リスティング広告のデータ集計、最適な期間はどれくらい？

公開日: 2024年10月31日大塚　雅智

経営者: リスティング広告を運用し始めたんですが、データってどれくらいの頻度で集計した方が良いんですか？やっぱり毎日やるべきですかね？

広告担当者: 確かに毎日データを確認するのは重要ですが、必ずしも毎日集計する必要はないんです。コンバージョン数やクリック数が少ない場合、短期間のデータでは十分な分析ができないことが多いんですよ。逆に、ある程度データが溜まるのを待ってから集計した方が、より精度の高い判断ができることもあります。

経営者: なるほど。それじゃ、毎日チェックするだけでなく、もう少し長い期間を見た方が良いんですね。でも、コンバージョンが多いアカウントなら毎日集計した方が良いんですか？

広告担当者: そうですね、コンバージョンが多ければ毎日集計するメリットもありますが、長期間のデータを見てこそわかるトレンドもあります。たとえば、曜日別や月別のパフォーマンスデータを見ることで、新たな改善点が見つかることも多いんです。だから、毎日確認することは大切ですが、それだけではなく、もっと長いスパンでのデータ集計も並行して行うと良いですね。

データ集計の頻度は「時と場合による」

リスティング広告を運用する上で、データ集計は不可欠な作業です。しかし、その集計頻度については、扱っている商品やサービス、広告予算、そして設定しているゴールによって大きく異なります。日々の数値確認は非常に大切ですが、毎日データを集計する必要があるかどうかは一概には言えません。

例えば、コンバージョンが毎日発生しているアカウントでは、施策ごとの変化を日々比較することで改善点を見つけることが可能です。しかし、クリック数やコンバージョンが少ないアカウントでは、短期間のデータでは正確な分析が難しく、集計するデータの母数が十分に溜まるまで待った方が、より正確な判断ができます。

たとえば、1日3クリックしかないキーワードがあったとして、そのキーワードのコンバージョン率が10%だとすると、1件のコンバージョンを得るために3〜4日かかることになります。これを「昨日コンバージョンがないからダメだ」と判断してしまうのは早計です。ある程度の期間データを集めないと、正しい分析ができません。

短期間のデータではわからないことも多い

データを毎日確認することは重要ですが、1日単位の集計データだけでは見えないものもあります。特に、季節性や曜日別のパフォーマンス、地域別のトレンドなどは、短期間のデータでは十分に把握できないことが多いです。

例えば、「月別」「曜日別」のデータは、1ヶ月やそれ以上の長い期間を見て初めて傾向が見えてきます。短期間のデータだけでは特定の日の異常値や偶発的な結果に引きずられ、誤った判断をしてしまうことがあるのです。たとえば、月初のクリック数が少ない場合、短期間だけを見て判断してしまうと、「月初は効果が低い」と思ってしまうかもしれませんが、実際には単なる一時的な波である可能性もあります。

データの母数を確保する重要性

特にクリック数やコンバージョンが少ないアカウントでは、データの母数が十分に集まるまで待つことが重要です。母数が少ない状態で判断すると、たまたまの変動に惑わされてしまうリスクがあります。母数が多ければ、統計的に信頼性の高いデータが得られるため、より正確な分析が可能になります。

例えば、地域別のパフォーマンスを分析する場合、1日のデータではサンプルが少なすぎて正しい傾向がつかめませんが、1ヶ月、あるいは2週間分のデータを集めれば、明確なトレンドが見えてくることがあります。このように、集計期間を長めに設定することで、より信頼できるデータを得られるのです。

長期データと短期データを活用するバランス

短期的な数値の変動を毎日チェックすることは、広告運用の改善に役立ちます。しかし、それだけではなく、長期的なデータ集計を並行して行うことが重要です。たとえば、月別、曜日別、地域別のパフォーマンスデータを確認することで、日々のデータだけでは見えないトレンドを把握できます。

データ集計の期間に関しては、「これが正解」という固定のルールはありません。アカウントの規模や運用の目的によって最適な期間は異なります。短期データで日々の改善点を見つけつつ、長期データで大きなトレンドを把握するというバランスを取ることが、効果的なリスティング広告運用のカギとなります。

まとめ

データ集計の頻度は、アカウントの規模や状況によって変わります。コンバージョン数が多い場合は、毎日の確認と集計が効果的ですが、クリック数が少ない場合や母数が小さい場合は、ある程度の期間を設けてデータを集め、集計することが重要です。短期間のデータに惑わされず、長期的なトレンドも踏まえた分析を行うことで、リスティング広告の効果を最大化できるでしょう。