SEMおよび情報フロー実践者学習・交流グループ

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著者：袁鵬（WeChat：aiqijun18）

愛奇オンラインの100人の講師チーム

プロセス全体には、ディメンション、メトリック、メソッドという 3 つの主要要素が含まれます。

複雑なデータの山に圧倒され、コンピューターの画面をぼんやりと見つめたことはありませんか？データ分析の本質はセグメンテーションです。セグメンテーションとは、結果に様々な次元からアプローチすることを意味します。これには、次元削減と次元拡張という2つの重要な概念が関わってきます。

データは必要な数の次元に分解できますが、すべてを分析することは不可能です。すべてを分析しようとすると、表面的な分析にしか繋がらないことがよくあります。データ分析は問題解決のためのものであることを常に忘れてはなりません。関連するデータ次元が存在する場合は、組み合わせ可能なものを選択してください。これはどういう意味でしょうか？

例えば、クリックスルー率（CTR）はクリック数 / インプレッション数です。CTRは計算可能なディメンションであるため、3つのディメンションのうち2つを選択してインプレッションとクリック数のみを分析することで、次元削減に利用できます。また、計算可能なディメンションの1つを他の2つと組み合わせて次元削減分析を行うこともできます。さらに、有用なディメンションのみに焦点を当てることで、次元削減によって無関係なデータディメンションを直接削減できます。

データ分析とは、問題を解決し、有用な情報を抽出することです。役に立たない、あるいは関連性のない次元を無視し、計算可能な次元を統合した後でも、現在の次元では問題を明確かつ包括的に説明できない場合は、データに別の指標次元を追加する必要があります。

例えば、ランディングページバナーの実際の展開では、テスト結果が出る前に、ターゲティングの調整やクリエイティブ素材の変更など、他の変数が変更される状況に遭遇することがよくあります。複数の変数の影響を考慮すると、ファーストスクリーンクリックスルー率（A）という別の指標を追加できます。A = ファーストスクリーンパス率 × クリックスルー率（CTR）で、ランディングページのパフォーマンスを測定できます。

SEM データ分析の次元については、チャネル、デバイス、地域、期間、キャンペーン、キーワード、ランディング ページ、カスタマー サービスの 8 つの次元に分割することを個人的に提案します。

1. 指標

分析の対象となる次元を選択することで、良し悪しを判断する基準が得られます。何が良いのか、何が悪いのか。これには比較と指標という2つの側面が関係します。諺にあるように、比較しなければ違いはなく、単一の数字は意味を持ちません。データ分析では、通常、平均値や過去の数値を比較対象として用います。マーケティングの観点から言えば、最終的な指標は、企業が最終的に利益を上げることができるかどうかという観点から検討されます。

ここで「最終的に」という言葉を使うのは、ビジネスの段階によって考慮すべき点が異なるためです。アーリーステージのビジネスでは、成長と利益を重視し、コンバージョンコスト、コンバージョンボリューム、コンバージョン率といった指標を重視します。一方、ブランドと市場での評判への要求が高いレイターステージのビジネスでは、適正なコストを前提に、インプレッション、市場からのフィードバック、そしてブランド指標を重視した指標を構築します。

SEMにおいて、上記8つの主要なデータディメンションを網羅する指標は、ほとんどがコンバージョン単価、コンバージョン数、コンバージョン率の3つに集約されます。状況が好調であろうと不調であろうと、重要なのは「良いパフォーマンスにはより多くの費用を投じ、悪いパフォーマンスにはより少ない費用を投じる」という点です。たったこれだけです！

2. 方法

現段階ではデータ分析手法を明確に説明することはできません。ここでは、SEMデータ分析手法に関する個人的な経験についてのみお話ししたいと思います。

1) 28 分析

SEMアカウントでは、20%のキーワードがアカウント予算の80%を占めるというパターンを目指しましょう。この20%のキーワードを特定し、コンバージョンコストとコンバージョン数をパフォーマンスの判断基準とします。パフォーマンスの高いキーワードへの投資を増やし、パフォーマンスの低いキーワードへの投資を減らすか、完全にゼロにすることで、調整と最適化を行います。重要な領域に焦点を絞り、成果が期待できるものにエネルギーを集中させることで、より効率的になります。

2) 4象限分析

任意の2つのディメンションを選択して、4象限の区分を作成します。ディメンションの選択は、取得したい情報によって異なります。例えば、クリック率（CTR）とコンバージョン単価（CPC）を4象限の区分ディメンションとして選択すると、高CTR/高コスト、高CTR/低コスト、低CTR/低コスト、低CTR/高コストに分割できます。

この4象限分析の目的は、現在のユーザーの検索習慣に基づいて、レスポンスの効果を評価することです。個人的な提案としては、コンバージョン率とコンバージョン単価に基づいて4象限を分割することをお勧めします。コンバージョン率が高く、コストが低いキーワードには、より多くの資金を投入しましょう。

調整には、関連キーワードの範囲を拡大する、入札額を引き上げる、広告期間を延長する、別のキャンペーンを作成するなどが含まれます。各象限のキーワードに対応するシナリオを明確に定義できるかどうかは、個々のデータ理解度によって異なります。

まとめ： 28分析と4象限分析はどちらも、SEMアカウントのパフォーマンスを判断するための幅広い側面を持っています。全体的な方向性が把握できたら、残るは詳細な分析と検討です。個人的には、マーケティングファネル、イベントトラッキング、A/Bテストを推奨します。

マーケティングファネル：これは、業界内の広告プロセスのセグメント化に基づいています。例えば、ローンのSEM広告は、インプレッション、クリック、到着、閲覧、フォームの送信または通話に分けられます。各段階のデータを業界データや過去のデータと比較することで、最も重要な問題を特定できます。問題が特定されれば、解決策が見つかります。

イベントトラッキングには、ページの最適化と、異なるトラフィックソース間のパフォーマンス評価という2つの目的があります。イベントの設定にはサードパーティ製ツールが使用され、クリック数とコンバージョン数はページ最適化の主要な指標となります。異なるトラフィックソースからのイベントのヒートマップは、予算配分の妥当性を判断するために使用されます。A/Bテストは、コンバージョンコストとコンバージョン数に基づく調整の妥当性を検証するために使用されます。

まとめると、 SEMデータ分析はまず全体像を把握することから始まり、次に詳細な分析項目、そして最後に関連性の高い分析項目へと進みます。データの相互参照とセグメンテーションは、個々のスキルレベルを示す重要な指標です。今後の道のりは長く困難ですが、諦めずに努力を続けなければなりません。ご健闘をお祈りいたします。

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