運用型広告

弊社の運用型広告に対するスタンス

  1. 機械学習をベースに運用
  2. データ分析を元にした俯瞰的な視点
  3. 常に「効果測定→分析→改善」に重点

1.機械学習をベースに運用

媒体によって精度の差はあるものの、運用型広告における機械学習はかなり優秀なものとなっています。これまで手動で行われてきた運用では、ああすればCVが上がるなど代理店が表に出さないようなマル秘運用テクニックなど色々とありましたが、それを上回る結果を出しているようなケースも聞きます。

また、機械学習の精度が上がるにつれ、「運用者はいらなくなる」ということも定期的に聞こえてきますが、運用者がいらなくなることはまだ当分ないと思っています。料理で例えるなら、機械学習は火加減などを調整してくれるもので、料理(目標)を作るために、材料を用意し、切ったり、味付けは運用者の仕事です。(URLを登録するだけであとは全自動にやってくれる機能もありますが、まだ十分な域にまで達しておらず、あくまで時間がない広告主のための簡易手段と感じます。)

R3では、構築段階での下準備を入念にし、機械学習をベースに運用を行います。ただし、機械学習に全てを任せているわけではなく、状況により、手動での運用に切り替えたり、機械学習に必要な細かい調整を加えたりしながら、クライアントの目標達成のための運用を行っています。

2.データ分析を元にした俯瞰的な視点

広告のデータだけでは分からないことがたくさんあります。分からないことがあると言うことは、そこに目標達成や改善のヒントが隠れているかもしれません。

R3では、広告のデータだけでなく、GoogleAnalyticsのデータはもちろん、3C分析といった競合分析なども行い、可能な限りヒントを探します。もちろん、GoogleAnalyticsがきちんとデータを取得していることが前提ですが、それらの設定もR3ではお引き受けすることが可能です。

3.常に「効果測定→分析→改善」に重点

時々予算消化を第一にした代理店が存在します。予算さえ消化すれば、結果の数値はうまく理由をこじつければいいといった悪質なものまであります。「予算を消化しなければ、予算を減らされてしまうかも」と保身から来ているのだと思いますが、それは代理店の都合であり、クライアントの目標達成とは全く関係ありません。

R3の目的は、常にクライアントの目標達成にあり、そのための手段として広告を運用しています。もちろん、予算内で最大限の効率を出すことは前提ですが、無駄に予算を消化するのであれば、その分を別の媒体やアプローチに回した方が効果は高いです。そのためには、効果測定を行い、その結果を分析し、改善を行っていくことが必須であると考えます。

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