AppsFlyerのクリエイティブ最適化ソリューションでクリエイティブを成功させる方程式を解き明かす
広告業界は今まさに転換期を迎えています。マーケターが今後も競争に勝ち抜くためには、プライバシーに対する消費者の期待や、規制当局による監視の強化に迅速に適応しなければなりません。
こうした中、利用できるデータがファネルの下部ほど減少する現状においては、クリエイティブやその他アッパーファネルの指標のデータがますます重要になっています。
クリエイティブは競合に差をつけるチャンスを生み、パフォーマンスを最適化するための強力な手段です。実際、Nielsenが広告効果を高める5つの鍵を特定したところ、もっとも効果的な要素はクリエイティブで、その割合は全体の49%を占めました。
クリエイティブは、あらゆるキャンペーンの成功を左右する中心的な要素として、オーディエンスを惹き付けて購入につなげる役割を担います。では、ターゲットオーディエンスに真に響くクリエイティブアセットを作成するにはどうすればいいのでしょうか。また、クリエイティブの効果を高めてキャンペーンを最適化し、広告費からより多くのリターンを得るには何をすべきなのでしょうか。
これは考える価値のある質問です。
クリエイティブの最適化を妨げる要因
クリエイティブの最適化は、マーケターの多くが直面する課題です。クリエイティブのパフォーマンスの最大化と目標の達成を阻む要因はいくつかあり、多くのマーケ―ターを悩ませています。
では、よくある要因について詳しくみていきましょう。
- 異なるネットワークからのクリエイティブデータが手作業で集約されている：このような状況では時間がかかり、ミスも発生しやすくなります。その結果、クリエイティブのパフォーマンス指標を迅速かつ正確に標準化して分析することが難しく、大きな非効率が生じています。
- クリエイティブのパフォーマンスを詳細に可視化できない：これにより、キャンペーンに関する優れた意思決定ができない場合があります。粒度の細かいデータがなければ、クリエイティブの選択や配置を最適化したり、広告疲れを検出したりすることはできません。
- どのクリエイティブがもっとも効果的かを判断できない：広告主の多くは、オーディエンスにもっとも響くクリエイティブが何かを明確に把握できないまま、いくつものクリエイティブにリソースを投入しがちになります。当て推量でのキャンペーンでは、その潜在的な効果を最大限に発揮できません。
- ユーザー獲得チームとクリエイティブチームの連携が取れていない：こうした環境では、キャンペーン目標に沿ったクリエイティブプランニングを行うことが困難です。各チームがばらばらに作業することで、クリエイティブのアイデアがユーザー獲得（UA）戦略や目標と一致しなくなり、効果的な結果が得られにくくなります。
つまり、クリエイティブの作成に重要なのは、ファネル全体を包括的に理解し、データにもとづくインサイトを活用するということです。そうでなければインパクトのあるクリエイティブは作成できず、ROAS（広告費回収率）とLTV（顧客生涯価値）の向上を促進することは困難です。
AppsFlyerのクリエイティブ最適化ソリューションのご紹介
AppsFlyerの新しいクリエイティブ最適化ソリューションは、クリエイティブアセットの可能性を最大限に引き出すためのソリューションです。これによりUAチームとクリエイティブチームはデータにもとづく意思決定を行って広告費を最大化し、クリエイティブ戦略を成功させる方程式を理解できます。
クリエイティブ最適化ソリューションを活用すると、以下が可能になります。
- 複数チャネルにまたがるすべてのクリエイティブを一元的に計測：複数のメディアソースにまたがるクリエイティブのパフォーマンスを包括的かつ公正に可視化できるため、ファネル全体を総合的に把握できます。コスト、インストール数、クリック数といった主な指標だけでなく、リテンション率や顧客生涯価値（LTV）など、ダウンファネル（購入後のファネル）の指標に関するインサイトも取得できます。
- 広告疲れの回避とROAS（広告費回収率）の向上：業界最高レベルのパフォーマンスインサイトを活用できます。これによって広告疲れに積極的に対処し、広告費をより適切に配分できるため、コンバージョンの増加をもたらす勝利の方程式と戦略を強化できます。
- AIを活用したインサイトで、よりインパクトのあるクリエイティブを作成： クリエイティブに関する詳細なインサイトとパフォーマンスデータを取得できます。これによってクリエイティブのバリエーションや要素、状況を分析し、パフォーマンスを高める特徴とそうでない特徴を見極められます。AIとコンピュータビジョン技術の応用によって実現したこの機能は、クリエイティブコンテンツを複数の要素に分解することで、分析手法に大きな変化をもたらします。具体的には、クリエイティブをそれぞれ、パターン、形状、色といったより小さな構成要素に分解した後、オブジェクトや人物、状況などを識別します。たとえば、ある動画に猫が登場する場合、その独特な形状や特徴によって猫と判断するというわけです。こうしたインサイトをすべて活用することで、データ主導の意思決定を行い、優先順位付けや修正を行えます。
- クリエイティブのパフォーマンスを信頼できるデータに変換してビジネスインテリジェンスに活用：マーケティングエコシステムにおける新たな動向が組み込まれたクリエイティブ最適化ソリューションは、信頼性が高く、簡単にアクセスできる最新のシステムです。クリエイティブのデータ統合プロセスを合理化して、信頼できるデータソースを確保するため、データにもとづく適切な意思決定が可能になります。
- コラボレーションしやすい環境でクリエイティブのアイデア出しと最適化を促進：クリエイティブチーム、マーケティングチーム、広告代理店間の連携を促進します。使いやすいギャラリーでクリエイティブアセットのレビューや分析ができるため、効果的なチームワークとより良い意思決定が実現します。
クリエイティブ最適化ソリューションは、クリエイティブの効果的な計測と最適化を可能にし、チーム間のコラボレーションを促進します。パフォーマンスを最大化してクリエイティブの可能性を引き出し、効果を最大限に高める鍵となるのが、このソリューションなのです。
使用例
続いて、クリエイティブ最適化がマーケティング活動を効率化して成功に導く、具体的な方法をご紹介します。
- 広告疲れの検出：異なるメディアソースで同じクリエイティブを使用する場合、複数のチャネルやキャンペーン、地域をまたいで広告疲れを特定するのは非常に困難です。このことが、キャンペーンの拡大やクリックパフォーマンスの最適化を妨げる要因となってます。クリエイティブ最適化ソリューションなら、コスト、IPM（1,000インプレッションあたりの生成インストール数）、eCPIなどの指標を用いて支出上位のクリエイティブを比較できるため、広告疲れを効果的に検出できます。これによりキャンペーンを迅速に最適化して、パフォーマンスを向上させられます。
- 高パフォーマンスと低パフォーマンスにつながる特徴の特定：粒度の粗いデータや当て推量で新規や既存のクリエイティブを分析しても、大抵は効果的な意思決定の妨げとなり、クリエイティブの個々の特徴のパフォーマンスを正確に評価できません。しかし、AIを活用して各クリエイティブの状況や要素を分析することで、高パフォーマンスや低パフォーマンスにつながる特徴を特定できます。このデータをもとに最適化の優先順位付けを行い、データ主導の意思決定を行うことで、クリエイティブの全体的なパフォーマンスを向上させられます。
- クリエイティブテストの分析：クリエイティブには多様ないくつもの特徴があるため、ネットワークや地域、あるいはOSによってパフォーマンスのパターンは異なります。継続的なクリエイティブテストからインサイトを引き出して分析するのが難しいのはこのためです。クリエイティブテストを効率的に分析するには、高いパフォーマンスを生む要素をすばやく特定し、迅速な意思決定を行う必要があります。クリエイティブ最適化ソリューションなら、テストされたクリエイティブの包括的なパフォーマンス分析を行い、コストとインプレッションのシェアの大部分を占めるクリエイティブを特定できます。
- より深いクリエイティブ分析：いくら魅力のあるクリエイティブを作成できても、パフォーマンスデータを利用できなければ、意思決定はデータにもとづくインサイトではなく、直感に頼るしかなくなります。管理画面にタグを自動的に組み込むことで、ピボットや時系列による傾向分析を行ったり、特定の要素やコンセプト、期間、その他該当するタグによってデータをフィルタリングしたりすることが簡単にできるようになります。
上記は、AppsFlyerのクリエイティブ最適化ソリューションが、キャンペーンパフォーマンスを向上させる方法のごく一部です。このツールではデータの集約だけでなく、広告疲れの検出や個々の特徴の分析にいたるまで、マーケティングキャンペーンを最適化してクリエイティブの可能性を最大限に引き出すために必要な、すべてのツールと機能を提供します。
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