仮説を立ててコンバージョン数を伸ばすための施策を
公開日: 2017年4月20日
リスティング広告は表示回数やクリック数、クリック率などの広告の掲載結果から、コンバージョン率やコンバージョン数、1件あたりの獲得コストなどの広告の成果の指標も一緒に、結果として出てきますよね。
これら広告の掲載結果や成果はYahoo!広告やGoogle広告の管理画面でいつでも確認する事が出来ます。
仮に広告の表示回数やクリック数、クリック率などの掲載結果があまりよくなかった場合、その指標の改善策を一つ一つを理解しておけば施策をおこなっていくことは出来ますが、ただ、これはあくまでも”小手先の改善”であり、お申し込み数やお問い合わせ数、成約数など、成果の部分を最大化させるという事はまたちょっと話が違ってきます。
リスティング広告で成果を最大限に出すのであれば数値ばかりを追いかけていくのではなく、結果（数値）を見て、「なぜそういう結果になったのだろうか？」と仮説を考えて、その仮説に基づいて次の施策を考える→効果測定を繰り返していく事が非常に大切です。
わかりやすい例で言えば、広告文のA/Bテスト。
同じ広告グループ内にAという広告文とBという広告文、両方を同じ頻度で表示されるように設定し、どちらの広告文がよくクリックされたか、どちらがクリック率が高かったか、どちらがコンバージョン率が高かったか、などを計測し、最適化をおこなっていきます。
パフォーマンスの良いほうはそのまま継続し悪いほうは新しい広告文に変え、また一定期間数値を計測し効果測定、改善とA/Bテストを繰り返していきます。
パフォーマンスは全て数値として出てくるので、どちらが良いかという判断は、数字を見ればあきらかで、何が良かったのか、なんでダメだったのかなんて、A/Bテストの結果を見るだけならば、特に考える必要もありません。
ですがこの時、「なぜAの広告文はコンバージョン率が良かったのか」、「なぜBの広告文はクリック率が悪かったのか」などと、その原因について考えていくと、広告文の修正や変更のみならず、キーワードの選び方やランディングページでの訴求の仕方など広告文以外でも様々な部分での改善のヒントにもなります。
キーワードだけではニーズの中の、”一歩踏み込んだニーズ”をセグメントする事が出来ない場合がありますので、そういったときにも役に立ちますね。
広告文のA/Bテストだけではなく、リスティング広告を運用していると、それには必ず「数値の結果」が残ります。
その数値の結果に対して、「なぜだ？」という視点で現状分析し、仮説を立てて改善をおこなうとより全体を大きく見渡す事が出来、目的を持った改善が出来ると思います。
株式会社アイエムシー 大塚雅智
