2回にわたりマーケティングにおけるクリエイティブ制作について話してきたが、最後にデジタルマーケティングをしていると必ず出てくる「クリエイティブの疲弊」という話について私の考えを簡単にお伝えして、クリエイティブのパートは一区切りとしたい。
「クリエイティブの疲弊」という言葉は、パフォーマンス系のデジタルマーケティングをしているとよく聞く言葉であると思う。特にSNS系やディスプレイ系のメディアの広告を運用していると、Weeklyの報告などでよく聞く話である。どのようなシチュエーションで使われるかというと、しばらくパフォーマンスがよいクリエイティブ（勝ちクリエイティブ）があったとして、その勝ちクリエイティブにより安価で多くのユーザーが獲得できていたとしたときに、ある日を境に他のパラメータは殆ど動かしていないのに、広告のパフォーマンスが悪化するケースがある。このような場合に、悪くなった要因は、勝ちクリエイティブの効果が薄れたことが原因と考え、パフォーマンス広告の運用においては「クリエイティブの疲弊」という言葉が使われる。もちろん、実際にクリエイティブが疲弊することはあり得るのでこのロジックを否定するわけではないが、正直言うと私はこの言葉が嫌いである。なぜなら、パフォーマンスが悪くなった原因を深く追求せずに、簡単にクリエイティブに責任を押し付けていることが多いと感じているからだ。
リスティングよりターゲティング精度が低いディスプレイ系広告
では、そもそもクリエイティブの疲弊というのは、どのようなロジックで起こるのかということを考えてみたい。
ここに簡単な円グラフを載せる。A～Dまである4つの項目をあるサービスのターゲット顧客のセグメントとその構成割合を示すと仮定してもらいたい。つまりAという訴求が最もマジョリティで59％のボリュームを占めている。前回も説明した通り、デジタル広告の利点はターゲティング精度の向上による顧客セグメントの細分化とコミュニケーションの切り分けが可能なことであるので、もし市場がこの円グラフのとおりであれば、広告運用の理想はA59％、B23％のように、顧客セグメント毎のユーザー層の分布通りに広告が配信されていくことである。しかし、以前に主要メディア毎の特徴を説明したときにも触れたが、実際にはメディアによってそこまで細かくセグメントを正確にコントロールできるわけではない。具体的には、リスティング広告とそれ以外のメディアで差が出てくるというのが現実である。どのメディアでもレベルの差は多少あるが、個々のユーザーの理解レベルはそれほど極端に変わらないと思う。その人がスポーツのニュースやコンテンツをよく見ていて、同時に男性用のファッションアイテムをよく見ていれば、スポーツが好きな男性ユーザーで、さらに登録情報から住んでいる場所や年齢層なども推測出来るかもしれない。まあ、どのメディアもこのように行動履歴分析や登録情報からユーザーのデモグラフィック情報や趣味嗜好を推測する。リスティング広告とそれ以外の広告で異なるのは、より細かいニーズの把握とそれを適切なタイミングで表示する「いつ」のコントロールをする能力である。具体的には、上記のユーザーが、Googleのサイト上で、「ビジネス、革靴、ブラウン」と検索すれば、その人がファッションが好きなのかなレベルのターゲティングから、この人は今茶色の革靴を買いたい人だというターゲティングまで、精度もタイミングも向上させることができる。それができれば、このキーワードを検索したタイミングで、茶色の革靴の広告をだすというドンピシャな広告の配信が可能になる。一方で、それ以外のメディアでは、ファッションが好きそうな男性という顧客理解であれば、革靴でなくスニーカーであったり、靴でもなくバッグであったり、スーツであったり同年齢層の人が買いそうなファッションアイテムの広告を満遍なく配信するということになる。
SNS、ディスプレイ系広告でクリエイティブが疲弊するパターン
この違いが理解できると、最初に私がクリエイティブの疲弊問題が主にSNSやディスプレイ系の媒体で起こりがちであるという理由が見えてくる。リスティング広告のようにターゲティングの精度が高く、タイミングも適切にコントロール出来る場合は、上手くいけばA～Dの各セグメントに各セグメントのニーズに合った訴求のクリエイティブを最初から出し分けて配信できる可能性が高い。理想に近い形である。
一方で、それ以外の媒体は、どうであろう。顧客の理解がファッションに興味がある男性くらいのセグメンテーションしか出来なければ、革靴（D）か、スニーカー（C)か、バッグ（B)か、スーツ（A)かの出し分けをすることは難しい。その状況で、広告の担当者が、この4つのアイテムをそれぞれターゲティングしたいと思って4つのバナーを作って配信したら、どのようになるであろう。おそらくAのスーツのバナーのパフォーマンスが最も良くなる。当然である、市場の59％のユーザーがスーツを欲しいと思っているからである。では翌週、その結果を受けて、クリエイティブの方針を決めるとどうなるであろう。おそらく、違うスーツのバナーを作ってみようということになる。例えば最初のスーツのバナーがネイビーであれば、追加でグレーのスーツの画像でバナーを作ってみようとなる。非常にロジカルである。おそらく、2週目の結果は、スーツ2つのバナーのパフォーマンスが5個の中で2トップであろう。ＡはＢに比べて2倍以上のユーザーがいる。少なくてもＣ、Ｄのバナーよりもパフォーマンスは良いはずである（ここで奇をてらいすぎてピンクのスーツのバナーを作ったりすると異なる結果になるかもしれないが）。こうなってくると、向こう2－3週間のＡＢテストを重ねるとＣ，Ｄのバナーは何回やってもパフォーマンスが上がらないので回していても仕方ないという話になり運用するバナーのリストから落とすことになる。
特に、最近の広告運用のAIは広告のパフォーマンスを早期に最適化するため、パフォーマンスのよいクリエイティブに配信を集中させることが多いため、C、Dのようなバナーは落とさなくても殆ど配信されなくなるということになる。こうなると、A、Bの2つのアイテムだけで文字通りABテストを繰り返すことになる。では、ここまでのABテストのプロセスにおいて各判断ポイントにおけるロジックの破綻があるであろうか？おそらく殆どないと思う。しかし、この方法を続けていると、どうなるであろう？C、Dのクリエイティブ配信を停止してしばらくすると、おそらくC、Dのクリエイティブが配信されないだけでなく、そもそもC、Dの顧客セグメント自体に広告が配信されないことになる。それは当然であろう。靴やスニーカーが欲しいといっている人に永遠とスーツとバッグの広告を配信し続けても反応するわけがないからだ。そうなると、本当は100あった市場の20％くらいはそもそも捨てることになる。こうなってくると結末はそろそろ想像出来るのではないだろうか？C、Dを切ってしまうと、次の悪者探しをし始めるので、AよりBが悪いとなる。この状況がしばらく続くと、Bも同じ運命をたどる。そうすると、始めは4つのアイテムを100のお客さんに向けて売ろうと思っていたものが、いつの間にか59のお客さんにスーツだけを売るマーケティングに変わっていってしまうのだ。もちろん広告の運用担当者にそのような意図はない。ただ、真面目にABテストをやっただけである。
この状態になると恐ろしいクリエイティブの疲弊というやつが忍び寄ってくる。それはそうであろう。意図はしていないが、ターゲットセグメントを6割程度に絞り込んでしまった上に、スーツしか訴求できるものがないのだから。先ほどピンクのスーツに触れたが、そもそもスーツという商材は見てくれのバリエーションが少ない。おそらく売れ筋のスーツといってもバナーで表現できるのは、ネイビー、グレー、ブラックくらいの2－3種類であろう。コピーやバナーの背景色で一生懸命バリエーションを増やそうとしても、おそらくパフォーマンスするものは限られてくる。どうなるかというと、数種類のバナーが同じ人に永遠に繰り返し露出されることになるわけである。これで、クリエイティブのパフォーマンスが落ちない方が不思議である。
クリエイティブが疲弊する前に起こっている問題を把握する
では、どうすれば良いのだろうか？まず、ABテストをするときに、なぜ、良いクリエイティブのパフォーマンスがよく、悪いものが悪いのかということを、ここで私が説明したように背景も含めて理解する努力をすることである。前回も申し上げたように、ABテストという手法は市場を正しく理解するための手法であって、単純なクリエイティブの勝ち抜きゲームではない。この例のABテストの事例の良くない点は、この勝ち抜きゲームを盲目的に実施してしまっていることにある。例えば、アイディアとして、C、Dのクリエイティブが殆ど配信されなくなるか、止めざるを得なかった時に、別のキャンペーンを切り出して、C、Dのバナーだけ回すことを試してみることは出来ないであろうか？C、Dのパフォーマンスが悪い理由を推測出来ていれば、そのタイミングで、いずれC。Dの顧客にリーチすらしなくなるリスクを回避する方法を考えたはずである。そのような準備をしておけば、Ｂが排除される時の受け皿にも出来るかもしれない。別のやり方で、例えば、ＡとＢだけになった場合には、Ａに寄りすぎる機械学習のデータを使わないようにするために、Ａ、Ｂのキャンペーンを作り直してゼロから学習をしなおすリセットという手法を取ることも有効かもしれない。そして、もしそれが上手く行くことが分かれば、Ｃ、Ｄのキャンペーンで同様な状況になったときの改善のオプションが増えることにも繋がるかもしれない。
まあ、改善のアイディアはあくまで一般論なので、その時の状況になってみなければ何が正しいか分からない。でも、ABテストの結果を表面的な勝ち抜きゲームから1－2回深ぼって考えることができれば、クリエイティブの疲弊のタイミングが遅らせられるかもしれないし、そもそも起こりにくい状況を構築出来るのかもしれない。しかし、勝ち抜きゲームをしているだけだと、ある日気が付いたら死にそうになっているAのみスーツキャンペーンをみて、クリエイティブが疲弊しましたとしか思わないわけである。でも、ここまでくれば直ぐに想像がつくと思うが、この状況では、幾らスーツのバナーのバリエーションを増やしても、バッグや靴のバナーを回しても、たぶん復活はしないであろう。
ABテストを単純作業にしてはいけない！
ABテストというのは、非常に簡単な手法で、はっきり言えば表面的に運用するのは誰でも機械的に行うことが可能である。しかし、ABテストを通じて、市場を理解し、マーケティングの基礎となる3要素を正しく把握するためには、広告システムの正しい理解と、それをもとに市場を分析するマーケティングの基礎体力の両者が揃っていなければいけない。
クリエイティブの疲弊というのは、一見正しそうな理由である。でも、多くの場合原因は他のところにあるし、そもそも疲弊する前に問題が起こっていることも多い。そこに逃げるのは簡単である。でも、自分の口からその言葉を発する前に、一度飲み込んで考え直してほしい。他に原因がないのかと。
