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リターゲティングの先へ~オーディエンス拡張配信とは~


こんにちは。nex8事業部の石井です。

リターゲティング広告を配信していると、「効果が良いからもっと配信ボリュームを伸ばしたい!」と思っても、「サイトの訪問ユーザー数が足りず伸ばしきれないこと」があります。

そこでサイトへの新規流入数を伸ばそうとブロード配信(※)をしたところ、サイト未訪問ユーザーへの配信となるため効果が薄く、「もう少し費用対効果の良い広告配信がしたい」と考える場合があるかと思います。

※ブロード配信…年齢、性別等狙いたいユーザーの設定(セグメント)をせず、ネットワーク全体に広告を配信すること

そんな時にオススメするのは、「オーディエンス拡張配信」という、ユーザーの購買意欲という点で「リターゲティング広告配信」と「ブロード配信」の中間に位置する配信方法です。

今回の記事では、「オーディエンス拡張配信」についてご紹介をしていきます。

オーディエンス拡張配信の概要

リターゲティング広告配信とブロード配信のおさらい

冒頭でも記載していますが、「オーディエンス拡張配信」とは、ユーザーの興味や購買意欲という点において、「リターゲティング広告配信」と「ブロード配信」の中間に位置する広告の配信手法です。

一度、簡単に「リターゲティング広告配信」と「ブロード配信」のおさらいをしていきましょう。

■リターゲティング広告配信

貴社運営のWebサイトに訪れたユーザーだけに広告を配信し、再訪問を促す事が出来る広告の配信手法です。

一度はサイトに訪問していて、興味関心度が高いとされるユーザーへの広告配信のため、CPA(獲得単価)を低く抑えられるメリットがあります。

また、CV(コンバージョン)したユーザーだけに配信を絞ることも可能なので、リピーターを獲得しやすい施策でもあります。

ただし、配信するターゲットが「一度サイトに訪れたことのあるユーザー」に限定されるため、サイト訪問ユーザーの数が少なければ、それだけ配信ボリュームは減少してしまいます。

■ブロード配信
ユーザーにセグメントをかけず、アドネットワーク事業者が保有しているメディア全体に広告配信する手法です。

メリットとしては、配信対象を絞らないので、配信ボリュームを多く出すことが可能です。

しかし、配信対象を絞らないということは、「関心度の低いユーザー(サイト未訪問ユーザー)」へ向けても配信をしているため、CPAが「リターゲティング広告」に比べ、高くなる可能性があります。

オーディエンス拡張配信とは

「オーディエンス拡張配信」では、上述した2つの配信方法のデメリットにあたる部分を改善することができます。

つまり、「興味関心度の高い、サイト未訪問ユーザーに配信することができる」サービスということです。

通常、リターゲティング広告配信では「リターゲティングタグ」と「CVタグ」を使って、誰がサイトに訪問していたか、CVに至ったユーザーは誰かを計測しています。

オーディエンス拡張配信は、そのタグからのデータを元に「CVに至ったAというユーザーと似た属性や行動をしているBという新規ユーザー」に対して、広告を配信することができます。
元のデータに含まれるユーザーについては除外されるので、基本的には新規ユーザーのみが配信対象として選ばれます。

似た行動、という部分をもう少し詳しく説明していきますね。

例えば、ダイエット食品やサプリメントを購入しようとしているユーザーがいたとします。

この時「ダイエット サプリ」などと検索をして最初に目に入った商品をすぐに購入することは少なく、比較サイトやその商品に対する口コミを検索したりしますよね。

この購入前の検索・比較行動というのは一般的で、そういったユーザーの行動履歴と既に購入したユーザーの行動を照らし合わせていき、どのようなサイトを見ていると購入をしているかを分析、その傾向に近いユーザーをセグメントしていきます。

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もちろん様々な商材で同じようにコンバージョンユーザー特有の傾向があるので、その傾向を捉えて配信をしていくのです。

「オーディエンス拡張配信」は、既存顧客と似た傾向を持っており、興味関心の度合いが高いと思われる新規ユーザーにリーチを広げる配信方法ですので、「リターゲティング広告配信」よりも配信ボリュームが出せて、「ブロード配信」よりも確度の高いユーザーへのアプローチがしやすい施策と言えます。

オーディエンス拡張ができるサービス

ここでは「オーディエンス拡張配信」ができる代表的なサービスの紹介をします。

■GDN(Googleディスプレイネットワーク)
GDNでは、作成したリマーケティングリストに基づいて類似ユーザーリストが自動で生成されます。

ただし、以下のような要件を満たしている場合のみ作られるので、全てのリストにおいて類似ユーザーが生成されるというわけではありません。

・元のリストに登録されている訪問ユーザー数
・これらのユーザーが元のリストに追加されてからの経過時間
・これらの訪問ユーザーが閲覧したサイトの種類

生成された類似ユーザーリストをキャンペーン作成時に選ぶことで、GDNにおけるオーディエンス拡張配信が実施できるのです。

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リマーケティングリストに基づいて、類似ユーザーのリストが作成されるので、商品詳細訪問ユーザーやCVユーザーの類似ユーザーが作られます。

例えば商品詳細で離脱したユーザーの類似とCVユーザーの類似を比較すると、CVユーザーの類似配信の方が、配信ボリュームは少なくなりますが、その分CVへの確度が高いユーザーに対して広告配信を行うことができます。

新規ユーザーの流入を増加させつつ、コンバージョンも狙いたい場合には、まずこちらから実施するのがよいでしょう。

その他にも、「キーワード」、「トピック」、「プレースメント」、「ユーザー属性」などでこのリストを絞ることや、「自動ターゲット設定」でターゲットを拡張することも可能です。

■Facebook広告
Facebook広告のオーディエンス拡張は、「類似オーディエンス」というターゲットユーザー群を作成し、そのユーザー群に対して広告を配信することによって可能となります。

「類似オーディエンス」は元になるオーディエンスに似たユーザーを、Facebookで取得できる独自のデータ(登録時の年齢性別や何にいいね!しているかなど)から割り出しています。

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上記が類似オーディエンスの作成画面です。

ソースは類似オーディエンスの元になるオーディエンスです。

リターゲティングタグのようにFacebookにも「Facebookピクセル」というのがあるので、「ピクセルを設置したページに訪問したユーザー」などをソースに設定するとよいでしょう。

国では、類似オーディエンスに含まれるユーザーの居住国を選択します。
自国内で作成するのが一般的ですが、日本人を元のオーディエンスにして、アメリカ人とフランス人で類似オーディエンスを作るといった事もできます。

最後に「オーディエンスサイズ」ですが、これは1%~10%まで1%単位で選択でき、1%が最も共通点の多い類似オーディエンス、ということになります。

類似オーディエンスのユーザー群がどれくらいになるかは、どの国を選んだかに依存するので、人数の指定は出来ません。

ちなみに現在日本を選ぶと1%で27万3千人、2%で54万6千人、10%だと270万人となっています。

なので、日本で1%を選んだ場合、元のオーディエンスに似たユーザーを日本に住んでいる人の中から、似ている度合いが強い順に27万7千人抽出して、オーディエンスを作成する、ということになるわけですね。

類似オーディエンスの規模が大きくなるほど潜在リーチが向上しますが、元データとの類似度のレベルは下がりますので、はじめは類似度1%の状態からスタートしてみてもいいかもしれません。

リターゲティング広告と組み合わせた配信

では「オーディエンス拡張配信」を実施しようとする場合、どのように活用していけばいいでしょうか。

オーディエンス拡張配信は、サイト訪問ユーザーやCVユーザーと類似したユーザーに向けて配信するため、通常のブロード配信よりも効果の出やすい配信が可能になります。

ですが、サイトのCV数が少ない場合はデータ不足により、精度が悪かったり、あまり配信ボリュームを出せなかったりすることがあります。

その際、まずは比較的CVの出やすいリターゲティング広告でCV数を増やしていき、CVユーザーのデータを収集していく必要があります。

そうしてデータが集まった段階でオーディエンス拡張配信を行うことで、CVユーザーに類似した購買意欲の高い新規ユーザーを流入させることができますね。

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新たに流入してきたユーザーにはリターゲティング広告を配信し、CVしてもらえれば、さらに「オーディエンス拡張の精度」と「配信ボリュームの増加」が見込めます。

このサイクルをうまく作ることができると、非常に効率的に新規ユーザーを獲得していくことが出来ます。

おわりに

いかがでしたでしょうか。

「オーディエンス拡張配信」は、獲得件数をもっと伸ばしていく次なる施策として有効な手段になるかと思います。

広告配信には様々な配信方法がありますので、色々と検証をしていき、より良い広告配信を見つけてみてはいかがでしょうか。


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石井天清

アパレル販売からアドネットワーク業界に転職後、現在はnex8事業部で営業・運用を担当中。お客様に喜んでもらえるサービスを提供し、Win-Winの関係を築いていけるよう日々努めています。趣味はアニメ鑑賞とファッションリサーチ。暇を見つけてはECサイトでコンバージョンしています。