著者: Wen Li (WeChat: h934803076)オリジナル投稿

寄稿者: [email protected]

ビジネス協力：WeChat aiqijun27を追加

この記事では、小売およびFMCG（Fast Moving Consumer Goods：日用消費財）セクター向けのプログラマティック広告キャンペーンの概要を説明します。キャンペーン全体は、プロジェクト分析、アカウント設定、データ分析、キャンペーン概要の4つのパートにまとめられています。これらの情報が、皆様のキャンペーン実行の参考になれば幸いです。

I. プロジェクトセクション

1. プロジェクトとKPIの評価

クライアント:小売FMCGプロジェクト

キャンペーン期間: xxxx.xx.xx- xxxx.xx.xx

メディア: Youtu/iqiyi/QQ/letv/sohu (上位3つで70%を占める必要があります)

市場:広州/青島/蘇州/天津

チャンネルターゲティング: TVシリーズ、映画、バラエティ番組

TA:女性、25～45歳

フリークエンシーキャップ: 2

デバイス:モブ

長さ: 15インチ

時間:午前1時から午前7時まではリリースされません

モニタリング：ニールセン

KPI:地域内データと ta% + リーチに基づく週次評価。

2. プロジェクト分析

1) 顧客は Nielsen のモニタリングを必要としており、できるだけ早く技術部門と連絡を取り、Tencent DMP データ ソースをテストする必要があります。

2) クライアントのキャンペーンボリューム要件は、2週間以内に12,400CPMに到達し、キャンペーン頻度は最大2回までとされています。また、キャンペーン期間にも要件があり、時間的制約が厳しく、タスクも膨大です。

3) 上位3つのメディアが評価全体の70%を占める必要があります。的確なメディアターゲティングを考慮し、その後のデータに基づいてメディアボリュームを適時調整し、メディア配置構造を最適化する必要があります。

4) TA%と1+reachの二重評価と段階的なKPI策定を考慮し、通常広告とTencent DMP広告の管理を割合で精緻化し、KPIを正確に制御し、効率的に達成することを決定しました。

II. アカウントセクション

1. アカウント設定

クライアントはまず2日間キャンペーンをテストし、その後、天津市場のFengxing Mediaに広告を追加し、最終的に新しいコードに切り替えてキャンペーンを実施しました。アカ​​ウント管理とデータ統計を容易にするため、アカウント設定において綿密な管理を実施し、合計4つのアカウントバージョンを作成しました。

2. アカウント構造

1) クライアントはニールセンのモニタリングを活用し、ta%と1+リーチも評価していることを考慮し、Tencent DMPを統合しました。そのため、アカウント設定は2つの部分に分割され、きめ細かな管理が可能になりました。アカ​​ウント構造の最終バージョン4を例に挙げると、アカウント構造は一般設定とDMP設定の2つの部分に分かれており、キャンペーン名の管理はそれぞれ異なります。

注: アカウント構造の 4 番目のバージョンが例として使用されます。

2) 各市場における膨大なスケジュールを考慮し、広告アカウント設定前に予測を立てました。特にテンセントメディアにおいては、プレロール、ミッドロール、ポストロールといった多様な広告フォーマットを選択し、RTBとPDの両方を網羅し、複数の広告エンジンを活用することでマーケティング価値を最適化しました。

注：広州市場の流通構造を例に挙げます。

III. データセクション

2 週間の最適化の後、クライアントから取得した最終的な詳細データは次のとおりです。

広州市場は、TA集中度と1+リーチの点では完璧なパフォーマンスとは言えませんでしたが、実際のスケジュールとボリュームの観点から、TAインプレッションに関するクライアントの要件を満たしました。1+リーチのUVデータにおけるギャップは比較的小さかったです。

1. TA濃度の最適化

1) TA%テスト

マーケティング価値を最大化し、ターゲットオーディエンス（TA）の集中度を高めるため、Tencent DMPのオーディエンス認識機能をテストしました。その結果、Tencentメディアのオーディエンス認識率は他のメディアと比べて大幅に高いことがわかりました。そのため、キャンペーン期間中にTencentメディアへの支出を増やし、最終的にTencentメディアへの広告費シェアを40%にまで引き上げました。

2) ターゲット配信

通常のキャンペーンデータとTencent DMPキャンペーンデータの管理を改善し、TAの集中度を最大化するため、キャンペーンスケジュールは最終的に比例配分されました。初期テストの後、Tencent DMPキャンペーンの割合は、青島、蘇州、天津市場では35% 、広州市場では40%に抑えられました。これらの調整は、後期の最適化フェーズでも継続的に行われました。

最終的な詳細な最適化データは次のとおりです。

最終データによると、蘇州、広州、青島、天津のTAインプレッションはいずれもクライアントの実際のスケジュールの35%を超えており、キャンペーンの当初の推定割合と大きな差はありません。しかしながら、ニールセンの実際のTA割合とはまだ一定の差異があり、今後はキャンペーンをより正確に管理する必要があります。

2. 1+リーチ最適化

1) 中古1+リーチデータ詳細

注: 展開の両方のフェーズで、Miaozhen 1+reach データはクライアントの KPI 要件を満たしました。

2) 1+Reachの最適化トレンドチャート

注: 2 段階の展開中の継続的な調整と最適化により、Miaozhen 1+reach データは一貫して着実に成長しています。

3. TOPメディア最適化と頻度最適化

1) TOPメディア最適化

メディアボリューム比率を合理的に制御・調整することで、各市場のトップ3メディア（YouTube/iqiyi/QQ/letv/sohu）のボリューム比率が90％を超え、クライアントの予想目標70％を大きく上回りました。

2) 周波数の最適化

入札頻度に関しては、ターゲットを絞った入札頻度制御機能を開発しました。この機能は、5分、10分、15分、そして60分といった広告時間内で入札数を制御できるため、過剰な入札を削減し、広告露出の無駄を回避できます。この入札頻度制御機能は、本プロジェクトでもボリューム管理と併せて活用され、最終的にメディアと地域の両方において良好な有効露出率を実現しました。

注：最適化・調整段階において、 LeTVとSohuメディアの有効露出率が比較的低いことが判明しました。入札頻度制御機能を活用し、メディアボリューム比率を管理することで、最終的に全メディアの有効露出率は97%以上を達成しました。

注：蘇州、広州、青島、天津の有効曝露率はいずれも97％を超えた。

IV. 反省セクション

1. データの矛盾

システムのバックエンドデータとクライアントの実データを比較した結果、クライアントから提供されたニールセンIN-Geo露出データとの差は大きくなく、両者とも妥当な範囲内でした。しかし、ta%と1+reachの差は比較的大きく、Miaozhenのデータと比較するとKPI目標は達成できましたが、広州市場におけるパフォーマンスはMiaozhenのデータやクライアントから提供されたニールセンのデータと比較すると完璧ではありませんでした。

2. 天津市場テスト

第2フェーズでは、天津市場のインジオデータと集中度が低下傾向を示し始めたというフィードバックに基づいて、xx.xxに天津市場で別途TA集中テストを実施し、天津市場のTencent DMPデータソースを削除し、Miaozhen DMPデータソースに置き換えました。

1) 天津妙鎮のxx.xx-xx.xxの範囲におけるTA%濃度は29.26%、xx.xx-xx.xxの範囲におけるTA%濃度は29.22%です。全体のTA%は増加していませんが、大幅な減少も見られません。これは、テンセントDMPデータソースと妙鎮DMPデータソースのTAマッチングにおいて、ある程度の類似性があることを示しています。ただし、テスト期間が短いため、類似性の程度は不確実であり、判断にはさらなるデータ蓄積が必要です。

2) 最終データによると、天津における苗鎮のTA%は26.42%、ニールセンのTA%は28.2%でした。キャンペーン地域において、ニールセンのTA%が苗鎮のTA%を上回ったのは天津のみであり、これは苗鎮のDMPデータソースがニールセンのTA%向上に役立っていることを間接的に示唆しています。これがニールセンのTA%向上の要因であるかどうかは、今後のキャンペーンデータで継続的に観察・判断する必要があります。

3. 予備的な予測と判断

最終データによると、蘇州、青島、広州、天津の4つの市場における総露出は、クライアントの予定露出の約124%でした。予定よりも多くの広告を投入したにもかかわらず、広州市場はKPIの100%を達成できませんでした。MiaozhenおよびAdMasterと比較すると、ニールセンがモニタリングしたプロジェクトの推定露出に関して、このキャンペーンから多くの教訓が得られました。

述べる：

1. TA%:ターゲット視聴者と安定視聴者の比率、つまりカバーされる人口の割合と集中度。

2.ターゲットオーディエンスディスプレイ：ターゲットオーディエンスディスプレイ

3.合計インプレッション数:表示されたビューの合計数

情報フローのスキルをさらに学ぶには、 「原文を読む」をクリックして、無料コース「情報フローの最適化方法論とケース分析」にアクセスしてください。