コンバージョンの価値を高める: 重要なビジネス成果に最適化するための新しいツールのご紹介

Metaは、総合的な広告パフォーマンスの向上を支援するため、バリュー最適化やインクリメンタルアトリビューション、値のルールなどの一連の製品を展開しています。これらは重視する成果の種類や、効果測定方法について情報を共有できる製品です。

一口にコンバージョンと言ってもその価値には差があり、マーケターとしては、利益の最大化や、解約率の低いサブスクリプション登録の促進、特定の利用者層へのリーチなど、重要なビジネス成果を生むコンバージョンを重視したいところです。最近のテストでは、パフォーマンスの目標でコンバージョンの総数ではなく「コンバージョン値の最大化」を使用した場合に広告費用対効果(ROAS)が平均で12%高くなることが分かりました。

AIを使って広告を掲載する今の時代、最もパフォーマンスが高くなるのは、関連性の高い顧客を柔軟に見つけられるキャンペーンです。こうした背景のもと、Metaは、広告システムを重要なビジネス成果に最適化できるようにすることを目指しています。最適化するには、1) 何を重要業績評価指標(KPI)に設定するか、2) どのように(メディアチャネルをまたいで)効果測定またはアトリビューション分析をするか、の2つの問いを考えていただく必要があります。

達成したいKPIを定義する

重要な成果に最適化できる機能の1つが、バリュー最適化です。これは、複数のKPIを達成するのに役立ちます。

• 購入金額に基づくROASを重視する場合(グローバルで利用可能): 以前からあったバリュー最適化ソリューションのアップデートにより、コンバージョンの数だけを最大化する場合と比べてROASが平均で12%向上しました。これは例えば、バリューに最適化した予算$200のキャンペーンで、ROASが2で4件の購入から$400の売上を得るよりも、ROASが2.5で3件の購入から$500の売上を得たい場合などに使用します。
  
• 利益率に基づくROASを重視する場合(テスト中): 利益率は商品によって異なるため、同じような商品でも$30のものを売るよりも、$20のものを売ったほうが利益が多くなることもあるでしょう。この課題に対処するため、現在、売上からの利益に関する情報をコンバージョンAPI経由で送信できるようにする機能をテスト中です。この機能を使えば、購入金額ではなく利益をリターンとするROASを重点的に追求できます。
  
• 非購入イベントの値に基づくROASを重視する場合(順次グローバルに展開中): 広告費用対効果の指標は、必ずしも購入金額や利益とは限りません。初回購入者やサブスクリプション登録者の獲得など、カスタムイベントや購入以外の標準イベントの値に基づいてROASを計算することもあるでしょう。これを念頭に、Metaは購入以外のイベントの値に基づいてROASを最適化する方法を導入しました。現在、順次グローバル展開を進めています。これにより、どのようなイベントについても[コンバージョン値の最大化]をパフォーマンスの目標に設定し、ROASの最大化を図ることができるようになりました。

美容ブランドのLaura Gellerは、新規顧客の獲得がテーマのキャンペーンでROASの改善を図るため、バリュー最適化で「初回購入者」のカスタムイベントを使用しました。このように、単に新規顧客を獲得するだけでなく、ROASが高い新規顧客の獲得を優先するようMetaの広告システムに実質的に指示を出した結果、通常の新規顧客獲得キャンペーンと比べ、ROASを46%高めることができました。

チャネルをまたいだ効果測定の方法を決める

チャネルや広告プラットフォームごとのROIのアトリビューション分析は、広告主によってまちまちであることが少なくありません。Metaの広告システムが広告主の重視する成果を追求できるようにするには、広告主が効果測定の方法をMetaに共有するためのオプションが必要です。

• チャネルのパフォーマンスをインクリメンタリティテストに基づいて測定する場合: Metaは先日、インクリメンタルアトリビューションのグローバル展開を完了しました。これは市場で唯一、インクリメンタルコンバージョンにリアルタイムに最適化し、それをレポートすることができる製品です。インクリメンタルアトリビューションをテストした広告主では、通常のキャンペーンと比べてインクリメンタルコンバージョンが平均で46%増加しました。自らコンバージョンリフトテストを実施した経験がない広告主であっても、コマースマネージャで設定を切り替えるだけで、キャンペーンを自動的にインクリメンタルコンバージョンに最適化できます。
  
• チャネルのパフォーマンスをマルチタッチアトリビューション(MTA)で測定する場合: Adobe Advertising、Northbeam、Rockerbox、Triple Whaleなどのパートナーと分析機能を連携することで、クリックレベルの細かいアトリビューション情報(例: 個々のクリックについて、最終的にコンバージョンに至ったかどうか)をMetaに共有できる機能が追加されます。これにより、今後は新しいカスタムアトリビューション機能をテストして、外部の効果測定ソースからのインサイトをMetaの最適化に取り入れ、外部の分析ツールで測定される成果をさらに追求できるようになります。
  

値のルールの提供範囲を拡大

広告マネージャの「値のルール」の提供範囲も拡大しています。これは、ルールを設定して顧客のタイプごとに値に差を付けることで、MetaのAI搭載広告システムに対し、ROASの向上を追求するよう指示できる機能です。

例えば、リピーターになる可能性が高い年齢層が分かっている場合には、顧客生涯価値が高くなり、最終的に収益のプラスになることが見込まれることから、その顧客に対する入札を増やすルールを作成できます。この場合、広告主はビジネスの追加情報をMetaに直接共有することで、顧客層ごとの価値の違いを指定します。

値のルールを使用したLatico LeathersのCMOであるBen Schreiber氏は、次のように述べています。「値のルールは、当社にとって革命的でした。45～54歳の女性に的を絞り、このセグメントへの入札を75%増やしたところ、幅広いターゲット設定のままにして売上の積み増しと新規顧客の発掘の可能性を残しながら、総じて購入金額が高いオーディエンスにより集中することができました」。

以上のように、Metaでは、バリュー最適化から値のルールまでの製品群によって目標設定の新たな機能を提供し、ひいてはMetaにおけるビジネス戦略の推進をサポートすることを目指しています。