オプティマイズについて勉強してみる
Line
2012/10/24(水)

こんにちは。

今日はオプティマイズ(最適化)についてすこし勉強していきたいと思います。

現在では各アドシステムがオプティマイズエンジンを搭載しています。アドシステムでキャンペーンを管理するひとは、ただ単純に配信するよりも「システムが持つオプティマイズ x ブラックリスト管理などの運用」で成果を向上させていったりします。

CTRオプティマイズ

成果としてクリックを重視するタイプのオプティマイズです。クリックされた枠や時間帯、ユーザー、ユーザーが所属するセグメント、ドメイン、などなど「クリック」というイベントを最大化するための指標を抽出して広告配信スケジュールに反映します。

CPAオプティマイズ

成果としてコンバージョンを重視するタイプのオプティマイズです。コンバージョンに貢献した枠や時間帯、ユーザー、ユーザーが所属するセグメント、ドメイン、などなど「コンバージョン」というイベントを最大化するための指標を抽出して広告配信スケジュールに反映します。(ここまで「CTRオプティマイズ」のコピペ)

CPAオプティマイズはさらに突っ込んだオプティマイズが存在します。それは注文金額との掛け合わせによるオプティマイズです。たとえば以下のようなコンバージョンデータがあったとします。

コンバージョンA:商品点数5件、小計6,200円
コンバージョンB:商品点数3件、小計4,100円
コンバージョンC:商品点数1件、小計31,000円

見て分かる通り、同じ1コンバージョンといってもコンバージョンCがもっとも経済的価値が高いです。コンバージョンCが多くなるようにウェイトをバランシングしてオプティマイズをかけていくのが、コンバージョン金額も考慮に入れたCPA by ROIオプティマイズです。

 

いかがだったでしょうか?

システムや設定変更でできる改善には限界があります。クリエイティブやキャンペーンそのもののコミュニケーションデザインなどを見直したほうがよほど改善の効果がみられることもあります。しかし前向きに捉えれば、それぞれのアプローチにおいてベストを尽くすことが重要です。それでは。