具体的な改善ポイントがわからない時
公開日: 2012年6月27日 ／更新日: 2015年8月17日
今現在、リスティング広告を運用されている皆様は日々、費用対効果を上げるべくトライアンドエラーを繰り返し運用されている方もいれば、「リスティング広告の設定はしてあるけどそのままだよ」という方もいらっしゃると思います。
そもそも、リスティング広告の運用をおこなうという事は、
・リスティング広告の日々の管理（急激な変化がないかどうか）
・データを見て現状を把握する事
・現状を見て、「なぜそうなったのか？」仮説を立てる事
・仮説に基づいて適切な改善施策をおこなう事
という事だと思います。
日々数値に異常がないかどうか、至急改善しなければいけないポイントはないのかなどを確認し、ある程度データとして溜まってきたらそのデータ（表示結果）から良い部分や要改善部分を見つけ、なぜそうなったのか、という仮説を立ててそれに基づいて改善施策をおこなう。
もちろん仮説の段階で間違いがある場合もあれば、仮説は合っているけど施策が間違っていた、など常にトライアンドエラーを繰り返して数値の改善をしていかなければいけません。
この日々の管理は管理画面を確認するだけだから出来る→データを見て今現在、自社のリスティング広告の状況を把握することはできる→なぜそうなったのか仮説を立てる事は出来る→でも、仮説に基づいた実際の改善施策は何をしたら良いかわからないという方も多いと思います。
リスティング広告の管理画面で改善しなければいけない指標まではわかるけど、その指標を改善するには具体的にどうしたら良いのかわからない・・・。
そういう時はその指標がどういう計算で出てくるのかを確認すると、改善点が少し見えてきます。
例えば費用対効果の指標の一つ、1件あたりの獲得コスト（CPA）であれば、
≪広告費÷コンバージョン数＝1件あたりの獲得コスト≫なので、1件あたりの獲得コストを下げるのであれば、「コンバージョン数は下げずに広告費を下げる」、「広告費を変えずにコンバージョン数を増やす」というようになります 。
このように考え方を変えてみると改善するポイントが「クリック単価を下げれば広告費下がるんじゃないだろうか」とか「クリック数、クリック単価が同じでもコンバージョン率が上がればコンバージョン数は上がるだろう」などと具体的に何をしたらよいか見えてくると思います。
指標を分解してみると何をするのかがわかると同時に、各指標は思っているほど他の指標との関係性が強いという事を再認識出来るかもしれません。
株式会社アイエムシー 大塚雅智
