数字の意味を正しく理解すると具体的な改善ポイントがわかってくる
公開日: 2017年4月5日
今現在、リスティング広告を運用されている担当者の方々は日々、費用対効果を上げるべく、またはコンバージョン数を最大化させるべく、と、トライアンドエラーを繰り返し運用されていると思います。
たまに「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けど。
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、具体的に言うと「急激な変化がないかどうかなど広告の運用状況の管理」、「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・・・、となってしまった場合、一つ一つの数字の意味をきちんと理解すると、改善すべき”施策”がよくわかります。
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よね。
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
