第２部

2014年2月13日 株式会社サイバーエージェント インターネット広告事業本部 データアナリスト 安井翔太

簡単な自己紹介

氏名： 安井 翔太 （Shota Yasui）

所属： インターネット広告事業本部 ディスプレイ戦略局

経歴

・2006-2011 立教大学 経済学部 経済学科

・2009-2010 アメリカ合衆国ウェスタンミシガン大学交換留学

統計学・計量経済学を勉強し始める。

・2011-2013 Norwegian School of Economics, Master of Science in Economics

経済学修士号取得

・2013 サイバーエージェント入社

こんなことしてました。

専門 • 環境経済学

• 資源経済学

• 計量経済学

研究 • 養殖サーモン価格の周期性の研究

• 最適な環境税の計算

アジェンダ

1. ウェブとマス広告の関係性を見る必要性

全体最適：マスとウェブの予算配分

個別最適：マス広告の効果を加味したウェブ広告運用

2. 事例

マス広告のウェブ広告への効果可視化

3. 可視化した情報の利用例

何故ウェブ広告とマス広告の 関係が大事なのでしょう？

究極的には・・・

より効率的なマーケティングをするため。

二つの道

個別最適化

理想的には・・・

マス含む全ての広告の効果を分析し、効率の良い物から順に予算を振りたい。 →ウェブ広告だけで行ったものがいわゆる「アトリビューション分析」

アトリビューション分析

ウェブ内の全体最適を考えるときに用いられる。 ユーザーの行動データから広告のネットワークを考える。 (マルコフ連鎖やベイジアンネットが応用される)

Aに100万円投じると、広告Bのクリックを1000、広告Cのクリックを500誘発し、それがCVを30生み出す。 こういった結果をもとにそれぞれの広告への予算配分を計算する。

ウェブマーケターとしては

この手法にマスも含めるという “トータルなアトリビューション” への拡張を考えるのが自然。

理想の話（アトリビューションの拡張）

もしすべてのユーザーにおいてマス広告の視聴の有無がわかったら・・・

広告A

広告B

広告C

CV

この様なデータの入手は非常に困難

広告A

広告B

広告C

CV

北米なんかでは・・・

Marketing Mix Modelingという 前からある考え方を改善する流れが強い。

よくあるモデル例

売上𝑡 = 𝜙0 + 𝜙1テレビ𝑡 + 𝜙2ラジオ𝑡 + 𝜙3新聞𝑡 + 𝜙4ネット𝑡 + 𝜀𝑡

現状は色々な調査会社が改善案を出して競っている状況。 →決定的な分析方法はまだない。

ただ日本では浸透していない

マーケティングの部署が 縦割りになっていたり・・・

データ分析に馴染み が無かったり・・・

現実的な道

個別最適化

オンラインマーケ単体で何が出来るのか？

＜目標＞ マス広告の予算は既に決まっている状態で、 マス広告からの効果を効率的に利用する事を目指す。 ＜問題＞ 効果があるのは解ってるのだけど、 どこにどの程度あるのか？が解らない。 ＜解決へのステップ＞ ①効果を可視化する。（計量時系列分析の応用） ②それに基づいた運用・プランニングを考える。

分析事例①

事例①

目的：ＴＶ・ＴＶショッピング・新聞のインターネット広告への影響を可視化する。

検索

ディスプレイ

アフィリエイト

CV

折込チラシ

テレビCM

テレビショッピング

①TVCMからKW検索数

＜仮説＞ • 「ある種の商品」に興味のあって本来他社も出稿する様なKWで検

索する人が、CMで「特定の商品」に興味を持ってその訴求で検索。

テレビCM 商品名訴求

競合KW

分野に興味があって検索！ CMで特定の商品に 興味を持って検索！

競合KW 商品名KW

分野に興味があって検索！

商品名 GRP投下量 上昇

当日(t)

商品名

明日への効果

当日の効果

社名 TVCM

社名

明後日への効果

その他

翌日(t+1)

その他

商品名

社名

その他

2日後 (t+2)

こういったインパルス応答 を見てみました。

例）サイバーエージェント

例）アメーバピグ

例）無料ゲーム

事例①

①TVCMから検索数

＜結果の解釈＞ • その他KW(キーワード)で検索していた人が、訴求軸であった「商品名」ではなく「社名」に流れていた。

テレビCM 商品名訴求

競合KW （その他）

競合KW （その他）

社名KW

分野に興味があって検索！ CMで特定の会社に 興味を持って検索

分野に興味があって検索！

①CMでサイトPV/UUは伸びるか？

＜仮説＞ • テレビCMによって興味が喚起されてサイトへの流入が増加する。 • スマホでも検証

テレビCM

ページ観閲

自社サイト 自社サイト

UU増？

PV増？

①CMでサイトPV/UUは伸びるか？(PC)

＜結果の解釈＞ • ユニークユーザー数の増加効果は検出されるには小さすぎる。 • PVは増加されているので一度来訪しているユーザーが再度来訪す

るきかっけになっている？

テレビCM

ページ観閲

自社サイト 自社サイト

ページ観閲

UUは増えない

PVは増加していた

①CMでサイトPV/UUは伸びるか？(スマホ)

＜結果の解釈＞ スマートフォンにおいてはページ観閲数もユニークユーザーも増加。

テレビCM

ページ観閲

自社サイト 自社サイト

UU増加

PV増加

＜結果の解釈＞ TVショッピングで十分な情報を与えられ、そのまま電話などでCVしていると考えられる。

テレビショッピング

ページ観閲

自社サイト 自社

サイト

?

十分な情報を得たので サイトに来訪しない

電話でCV してるかも

UU減

PV減

事例①

分析事例②

目的：時間別のデータを分析してより短期的なＣＭの効果を計測したい。

GRP投下 UU数 TVCM

UU数

t

t+1

t+2

ｔ+3

UU数

UU数

t+4

UU数

事例②

＜仮説＞ TVCMを視聴したことによってサービスに興味を持ってもらい、より多くのユーザーに利用してもらえる。

テレビCM

サービス利用

自社サイト 自社サイト

サービス利用

事例②

＜結果の解釈＞ TVCMを視聴したことによってサービスに興味を持ってもらい、より多くのユーザーに利用してもらえていた。

テレビCM

サービス利用

自社サイト 自社サイト

サービス利用

事例②

こういった結果を どう生かすか？

マスの訴求がユーザーを訴求通りに動かしているかを見る

●狙った訴求に行っていない場合がある。 ●そもそも効いていない広告もある。 ●競合KWに行っている場合には無駄なコストが掛かる可能性がある。

テレビCM

訴求KW 競合するKW

狙ったKWで検索していれば・・・

RTG

時間

リターゲティングの強化 • 入札を強める • 予算上限設定 マスを見たユーザーにちゃんと広告が表示されるようにする。

リタゲ広告の強化のタイミングは 分析結果を参照して決める

まとめ

まとめ（２部の流れ）

1. マスとネットを含んだ全体の予算配分を考慮するのであればMarketing Mix Modelingを行う。（全体最適）

2. マスからネットへの影響を可視化して、運用の効率を上げましょう。（個別最適）

3. 個別最適に関する可視化の事例。

4. 可視化した情報の利用例。

Q&A