鷲津晴人
今回お話するのは、Web広告を分析する方法についてです。
ネット集客が広まった今の時代、Web広告を使って集客をしているという会社は多くあります。
しかし、いざWeb広告の結果を見たときに、どのように分析すれば良いのか分からないという社長が多いのです。
そこで今回は、Web広告の分析に必要な考え方、15のチェックリスト、Web広告の分析に使える測定ツールをご紹介していきます。
この記事を読んでいただければ、Web広告の分析を行ううえでの参考にしていただけるはずです。
※Web広告の種類別に料金相場をまとめた記事もあります。
Web広告の運用をしているなら、そちらの方も併せて確認しておいてください。
⇒【まとめ】Web広告の料金相場一覧!費用対効果の高い媒体とは?
Web広告の分析で必要な考え方
Web広告の分析をするさいは、以下のような考え方をする必要があります。
- 分析データは細分化する
- Web広告の分析はスピーディに行う
- ABテストはユーザー視点で行う
- 基本は費用対効果を基に分析を行う
これらの考え方は、Web広告の代理店でも意識していることで、セミナーなんかでも話されることのある一種の基礎スキルのようなものです。
それでは1つずつ、詳細を説明していきましょう。
Web広告分析の考え方1.
分析データは細分化する
Web広告の分析を行う場合、分析データはできるだけ細分化することが重要です。
たとえば違う広告媒体を使っている場合は、別々にデータを取る必要があります。
しかし、それだけでは足りません。
同じ広告媒体でも違うキーワードやバナー画像を使っている場合は、それも別々に分析する必要があります。
さらには広告を出稿する場所や広告のサイズ、出稿期間についても、できるだけ細分化してデータを収集する必要があるのです。
そもそもWeb広告運用は、仮説と検証を繰り返すものです。
最初はできるだけたくさんの仮説を立て、それぞれの仮説で広告を実際に出稿します。
そしてその結果を細かく分析して、効果性の高いものだけを残すわけです。
そのためにもWeb広告の分析を行うさいには、できるだけ細かな分析が必要となります。
Web広告分析の考え方2.
Web広告の分析はスピーディに行う
Web広告は仮説と検証を繰り返しながら運用するものですから、分析はスピーディに行う必要があります。
そうすることで仮説と検証のサイクルが早く回り、Web広告の効果性もどんどんと向上していくのです。
そもそもWeb広告は、1度分析して改善すればうまくいく、という簡単なものではありません。
何回も分析と改善を繰り返し、少しずつ精度を上げていくものです。
だからこそ1回の分析をできるだけ早く行い、それを根気よく何回も回していく必要があります。
Web広告分析の考え方3.
ABテストはユーザー視点で行う
2つのパターンを比べ、どちらが良いか判断するのがABテストですが、このABテストを行うさいには、ユーザー視点になってその理由を考えてください。
たとえば、「激安のノートパソコン」というキャッチコピーと「格安のノートパソコン」というキャッチコピーでWeb広告を回し、「激安のノートパソコン」の方が良い結果になったとします。
このとき、「激安のノートパソコンの方が結果が良いからこちらのキャッチコピーで行こう」と安易に結論を出してしまうのではなく、「なぜ格安よりも激安の方が反応が良かったのか」を考えることこそが分析なのです。
たとえば今回の場合、格安よりも激安を好む客層は、「良いものをできるだけお得に欲しい層」ではなく、「質は悪くてもできるだけ安く欲しい層」であるという仮説が立てられます。
逆にそれなりのノートパソコンが欲しいと思っている層は、「激安」という言葉で安っぽいイメージを抱いてしまい、購入を敬遠してしまっているかもしれません。
仮にそうだとすれば、「格安」というキャッチコピーでそれなりの値段のノートパソコンを売れば、安いノートパソコンをたくさん売るよりも売上が上がる可能性だってあるわけです。
このように、ユーザー視点でABテストの結果を分析していくことで、新たな検証対象が見つかることも少なくありません。
検証対象がたくさん見つかるということは、それだけ効果性を上げられるチャンスがあるということです。
だからこそABテストを行うさいは、ユーザー視点を忘れないようにしましょう。
Web広告分析の考え方4.
効果測定はCVR(コンバージョン率)をベースに考える
Web広告の効果測定行う場合、判断基準は基本的にCVR(コンバージョン率)にしてください。
単純に、どれくらいの成果が出たのか、ということです。
CV率を効果測定時の判断基準とすれば、数字として結果が出てくるため、判断に迷わなくなります。
そもそも効果測定は、厳密に言えば分析ではなく、結果の検証です。
Web広告の結果として出てきた数字を評価することが検証であり、その結果になった理由を調査することが分析という考え方をします。
そのため、分析前の検証である効果測定については、できるだけシンプルに数字として出てくるものの方が良いというわけなのです。
Web広告で効果が得られる15の分析チェックリスト
ここからは、web広告でしっかりと効果を得るために分析すべき15項目について、チェックリスト形式でお伝えしていきます。
Web広告の分析を行うなら少なくともこの15項目については、しっかりとチェックするようにしてください。
- 目的は明確になっているか
- ターゲット設定はしっかりと定義されているか？
- 広告の出稿先にターゲットはいるか？
- 分析データは施策別に取れているか？
- CVポイントは的確か？
- 広告のクリック率(CTR)の数値はどうか？
- 広告のコンバージョン率(CVR)の数値はどうか？
- 広告の費用対効果(ROAS)はどうか？
- 広告のライフタイムバリュー(LTV)はどうか？
- 間接的な効果(アトリビューション)についても考慮できているか？
- 各種データは正確か？
- 広告の施策は網羅できているか？
- 広告の施策で無駄なものはないか？
- ランディングページ(LP)の直帰率はどうなっているか？
- 広告代理店とデータをうまく共有できているか？
これらについてチェックを行えば、次の改善案が何かしら見つかるはずです。
改善案が見つかれば、改善後に広告を回し、またその結果を分析します。
そしてまた改善案を見つける、というのが、Web広告の基本なのです。
それではチェック項目について1つずつ詳細を説明していきます。
Web広告分析のチェックリスト1.
目的は明確になっているか
Web広告を運用するうえで、何を目的としているのかを明確にしておいてください。
たとえば、新規顧客の獲得、新たなニーズへのアプローチ、リピート率の改善、などです。
ただ漠然と売上が上がれば良いなという考えでは、分析をするさいの仮説が立てにくくなってしまいます。
どういう層にアプローチをしてどういう結果が欲しいのか、目的は明確にしておきましょう。
Web広告分析のチェックリスト2.
ターゲットの設定はしっかりと定義されているか
どのようなターゲットに向けてWeb広告を発信しているのかについては、しっかりと定義しておきましょう。
このとき、ターゲティングはできるだけ細かく行うことが重要です。
たとえば40代の男性をターゲットにするさいは、年齢層だけでなく、年収、心理状態、Web広告を目にするときの状況、どのような理由で購入に至るのか、といった部分も設定しておくと、分析するさいの材料になります。
また、ターゲット層を細かく定義すれば、その分仮説も立てやすくなりますので、しっかりと実践するようにしてください。
Web広告分析のチェックリスト3.
広告の出稿先にターゲットはいるか？
Web広告の出稿先に設定しているターゲットがいるかどうかは、とても重要なことです。
たとえば、40代の男性をターゲットに設定して、広告出稿をインスタグラムで行った場合を考えてください。
インスタグラムの利用層は圧倒的に10代、20代の女性が多いです。
そのため、40代男性向けの広告を出稿しても効果が薄くなってしまうということは、容易に分かっていただけるのではないでしょうか。
このように、広告出稿先にターゲットがどれくらいいるのかを考えなければ、広告の効果性は著しく低下してしまいます。
Web広告を分析するさいは、出稿先にターゲットがいたのかどうか、という視点も持っておいてください。
Web広告分析のチェックリスト4.
分析データは施策別に取れているか？
Web広告を分析する場合のデータは、きちんと施策別に取るようにしてください。
広告の種類はもちろん、広告を出稿したさいのキーワード、バナー画像、時間帯、出稿場所などを細かく設定してデータ取りを行わなければ、Web広告の分析はできません。
そのためWeb広告の分析を行うさいは、手元にあるデータがきちんと施策別に取られているものなのかを確認してください。
もし分け方が不十分であると感じたら、分析よりも先にデータの整理を行いましょう。
Web広告分析のチェックリスト5.
CVポイントは的確か？
Web広告の分析を行うさいは、何をもってCV(コンバージョン)とするのが適切かという部分についても考えてください。
たとえば、あなたが最終的に売りたいものが2千万円のマンションだったとします。
この場合、CVポイントをマンション購入にしてしまうと、ほとんどデータを集められなくなってしまうはずです。
それにそもそも、マンションを購入するかどうかの決め手は、Web広告ではなく対人での営業になるはずですからね。
もしマンションを売るためのWeb広告を運用しているなら、CVポイントは資料請求かマンション見学の申し込みにしておくべきです。
そうすれば、Web広告のデータを正確に取れます。
これはあくまでも大げさな例ですが、Web広告のCVポイントは案外ずれていることが多いです。
設定しているCVポイントが的確かどうか、1度考えてみてください。
Web広告分析のチェックリスト6.
広告のCTR(クリック率)の数値はどうか？
Web広告の分析を行うさいは、CTR(クリック率)の数値についても考えるようにしてください。
なぜなら目標のCV(コンバージョン)数に達していない場合、何が悪かったのかを明確にする必要があるからです。
たとえば、Web広告を出稿するにあたり、100件のクリックと10％のCVR(コンバージョン率)で成果が10件は出るはずだ、と仮定したとします。
しかし、実際は5件しか成果が出なかったときのことを考えてみてください。
この場合、広告のCVR(コンバージョン率)が悪かったのかCTR(クリック率)が悪かったのかで、改善策が大きく変わってくるはずなのです。
そのためWeb広告を分析するさいは、CTR(クリック率)についても確認する必要があります。
Web広告分析のチェックリスト7.
広告のCVR(コンバージョン率)の数値はどうか？
上記のCTR(クリック率)と同じ理由で、CVR(コンバージョン率)についてもしっかりとデータを取り、確認する必要があります。
Web広告の効果性を上げるためには色々な要素がありますが、CTR(クリック率)とCVR(コンバージョン率)はその中でももっとも注視すべきところです。
両方のデータを見比べ、どちらに問題があるのかをしっかりと分析してください。
Web広告分析のチェックリスト8.
広告の費用対効果(ROAS)はどうか？
Web広告を運用するなら、費用対効果(ROAS)の分析も忘れてはいけません。
費用対効果(ROAS)は、「広告経由の売上 ÷ 広告費」で割り出すことができます。
施策毎にこの費用対効果を見比べ、より効果の高いものを残していくことが、Web広告運用における基本の1つです。
Web広告分析のチェックリスト9.
広告のライフタイムバリュー(LTV)はどうか？
Web広告を運用するなら、ライフタイムバリュー(LTV)についても分析を行うべきです。
ライフタイムバリュー(LTV)は客単価に近い考え方をするもので、「顧客生涯価値」とも呼ばれます。
算出方法は、「購入１回あたりの平均購入数 × 年間の平均購入回数 × 平均の継続年数」です。
要は、Web広告から購入してくれた顧客がそのあとどれくらい自社の商品を買ってくれるのか、ということですね。
たとえば、下記の2つを見比べてみてください。
- 1回の広告運用で100万円売り上げることができるが、そのあと顧客が残らない
- 1回の広告運用で10万円しか売り上げることができないが、そのあとも顧客が残り、最終的に1000万円以上の売上見込みがある
この場合、残すべき広告は後者になります。
このようにWeb広告では、獲得した顧客がどのような属性なのかも重要な要素となるのです。
Web広告分析のチェックリスト10.
間接的な効果(アトリビューション)についても考慮できているか？
Web広告を分析するさい、間接的な効果(アトリビューション)についても無視してはいけません。
広告の種類にもよりますが、商品を知ったタイミングですぐに購入してしまう人は案外少ないです。
だからこそ、リターゲティング広告というものがあるわけですからね。
まずは自社の商品、広告の出稿方法に基づいて、どのくらい間接的な効果(アトリビューション)を重要視すべきか判断しましょう。
それから、どの広告がどういった形でCV(コンバージョン)まで持っていっているのかを確認してください。
CV(コンバージョン)までの流れが狙い通りで、かつ狙った量のCV(コンバージョン)が取れているのなら、間接的な効果(アトリビューション)については問題ないと判断できます。
Web広告分析のチェックリスト11.
各種データは正確か？
Web広告の分析をするなら、扱っているデータが正確なものかどうかも確認しておく必要があります。
というのも、ソーシャル広告を出稿した場合やiPhoneユーザーの計測を行う場合、データにズレや重複が起こり得るのです。
たとえばTwitter広告の場合、クリック、リツイート、いいねなどをしたあと、指定期間以内にCV(コンバージョン)したものが成果となります。
しかし一般的な広告でいうCV(コンバージョン)とは、広告をクリックしてすぐに購入したものを指すのです。
また、ソーシャル広告とリスティング広告の両方を運用していた場合は、CV(コンバージョン)が重複してカウントされてしまう場合もあります。
このように、施策が変わればデータの取り方も変わってくる可能性があるのです。
この辺りを理解しておかないと、Web広告の分析を正確に行うことはできません。
Web広告分析のチェックリスト12.
広告の施策は網羅できているか？
Web広告の分析を行う場合、今あるデータを見るだけでなく、ほかに施策できるものがないかどうかを考えることも重要です。
広告運用はとにかく仮説を立てて実践し、検証、分析をして良いものだけを残す、という流れで行うものなので、取れる施策は網羅しておかなければいけません。
どれだけ多くの施策を試せるかが、Web広告運用の要となるのです。
Web広告分析のチェックリスト13.
広告の施策で無駄なものはないか？
Web広告を分析するさい、効果の出ていない施策を選別して排除することはとても重要な作業です。
Web広告は多くを試し、無駄なものを排除して最適化させるものなので、無駄を省くための分析は必ず必要となります。
基本はCVR(コンバージョン率)を判断基準として無駄な施策を省けば、どんどんとWeb広告の費用対効果は上がってくるはずです。
Web広告分析のチェックリスト14.
LP(ランディングページ)の直帰率はどうなっているか？
Web広告の効果を分析する場合は、LP(ランディングページ)の直帰率を確認することも重要です。
というのも、CVR(コンバージョン率)を確認して思った結果が出なかった場合、その原因が広告運用だけにあるとは限らないからです。
たとえばWeb広告での訴求がLP(ランディングページ)内の内容と合っていなかったり、LP(ランディングページ)で問題が起こっていてうまく表示されていなかったりした場合、LP(ランディングページ)の直帰率は高くなってしまいます。
もし効果の出ていない広告のCTR(クリック率)に問題がない場合は、LP(ランディングページ)の書き直しも考慮するべきです。
Web広告分析のチェックリスト15.
広告代理店とデータをうまく共有できているか？
Web広告の運用を広告代理店に任せており、分析も同時にやってもらっているのなら、データの共有がうまくできているかを確認するべきです。
たとえばCV時の顧客属性などは、取得してからできるだけ早く広告代店の担当者に伝えるようにしてください
そうすることで、広告代店が回すPDCAの速度が増し、より早くWeb広告の効果を実感できるようになるはずです。
Web広告の分析に使える測定ツール
ここからは、Web広告の分析に使える測定ツールを3つ紹介していきます。
- Googleアナリティクス
- WebAntenna
- F.O.X(Force Operation X)
詳細を説明していきますので、Web広告の分析に役立ててください。
Googleアナリティクス
(参考:Googleアナリティクス)
Webでビジネスを行っているなら、ほとんどの会社が使っているアクセス解析ツールです。
その名のとおりGoogleから無料配信されているツールで、アップデートも多く、多機能であるという特徴があります。
もしまだ使っていないようなら、今すぐにでも使い始めてみてください。
WebAntenna
(参考:WebAntenna)
WebAntennaは、間接的な効果(アトリビューション)の測定がとくに得意な測定ツールです。
リスティング広告、ディスプレイ広告、アフィリエイト広告、メールマガジンからの流入などについて測定ができます。
色々な施策のデータをまとめて管理することができますので、WebAntennaを導入すれば、レポート作成などにかかる時間を大幅に削減できるはずです。
F.O.X(Force Operation X)
(参考:F.O.X)
F.O.Xはスマホアプリに特化した測定ツールです。
国内アプリマーケットにおける導入シェア率は50%を誇っており、多くのWeb広告担当者が愛用しています。
アプリマーケティングを行っているのなら、ぜひ導入してみてください。
Web広告の効果を大きく上げる方法
同じWeb広告の施策で、費用対効果を大幅に上げる方法があります。
それが、「広告で売っている商品の値上げをすること」です。
Web広告を使って1000円の物を10件売っていた場合、値上げを行って単価1500円にすれば、単純に考えて費用対効果は1.5倍になります。
ただこの話をすると、「値上げなんて簡単にできるわけがない」と口にする社長が多いです。
確かに、しっかりとお客さんへ価値を伝え、価値通りの価格設定ができているのなら、そこから値上げを行うのは難しいかもしれません。
しかし中小企業に限って言えば、それができていない会社が本当に多いのです。
そのため、Web広告の分析を行うのなら、同時に商品価格に対してもメスを入れてみることをおすすめします。
【まとめ】Web広告を運用するなら分析と改善はどんどんと繰り返すべき
今回はWeb広告の分析についてお話をしてきました。
Web広告は、検証と改善を何度も繰り返しながら運用していくものです。
だからこそ検証結果の分析は、Web広告を運用するうえでとても重要な作業となります。
もしWeb広告を運用しているけれどいまいち良い結果が出せないという場合、ぜひ今回の記事を参考にしてみてください。
また、Web広告の運用をしているのなら、併せて商品の価格についても一考してみることをおすすめします。
Web広告の費用対効果を考えれば、商品の利益率は高ければ高いほど良いです。
ただもちろん、無理な値上げをしてください、という意味ではありません。
あくまでもあなたの商品やサービスが本来持つ価値をしっかりとお客さんに伝え、正当な価格で販売しましょうということです。
Web広告は、PDCAを何度も何度も回しながら効果を上げていくものです。
ぜひあなたの会社でも仮説、実践、検証、分析、改善を繰り返し、効果性の高いWeb広告運用を実現させてください。
