SEM の初心者の多くは、特に大量の高密度データに直面したときにデータ分析が難しく、途方に暮れて混乱してしまいます。

これは誰もが経験する混乱ですが、探索と学習を続ける限り、データ分析は想像していたほど難しくないことがわかります。

ただし、やり方には注意が必要です！

SEM担当者の中には、データ分析の際にキーワードレポートをエクスポートする人もいます。クリック率が低いとすぐに広告文を変更し、コンバージョン率が低いとすぐにURLを変更します。キーワードがランキングに載っていない、または表示されないとすぐに広告グループ内のすべてのキーワードを選択し、入札額を一括で引き上げます。

これはデータ分析とは呼べません！全くのナンセンスです。価格調整しか知らない入札専門家よりもひどいです！

データ分析は、データ分析を行うためだけのものではないことを理解することが重要です。問題を見るとき、部分的な問題だけを見て、火がついた場所を消そうとするだけでは不十分です。問題を全体的に捉え、目標を念頭に置いて解決する必要があります。そうしないと、無意味な雑務に陥ってしまいます。

皆様に分かりやすく説明するために、異なる期間の2つの比較データを見てみましょう。（一般的に、キャンペーンの効果をより直感的に把握するために、比較手法を用いてデータを観察します。比較には2種類あります。1つは前月比、つまり今週のデータと先週のデータを比較するなど、前の期間のデータを比較するものです。もう1つは前年比、つまり今年の10月のデータと昨年の10月のデータを比較するなど、前年のデータと現在の期間のデータを比較するものです。）

上の画像のデータを見て、時間 B と時間 A を比較するとどのような問題が観察されるでしょうか?

はい、B の時点では、インプレッション数、クリック数、会話数が増加し、平均価格が下がったため、ボリュームを増やす (マッチング モードを拡大する) と価格を下げるという戦略を確実に採用しました。

しかし、実際に効果があるのでしょうか?

いいえ、実際には変換率は上がるどころか下がっており、変換コストは以前に比べて100元増加したため、損失になったと言えます。

問題が特定されたので、次のステップは、その原因を正確に特定し、その発生源を究明することです。したがって、次のステップは分析ではなく、データ収集と相関分析です。

まず、Baidu Promotion クライアントを開き、指定された期間のキーワード データをダウンロードして Excel スプレッドシートにコピーし、会話データとコンバージョン データをエクスポートして、これら 2 つのデータをキーワード テーブルにリンクします (リンクされたデータは URL を使用してリンクされており、会話とコンバージョンの数をカウントする COUNTIF と、会話とコンバージョンの数を対応するデータ ソースにマップする VLOOKUP の 2 つの関数が必要です)。

以下はコンパイルされたデータのサンプル チャートです。

データが収集された後でのみ、分析フェーズを開始できます。

一般的に、データ分析はプランレベルとキーワードレベルの 2 つの次元から行われます。

計画レベル

プログラム レポートを確認することで、アカウントをより広い視点から観察し、各プログラムのコンバージョン機能を理解することができます。

したがって、コンパイルされたキーワード レポートを直接使用してピボット テーブルを作成し、各キャンペーンのパフォーマンスを簡単に表示できます。

以下はピボット テーブルの例です。

このようにして、各プランの変換能力がすぐに明らかになります。

予算が少ない場合は、コンバージョン率が低い、またはコンバージョン率のないキャンペーンを一時停止し、コンバージョン率の高いキャンペーンに予算を割り当てることができます。

アカウントに十分な予算がある場合は、可視性の低いプランのボリュームを増やして、実際のコンバージョン効果を確認することができます。

複数の製品（および複数の地域）を持つアカウントをお持ちの場合は、どの製品（または地域）のコンバージョン率がより優れているかをより明確に把握し、そのプランへの投資を増やすことができます。

計画の観点からデータを分析する方法は以上です。ユニットレポートの分析方法は計画作成時の分析方法と似ているため、ここでは詳細は割愛します。

キーワード階層

キーワード分析はデータ分析において非常に重要な指標です。計画レベルやユニットレベルで問題が見つかった場合でも、最終的な対策はキーワードレベルで講じる必要があります。

キーワードデータを分析する際には、上記で作成したキーワードレポートを使用する必要があります。レポートの作成方法は既に上記で明確に説明されているため、ここでは繰り返しません。注意すべき点は、各キーワードのURLにトラッキングコードを追加する必要があることです。

上記のチャートは、各キーワードの支出、クリック数、インプレッション数、コンバージョン数、そしてコンバージョン率を明確に示しています。これにより、各キーワードの効果測定が容易になり、4象限分析を用いたデータ分析も容易になります（クリエイティブデータの分析はキーワードデータの分析と非常に似ており、4象限分析も同様に適用可能です）。

第1象限：支出額が高く、コンバージョン率も高い。平均価格が妥当であることを考えると、これは非常に優れたキーワードカテゴリーであり、目立ちやすく、クリックしやすく、問い合わせを誘発し、高いコンバージョン率を誇っています。

これらのタイプのキーワードには特別な注意が必要です。ランキングに注目してください。平均価格が法外に高くなく、コンバージョンコストが予想額を超えていない場合は、安易に価格を下げるべきではありません。

第2象限：低い支出、高いコンバージョン。支出が低いということは、インプレッション数やクリック数が少ないことを意味し、高いコンバージョン率はキーワードの精度が高いことを意味します。

これらも時間をかけて注意を払うべきキーワードです。支出が少ない理由がインプレッション数の不足である場合は、マッチキーワードを使用し、除外キーワード全般に重点を置きましょう。

支出が少ない理由が平均クリック単価の低さである場合は、ランキングを確認してください。ランキングが低い場合は、価格を上げてみてください。

ランキングがあり、それが依然として上位 1 位または 2 位にある場合は、クリエイティブ コンテンツをチェックして、広告の魅力が十分でないかどうかを確認します。

第3象限：支出が少ないとコンバージョン率も低くなります。支出が少ないということは、インプレッション数やクリック数が少ないことを意味し、コンバージョン率が低いということは、トラフィックがターゲティングされていないことを意味します。

これらのタイプのキーワードは、マッチモードを拡張し、除外キーワードを追加することでスケールアップできます。ボリュームが増加したら、クリック数とコンバージョンへの影響を徐々に観察します。クリック数が少ない場合は広告文に、コンバージョン数が少ない場合はランディングページに重点を置きます。

第4象限：支出額は高いがコンバージョン率は低い。支出額が高いということは、クリック数が多い、または平均クリック単価が高いことを意味します。一方、コンバージョン率が低いということは、トラフィックが不正確であるか、キーワード自体がトラフィックの多いキーワードであることを意味します。

こうしたタイプのキーワードは、過度に高いコンバージョン コストを引き起こす主な原因であり、早期に対処しなければなりません。つまり、細心の注意を払う必要があるキーワードです。

このようなキーワードを分析・最適化する際には、まず検索語レポートを開いて、キーワードのマッチングが乱雑になっていないか確認します。乱雑な場合は、除外キーワードです。通常の場合は、クリエイティブコンテンツとセリフが十分に魅力的かどうか、そしてコンサルタントの表現に問題がないかに焦点を当てます。

これらの問題がいずれも当てはまらない場合は、平均クリック単価が高すぎないか確認してください。高すぎる場合は価格を下げ、妥当な場合はマッチ数を減らしてください。

コンバージョンにつながらないキーワードを一時停止または削除することを提案する人もいますが、十分な予算があれば、これは不要だと思います。キーワードごとに異なる検索語句が誘導されるため、低価格で高ボリュームで運用するだけで十分です。キーワードAが検索語句Bを、キーワードBが検索語句Cを誘導する可能性もあります。こうすることでキーワードの拡張が容易になり、コンバージョン率という点で嬉しい驚きをもたらすこともあります。

以上がデータ分析の手法です。まとめると、データ分析を行う際には、まずデータを比較して問題点を特定し、次により多くのデータを収集して問題点を的確に特定します。プランニング、広告グループ、キーワードに至るまで、段階的にデータを精査し、最終的に具体的なアクションを実行して問題を解決します。

段階的に分解して考えてみると、データ分析は実はそれほど難しくありません。データ分析をする際に覚えておくべきことはただ一つ、「お金は有効に使われたか」ということです。もしそうでない場合は問題があり、その理由を突き止める必要があります。