なぜそのようになったのか?という仮説を立てる
リスティング広告は表示回数やクリック数、クリック率やコンバージョン率など、結果がすべて数値に出てくるので、もしあまり結果が出ていなかったときなどは、それらの指標一つ一つの役割や意味をきちんと理解しておけば数値の改善をしていく事が可能です。
ただし、これはあくまでも小手先の改善であり、コンバージョンの数ひいては売り上げを最大化させるという事はまたちょっと話が変わってきます。
以前も書きましたが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、結果を見て”なぜそういう結果になったのか”という仮説を立てて、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重要です。
簡単な例で言えば、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を計測し最適化を行っていきますが、この場合、どちらの広告が良かったか数字を見て判断をしていきます。
コンバージョン率やクリック率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→改善と繰り返していきますが、効果測定時に「なぜクリック率が良かったのか」、「なぜコンバージョン率が悪かったのか」などを考えると、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改善のヒントにも繋がります。
キーワードだけではドンピシャのニーズに対してリーチできないケースも多々ありますので、そういったときにも「なぜ?」と考えて仮説を立てることは役に立ちますよね。
コンバージョン率やクリック率だけではなく、アカウント全体の、そして売り上げ自体を改善していくために、まずはリスティング広告の結果として出てくる数値を見て「なぜ?」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