このインターネット時代では、ほとんどのマーケティング シナリオがオンラインで設定されています。

インターネットでマーケティングを行うには、インターネット マーケティングの考え方を持つ必要があります。この考え方は、インターネット マーケティングの方向性、目標、計画、実行を明確にするのに役立ちます。

同様に、広告最適化の専門家として分析を行う際には、データ分析の考え方も必要です。

データ分析は、アカウントを最適化し、作業効率を向上させるのに効果的に役立ちます。

広告最適化の専門家にとって、バックエンドの運用は既に非常に馴染み深いものとなっています。しかし、運用にあたっては、以下の点を理解しておく必要があります。

1. アカウントに何が問題なのですか?

2. この操作の目的は何ですか?

3. なぜこれをする必要があるのでしょうか?

4. 手術が完了したら、どのような結果になるのでしょうか?

ほとんどの PPC スペシャリストは、除外キーワード、入札額の増加、入札額の減少、一致モードの調整など、日常業務でバックエンドを頻繁に調整しますが、なぜこれらの操作を行うのか、どのような効果があるのか​​を知っている人はごくわずかです。

このため、多くの入札スペシャリストは長年働いても、真の広告最適化の専門家になることはなく、単なるバックエンドオペレーターのままです。

この問題は、データ分析を行う際に正しいデータ分析の考え方が欠如しているために発生します。

これを5つの側面から説明します。

1. 問題が発見されました

2. 問題を分析する

3. 計画を立てる

4. 実施計画

5. 死後検査

まず、クライアントが以前に自ら管理していた広告データセットを見てみましょう。

上の画像のデータを確認すると、次のことがはっきりとわかります。

質問1:

広州、重慶、鄭州、西安のリード数はそれぞれ40 、 20 、 4 、 6と非常に少なく、リードあたりの平均コストも比較的高くなっています。

質問2:

成都は6都市の中で平均リード単価が最も低いものの、リード数はわずか70件です。これは前述の4都市よりもわずかに高いものの、深圳の211件と比較すると依然として比較的低い数値です。

最初の観察の後、私たちは上記の問題を発見しましたが、これは表面的なものに過ぎません。

データ分析の考え方で最も重要なポイントは次のとおりです。

表面的には、広州、重慶、鄭州、西安におけるリード数の少なさが、平均リード単価の上昇につながっているように見えます。しかし、リード数の少なさの根本的な理由を理解する必要があります。

広州

まず、深センと広州のデータを比較してみましょう。

上記のデータから、広州のリード率はわずか60.6%であるのに対し、通常値は80% を超えることがわかります。

一般的に、リード率の低さはカスタマーサービス担当者のビジネス能力に関係していると言われています。そこで、ビジネスブリッジプラットフォームのチャット履歴を確認したところ、広州と深センのターゲット層が異なることがわかりました。

深圳では同じセールストークでリードを獲得し、成約に至っても、広州ではそうはいかない。それが問題なのです。

広州のインプレッション数とクリック数は深センの約3分の1ですが、問い合わせ数は深センの4分の1に過ぎず、その結果、広州の相談率はわずか4.85％となっています。

低い相談率に基づいて詳細に分析した結果、ランディング ページのデザインが悪く、広州地域でのコンバージョン率が低かったことが判明しました。

広州での相談率を向上させるために、広州の人口に合わせてコンバージョン率を高めるためのランディングページを別途作成します。リードジェネレーションに関しては、カスタマーサービススタッフ向けのセールススクリプトを改善します。

広州での現在の問い合わせ件数66 件に基づくと、リード率が深センの80.5%に達することができれば、 53 件のリードを獲得でき、コストを368.83 円に削減できます。

重慶

重慶も実は広州と似ており、根本的な問題は受診率がわずか4.15％と低いことだ。

深センで受診率を7.03％まで上げることができれば、受診件数は1.66倍になり、受診費用は165.81円まで下がる。

成都

成都におけるリード数の制限の問題を分析します。

リード数 = 問い合わせ数 × リード率

問い合わせ件数 = クリック数 × 問い合わせ率

クリック数=インプレッション数 × クリック率

計算式によれば、リード数はリード率、相談率、クリック率、インプレッション数と関係があります。

上記のデータから、成都は全都市の中で最も高いリード率87.5% 、問い合わせ率10.10%、クリックスルー率2.92%を記録しており、いずれも比較的良好な数値であることがわかります。

しかし、成都の印象は深センのわずか23％であり、成都の印象が相対的に低いことが根本的な問題です。

結果が良好であれば、リーチを拡大してより多くのコンバージョンを生み出すことができます。

鄭州と西安

最後に、鄭州と西安のリード数が少ない理由を分析したところ、この 2 つの都市の合計消費量は重慶の消費量よりわずかに高いだけであることがわかりました。

両都市の交通量は比較的少ないため、原因分析を裏付けるのに十分なデータを得るためには、データ量をさらに拡大する必要があります。十分なデータがあればこそ、問題を正しく分析できるのです。

これら5つの都市における問題は、一見すると手がかりの数が少なすぎるように見えますが、詳しく分析すると、それぞれが異なっています。これが、表面的な問題を超えて本質を見抜く、つまり本質的な問題こそが、私たちが解決すべき問題であるということです。

問題を発見したらすぐにバックエンドに変更を加えないでください。これは入札専門家によくある間違いです。盲目的に変更を加えると、状況が悪化するだけです。

上記の問題分析に基づいて、具体的な最適化計画を策定し始めました。

最適化計画を策定する際には、その目的を明確に理解し、 KPI （主要業績評価指標）を設定して目標を定量化する必要があります。これは、後々の結果を検証・評価する際に役立ちます。

その後、計画に沿って進めていきましたが、ここでは詳細は割愛します。ただし、実施前に効果を評価するための期間を設定する必要があることに留意してください。

このサイクル内で効果が最小限であれば、次の計画に進みます。計画全体の実施が完了した後、事後分析を開始します。

操作ログ

バックエンドを操作するときは、実行した内容を明確にするために、各操作の前に記録を作成する必要があります。

これにより、操作ミスを回避し、問題発生時に原因を突き止めることができ、どのような操作が実行され、効果があったかが明確に示されます。

これは、細心の注意を払う広告最適化の専門家が行う必要があることであり、多くの不必要なトラブルを回避することもできます。

目標を確認する: 計画の KPI は何ですか?

結果の比較: この KPI は達成されましたか?

理由の分析：なぜ実装されなかったのか？

要約と最適化: 次にどのような調整が必要ですか?

私たちが何をしたかを振り返り、問題の本質を理解しましょう。

事後検証は自己分析のプロセスです。重要な出来事を振り返り、主要な領域で発生した問題を詳細に分析する必要があります。

例えば、「なぜ期待した効果が得られなかったのか？操作に問題があったのか？方向性が間違っていたのか？どうすれば解決できるのか？」

状況を検討するときは、常に自分自身に質問し、検討から答えを見つけ、問題がどこにあるのかを理解する必要があります。

過去の経験を振り返ることで、同じミスを繰り返すことを効果的に防ぎ、それらの経験をスキルに変え、仕事の効率を向上させることができます。

これは、有能な最適化スペシャリストにとって必須のスキルであり、継続的に自分自身を向上させる方法でもあります。

データ分析思考全体の指針となる原則は、行動の本質的な目的を深く理解することです。

最適化のために最適化するのではなく、データ分析を実施して広告を最適化し、効果を高めましょう。