概論としてパフォーマンマーケティングの内容はここまででだいぶ理解していただけたかと思う。ここからは、日々の運用を行っていくうえで、現在主流の広告メディアや、広告手法について抑えておくべきポイントを説明する。
私がパフォーマンスマーケティングを行うときに、媒体選定の際に考慮する媒体の特徴は主に以下の3点である。
- メディアが保有しているデータを想像する
- 自分が獲得したいユーザーをメディアのAIがどう探そうとするか想像する
- メディアのAIの賢さのレベルを想像する
メディアが保有しているデータを想像する
パフォーマンスマーケティングにおいて広告の最適化を行うAIがどのように動いているのかは以前に説明したが、おさらいするとこんな感じである。広告主は、どのようなユーザーをいくらで、どのくらい獲得したいかという情報をキャンペーンの設定条件として指定する。以前の例でいえば、新規獲得CPA〇〇円で20代の顧客を取ってきてくれというような指示である。これに対してAIは、20代の年齢のユーザーに対して様々なクリエイティブやターゲティング、表示場所などの組み合わせで広告を表示してみて、CTRが高い顧客、CVRが高い顧客などのサンプルを収集して、そのユーザーの共通項を自社の保有するデータから割り出す。そしてその共通項をもつユーザーに絞って広告配信をしてユーザーを獲得してサンプル量を増やし、共通項の分析精度を高めていく。
このプロセスを見ていくと、AIが最適化を実施するにあたって活用しているデータは大きく2種類あることが分かる。ひとつは、広告主がこういうユーザーを獲得したいと指示を出すときに提供する顧客の特徴を表すデータである。それは設定のための目標数字であったり、実際に成果として認識された顧客を特定するデータであったりである。そして、もう一つのデータは、広告主から提供された顧客に基づいて、ターゲットとするユーザー像を絞り込んでいく分析に活用されるメディアが保有している情報である。
そして、当然ではあるが広告メディアのターゲティングの精度とメディアとしての特徴は、後者のメディアが保有する情報の違いによって生まれることになる。
といっても、余りイメージがしにくいと思うので、少し具体例を上げて説明したい。ちなみに、以下で私が述べる媒体ごとの特徴や活用データについての見解は、各メディアが公表しているわけではなく、私が長年ユーザーとして活用している中で傾向として感じていることである。どのデータをどのように入手し、どの範囲で使っているかはおそらくメディアの社内でも一部の人しか知らない相当な機密情報ではあると思うので、正解をしることはおそらく不可能だと思うので、そのレベルの意見だと理解したうえで、参考になりそうな部分を活用していただけたらと思う。
例えば、パフォーマンスマーケティングの具体事例の中で年代別のターゲティングについて言及してきた。年齢、性別などは、いわゆるデモグラフィックデータといわれ、マーケティングのセグメンテーションの手法としてはかなり昔から使われているユーザーターゲティングの分類手法である。しかし、例えば年齢というセグメンテーションの正確性についてもメディアによってかなり異なる。例えば、GoogleとFacebookを比較して考えてみよう。おそらく、Googleの数あるサービスの中で、ユーザー数が多いものをピックアップすると、こんな感じだと思う。検索、Gmail、Youtube、Google Play、Google Map、、、Googleのメニューアイコンに並んでいる順番をみても、たぶんそれほど外れていないと思う。では質問。これらのサービスを利用するにあたって貴方はGoogleに貴方の年齢を教えたであろうか？私の記憶ではたぶん年齢は聞かれていない気がする。YouTubeなどのChild設定的なもので子供の年齢を設定したことなどはあるかもしれないが、普通の成人ユーザーはわざわざ年齢の情報を提供していないと思う。
一方で、Facebookはどうだろう。こちらはFacebookのアカウントを作る時に必須かどうかは忘れたが、大抵の人は生年月日を登録している。よく誕生ににおめでとうコメントがたくさん届いたりするのは、貴方がFacebookを登録するときに自分の生年月日を教えたからである。
と考えると、GoogleとFacebookでは一番簡単そうに見える年齢層別のターゲティングの正確性に違いが出そうな気がするが、私の経験では事実年齢別のターゲティングの精度などはFacebook系の媒体の方がGoogleと比較して正確な印象を持っている。たまにGoogleの広告が配信されているユーザーの年齢セグメントの情報など確認すると、半分とは言わないが結構高い割合のユーザーは年齢層不明にカテゴライズされている。
では、ユーザーがどのようなことに最近興味を持っているかを特定するためにはどのようなデータを活用しているであろうか？おそらくGoogleで最も重視して活用されていそうなデータは検索語句の履歴なのではないかと思う。このデータはユーザーがプロアクティブにテキストで検索語句を入力していしているということなので、ユーザーの強い意志を反映したデータであることが多いからである。それ以外には、Googleの提供する様々なコンテンツ例えばYoutubeやNewsなどで閲覧しているコンテンツの内容によってその人の趣味嗜好を把握しているかもしれない。例えば、私であれば野球のYou Tubeコンテンツや冬であればスキーのレッスン動画のようなものをよく見ているので、そのあたりのスポーツ好きのユーザーであると認識されているかもしれない。例えばGoogleMapで見られている地域情報をみれば、少なくとも私が日本の関東圏に住んでいる人間であることも予測出来るであろう。
おそらくFacebook系のようなSNSメディアにおいても、そのユーザーがフォローしているアカウントの配信コンテンツの内容の傾向やLikeボタンをタップした投稿の内容の解析などから、その人の趣味嗜好は把握している気がする。場所を特定して投稿するケースが多いInstagramなどでは、ある程度エリア情報の特定も出来ている気がする。
一方で、Googleが得意でSNSが不得意そうなターゲティングもある。例えば、私が直近まで働いていた特定職種の転職需要のようなターゲティングである。例えば、あるユーザーが「看護師、転職、東京」などと検索すれば、相当高い確率でその人が看護師で東京近郊で転職先を探していると推測してもよいと言える気がする。しかし、もちろん人にもよるが、看護師の人でもプライベートの時間まで看護の仕事に関わる情報や転職にまつわる情報をSNS上で調べているということは多くないため、SNSメディアは、相対的に特定職種の転職に興味があるかどうかを知る情報は持っていないように私は感じていた。
ここで説明した事例は、あくまでごく一部であるし、正解かどうかは知る由もないが、おそらくそれほどずれてはいないと思う。
繰り返すが、ここで説明した内容は私の経験に基づく想像で、メディア側は教えてくれない内容である。では、どうすれば、これらの情報を精度高く想像できるようになるのであろうか？パフォーマンスマーケティングの運用の仕事をしようと思う方は、自分が広告配信をする媒体はある程度ユーザーとして利用しておくことは必要であると私は考えている。それぞれのメディアを利用しながら、どのようなデータを自分がいまメディアに提供しているのかを使いながら考えてみると、ここで私が想像しているようなことがわかると思う。それ以外にも、実際にメディアを利用しながらターゲティングの方法を推測する良い方法として、自分に配信される広告の内容をみて、なぜその広告が自分に配信されているのかを考えてみるのも大変参考になる。
どんなに賢いAIも保有していない情報は間違いなく分析できない。それぞれのメディアがどのような情報を蓄積し、活用していそうなのかを予測しながら媒体ごとの特徴の理解を深めてほしい。
自分が獲得したいユーザーをメディアのAIがどのように探そうとするのかを想像する
前述のメディアごとの保有データの説明で、看護師の転職ユーザーの話をしたので、この例をもとに、メディアのAIがこのターゲットユーザーをどのように探すのか想像してみよう。しつこいが、これは私の想像で、正解かどうかは分からない。
一つ目の方法はGoogleやYahooのような検索機能を持っているメディアであれば、「看護師 転職 東京」の検索をしたユーザーが有力なターゲットになることはほぼ間違いない。次に有力そうなユーザーは、例えば看護師専門の転職サイトを閲覧した履歴はどうであろう。これも少なくても看護師で転職に興味があるという推測は出来そうである。では、IndeedやDodaのような看護師に限らない転職サイトの閲覧ユーザーはどうであろうか？これは転職には興味がありそうだが、看護師である確率は低そうである。では、看護師の仕事着や仕事で使うツールの通販サイトの閲覧者はどうであろう。今度は看護師である可能性は高いが転職したいかどうかが分からない。しかし、一般転職サイトと看護師用品通販サイトの両方の閲覧履歴があれば可能性は格段に高くなる。次に、看護師は女性比率が圧倒的に高いため、コスメ系のサイトの閲覧者はどうだろう。もちろんこのセグメントは看護師も含まれているのは間違いないが、看護師でもなく転職に興味のない人に大量の広告が配信されてしまうので、パフォーマンスは悪そうである。
このように、ちょっと考えただけでも、東京で転職したい看護師を膨大なWebユーザーの中から絞り込んでいく方法はいろいろ思いつきそうである。ここに挙げた例は、相当ストレートな具体例になるが、AIに膨大な学習データを渡すことが出来れば、私の想像では思いもつかないような東京で転職したい看護師を特定するための共通の条件などが見つかるのかもしれない。
この例は、なんとなくGoogleの自社サイトとアドネットワークのような外部媒体も含む広告ネットワークの情報を同時に活用出来るケースを想定して書いた。では、このうちSNSサイトのような自社のメディア内の情報を中心にターゲットをしなければいけないメディアで、実現出来そうなターゲティングの手法はあるだろうか？閲覧サイトの組み合わせのような情報は彼らは殆どもっていないと予想されるので、じつは殆ど実現できない手法となる。おそらく彼らは自社に蓄積されている大量の投稿データやアカウントデータを詳細に分析してコンテンツ毎、アカウント毎のラベリングのようなことはしていそうな気がするので、上記の例でサイトというワードを投稿／アカウントと置き換えればそのまま使えそうな気がするが、その精度とデータの保有量には私の勝手なイメージでは結構な差が出て来そうな気がする。
自分がターゲットとするユーザーを獲得しやすいのはどのような媒体かを考えるとき、各メディアの保有データを検討したうえで、ここで例に挙げたような自分であったらどのようなデータを使ってターゲティングするのかなど考えてみると、媒体のポテンシャルが想像出来るかもしれない。
メディアのAIの賢さのレベルを想像する
自分で書いておきながら申し訳ないが、メディア毎のAIの賢さのレベルを想像することはなかなか難しい。なぜなら、広告運用のパフォーマンスを見ていても、パフォーマンスを左右する要素は、キャンペーンの構成、予算設定、ターゲティング設定、クリエイティブ、競合環境など、AIの精度以外にも多くの要素があり、AIの精度、賢さを切り分けて比較することが非常に難しいと感じるからである。
しかも、AIというのは中身を想像することは出来ても、多くの場合利用者に対してはブラックボックスであることが多いため、実際になにを行っているのかを知ることも困難である。
このため、完全に独断と偏見による私の印象となってしまうが、残念ながら日系のメディアよりはGAFAとわれるGlobalメディアの方がAIの精度は高いというのが私の第一印象である。理由は2つで、客観的に見ていても、まずサービスの開発に投入しているエンジニアの質と量が日系のメディアと比較して大きな差がありそうであるという事実。そして、これはデータが先か、AIが先かという話にもなるが、Globalでサービス展開しデータを保有する企業と、ほぼ日本のみでサービスを提供する日系企業では、AIの学習量が圧倒的に違うため、どうしてもAIの賢さに差が生まれてきてしまっている印象を受けている。
なぜ、このような曖昧な話をわざわざするのかといえば、もし日系のメディアでの運用が上手くいっていないときに、AIにやらせようとしている広告最適化の条件が複雑すぎないかということは常に念頭に置いておくべきだと思うからだ。AIの学習精度はAI自体の精度とデータの量と質により決まると基本的には考えているが、それぞれの要素で劣っているメディアに他のメディアでやっても上手くいかないような複雑なターゲティングの運用をさせても上手くいく可能性は基本的に低いと考えたほうが無難であるからだ。もちろんPDCAで小規模に試すことは全く問題ではないが、あまり深追いすることはリスクを伴うと考えたほうがよい。
ここまで見てきたように、デジタル広告のメディアといっても、それぞれのメディア毎に得意不得意があり、AIがなんでも解決してくれるという期待も過剰であるというのが実態である。現実的には、お金を使ってテストマーケティングをして、自社の広告運用にそれぞれの媒体が適しているのかどうかを少しずつ試していくしかないのであるが（当然論理的に上手くいかなさそうでも、良い結果が得られることもあるので）、改善スピードを上げるための優先順位付けであったり、運用開始後のPDCAを回すディレクションの選択の精度を上げるために、今回議論した内容の理解は重要であると考えている。
