペーンで顕著に表れており、広告主はフォーム 1 件あたり 100 元のコストを受け入れる用意があります。

3. ターゲットを絞ったアプローチの高額な調査：

ターゲットオーディエンスは、低コストで起業したい大学卒業生、または離職を希望する若者と特定されました。設定されたターゲティングは18～23歳と24 ～30歳で、求職や事業開発といった興味関心カテゴリーも含まれていました。コールドスタート期間中、ボリュームを増やすために価格を徐々に310元まで引き上げ、比較的安定した露出を実現し、5件のコンバージョンを獲得することに成功しました。

4. 対象を絞った政策を段階的に自由化する

以前のターゲティング制限は多すぎたため、オーディエンスが限られていました。トラフィック量の増加に伴い、ターゲティングは徐々に緩和されました。まず18～50歳の年齢層が対象となり、その後、興味関心カテゴリーが徐々に対象となり、最終的にすべてのカテゴリーが対象となりました。

5. 入札額を徐々に調整します。

予算を徐々に緩和し、入札単価を徐々に100元に調整しました。これは広告主にとって受け入れやすい価格でした。後期段階では、1日あたり約60件のフォームを取得できました。最適化の最終段階では、広告主がフォーム数に対応しきれなくなったため、予算を引き下げ、1日あたり88件のフォームを取得し、平均コンバージョンコストは93元となりました。

6. 素材を継続的に改良する:

キャンペーンの効果が徐々に低下し始めると、以前の8つのクリエイティブのうち2つが最も効果的だったことに気づきました。さらに、収集したフォームから、ユーザーが最も懸念していたのはフランチャイズのプロセスとトレーニングの難易度であることが明らかになりました。この情報に基づき、ランディングページのモジュールの順序を調整し、最も効果の高い2つのクリエイティブを改良しました。これらのクリエイティブは、引き続き良好な結果をもたらしました。

データは次のとおりです。

要約

最適化プロセス全体を通して、データ量が少ない時期にはデータの変動や信じられないような問題が繰り返し発生しました。最適化の専門家は常に科学的な実験手法を強く信じ、異なるクリエイティブ、異なる入札、異なるターゲティングを比較することで、比較的安定的で高品質な組み合わせを見つけ出しました。

さらに、高額で質の高いトラフィック（ターゲティング）を優先し、徐々にターゲティングを緩めて入札額を下げる「拡散型配信」という手法を採用することで、最終的に広告主の期待に応えることができました。

まとめると、「悪魔的な」情報フィードの配信を最適化するのは非常に困難です。成功事例の調査、配信データの分析、そして潜在的な一時的なパターンを発見し、重要な配信結果を達成するためには、科学的な探究と継続的なテストに時間と労力を費やす必要があります。

本日ご紹介するのは、注目の作家「Charming Gentleman 」です。

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