広告のターゲティングに悩んでいる方へおすすめ！広告配信結果を活用しユーザー特定する方法

広告配信結果をシードデータに活用

性別・年齢・居住地域などから「こんなことに興味をもった人に広告配信したい」と考えターゲットを絞って配信してみたがクリック率やコンバージョンがさほど良くならなかった、という経験はないでしょうか。

もしくはターゲットがまだ不明確でどのようなユーザーが顧客になるのかがわかっていないケースもあると思います。

こういった場合におすすめなのが、OTAKADでの広告配信データからターゲットを見つけ最適化をはかる方法です。

まず、想定しているユーザーやノンターゲティングで配信をしてみることで、どのようなユーザーがサービスに興味をもっているのかがわかってきます。

OTAKADでは、広告のパフォーマンスデータを蓄積することができます。たとえば「広告をインプレッションした」「広告をクリックした」「ランディングページに訪れた」といったデータを取得することが可能です。

クリックをKPIとしているケースであれば、クリックしているユーザーを蓄積していきます。

“STEP２” で広告主様のサービスに興味をもったユーザーが蓄積されていくと、さまざまなデータポイントから特徴が導きだせるようになっていきます。OTAKADではこのデータをシードデータという「機械学習アルゴリズムでの種となるデータ」としてユーザーの予測に利用します。

クリックしたユーザーから類似ユーザー群を見つけだし、同じKPIを満たしてくれそうなユーザー群を作りだしていきます。

たとえば１人のユーザーデータから、同じ境遇にありそうなユーザーを１０人ほど見つけだし、その１０人の中でクリックしてくれた人に絞り、そこから３０人のユーザー群を作りだす。といった具合に徐々に精度を高めていきます。

“STEP３” で類似ユーザー群を作りだしたあとは、広告を配信していきます。

配信を開始したらまた “STEP２” と “STEP３” をくりかえし、広告のパフォーマンスを維持しながら新たな顧客へ広告を届けることができるようになります。

広告配信結果で利用できるデータの一部をご紹介します。

サイト上で計測可能なデータであれば、ほぼ対応可能です。
くわしくは営業担当者までご相談ください。

・ディスプレイ広告

・ランディングページ・タイアップ広告ページ

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