Web広告には、
数値やデータをもとに効果を可視化出来るメリットがあります。
効果的な広告運用を実現するためには、
分析と改善を繰り返すPDCAサイクルを効率よく回していくことが重要です。
しかし、
WEB広告には専門的な用語や確認する指標が多いため、
広告運用の目的を踏まえたうえで正しく活用し、分析することが求められます。
本記事では、
広告分析の基本から重要な指標、具体的な分析方法、注意すべきポイントを解説していきます。
1. 広告分析とは？
2. 広告分析を行うときのポイント
2-1. 仮説をもとに予測をしながら広告指標を見極める
2-2. 数値・データをもとに問題点や改善項目を明確化する
2-3. 定期的に広告分析を行う
3. 広告分析で見るべき指標
3-1. インプレッション数
3-2. クリック数
3-3. コンバージョン数
3-4. クリック率（CTR）
3-5. コンバージョン率（CVR）
3-6. インプレッション単価（CPM）
3-7. クリック単価（CPC）
3-8. コンバージョン単価（CPA）
4. 広告分析を効果的に行う上でのポイント
4-1. 数値・データを「比較」すること
4-2. 「マクロからミクロ」へ見ていくこと
4-3. データを「カテゴライズ」して傾向を見ること
5. 広告分析を行う際の注意点
6. まとめ
1. 広告分析とは？
広告分析とは、
出稿した広告の効果をデータに基づいて評価し、改善につなげるプロセスです。
広告運用においては、定期的な効果分析と、その結果をもとにした改善が欠かせません。
ユーザー心理や行動は多様化し、ブームやトレンドも短期間で目まぐるしく変わります。
このような中で、効果を高めた広告運用につなげるためには、
日々ユーザーの心理や行動に注目しながら改善を繰り返し、
PDCAサイクルを回していくことが求められます。
2. 広告分析を行うときのポイント
インターネット環境の発達やスマートフォンの普及、SNSの浸透により、
ユーザーは日々膨大な情報に触れています。
その中で、自社の広告を効果的に届けるには、
ユーザーの視点に立ったアプローチが必要不可欠です。
ここでは、
広告分析を行う上での重要なポイントを解説します。
- 仮説をもとに広告指標を見極める
- 数値・データを活用して問題点や改善点を明確にする
- 定期的に広告分析を行い、効果を検証する
下記で詳しく見ていきましょう。
2-1. 仮説をもとに広告指標を見極める
広告分析では、
単に結果を確認するのではなく、事前に仮説を立てた上で分析を行うことが重要です。
ユーザーの行動が多様化する中、
データの表面的な数値だけを見て判断すると、誤った結論につながる可能性があります。
事前に仮説を設定し、それに基づいて広告効果を評価することで、
より的確な指標の見極めが可能になります。
2-2. 数値・データを活用して問題点や改善点を明確にする
広告の効果測定を行っていくと、課題や改善すべきポイントが明確になります。
例えば、
広告の表示回数が多いのにクリックされていない場合、
クリエイティブの内容やデザインに問題がある可能性が考えられます。
この場合、
キャッチコピーの見直しやバナーの色・デザインを変更することで、
クリック率の向上が期待できます。
また、
改善策を検討する際には、コストや工数も考慮しながら施策を選定することが大切です。
2-3. 定期的に広告分析を行い、効果を検証する
広告の効果検証は、
一度行えば終わりではありません。
定期的にデータを分析し、必要に応じて施策を見直すことが求められます。
特に、
変化が激しいWEB広告業界では、どのタイミングでどの訴求が響くのか予測が難しいため、
継続的な分析と改善が欠かせません。
機会損失を防ぐためにも、
定期的な広告分析を実施することで、最適な運用が目指せます。
3. 広告分析で見るべき指標
続いて、広告分析で見るべき指標について紹介していきます。
Web広告においては、
アクセス解析ツールを活用することで、
より細かなユーザー行動を様々な指標をもとに収集・確認することが可能です。
一方で、
その指標は専門用語や英語で略されたものも多く、
混乱してしまう担当者も少なくありません。
ここでは、広告分析において最低限押さえておくべき指標について紹介していきます。
- インプレッション数
- クリック数
- コンバージョン数
- クリック率
- コンバージョン率
- インプレッション単価
- クリック単価
- コンバージョン単価
3-1. インプレッション数（IMP）
インプレッション数（IMP）とは、
広告がユーザーの画面上に表示された回数を示す指標です。
どれだけ魅力的な広告を作成しても、
表示されなければユーザーの目に留まらず、効果を発揮できません。
特に、
ブランドの認知度向上やブランディングを目的とする場合、
インプレッション数の増加は広告効果に直結します。
3-2. クリック数（Click）
クリック数（Click）とは、
広告がクリックされた回数を示す指標です。
インプレッション数が多くても、
クリックされなければユーザーをサービスサイトへ誘導できていません。
そのため、
広告の内容やターゲティングが適切かどうかを判断する重要な指標となります。
3-3. コンバージョン数（CV）
コンバージョン数（CV）とは、
広告経由で目的のアクション（購入・申込など）が発生した件数を示す指標です。
コンバージョンの定義は業種や目的によって異なり、以下のような例が挙げられます。
- ECサイト：商品の購入
- BtoBサイト：資料請求、問い合わせ
- アプリ広告：アプリのインストール
コンバージョンは広告の最終的な成果を測る重要な指標となるため、
特に確認する必要があります。
3-4. クリック率（CTR_Click Through Rate）
クリック率（CTR）とは、
広告の表示回数に対してクリックされた割合を示す指標です。
クリック率が高いほど、
広告がターゲットに適切に届いている可能性が高くなります。
逆に、
クリック率が低い場合は、広告のクリエイティブやターゲティングの見直しが必要です。
3-5. コンバージョン率（CVR_Conversion Rate）
コンバージョン率（CVR）は、
広告をクリックしたユーザーのうち、実際にコンバージョンに至った割合を示します。
クリック率と併せて確認することで、広告の効果をより正確に把握できます。
例えば、
クリック率は高いのにコンバージョン率が低い場合は、
遷移先のLPやサイトに問題がある可能性が考えられます。
3-6. インプレッション単価（CPM_Cost Per Mille）
インプレッション単価（CPM）は、
広告が1,000回表示されるごとに発生するコストを示します。
インプレッション単価が低いほど、
少ない費用で多くのユーザーにリーチできたことを意味します。
また、
SNS広告では「インプレッション課金（インプレッション単価による課金方式）」
が採用されていることが多いので、併せて覚えておきたい仕組みです。
3-7. クリック単価（CPC_Cost Per Click）
クリック単価（CPC）は、
1回のクリックにかかるコストを示します。
クリック単価が低いほど、
同じ予算内でより多くのユーザーをサービスサイトに誘導できたことを意味します。
多くのWEB広告では、
クリックされるごとに課金される「クリック課金（CPC）」が採用されており、
費用対効果の向上を目指す際に重要な指標となります。
3-8. コンバージョン単価（CPA_Cost Per Action）
コンバージョン単価（CPA）は、
広告経由でコンバージョン獲得につながったコスト（広告費）を表す指標です。
申込や商品の購入などのコンバージョンを
効率よく獲得できたのか分析する上で欠かせない指標となり、
コンバージョン単価をいかに安くできるかが、費用対効果を高める上で重要になります。
4. 広告分析を効果的に行う上でのポイント
ここまで広告分析を行うための重要な指標を中心に解説してきました。
しかし、
実際に広告分析を成功させるには、適切な手順と視点が欠かせません。
以下に広告分析を行う際の、基本的で重要な考え方を簡単に紹介します。
4-1. 数値・データを「比較」すること
広告分析で最も基本的な考え方は「比較」することです。
例えば、
「前月と当月」「年代や地域」「広告クリエイティブのデザイン」などです。
比較をすることで、
どの数値に変化があったのか、どの数値にアプローチすればいいのかが明確になります。
4-2. 「マクロからミクロ」へ見ていくこと
次に、
「マクロからミクロ」へ見ていくことが重要です。
要するに、
大きいデータから小さいデータへ目線を移していくという考え方です。
まずは全体像を把握し、その中でどの指標に課題があるのか、
さらにその指標を悪化させているのはどのメニューなのかなど、
データを深堀りしていくことで本質的な課題が明確になります。
4-3. データを「カテゴライズ」して傾向を見ること
広告分析を行う際、
データ量が膨大でどこから手を付ければいいか分からなくなる時があるかもしれません。
しかし、
膨大なデータの中にも「共通点」は存在するはずです。
データを特定のカテゴリごとに分類し、比較することで
今後伸ばしていきたい”効果の高い部分”が明確になります。
5. 広告分析を行う際の注意点
最後に、広告分析を行う際の注意点についても紹介していきます。
広告分析を行う際には、
客観的な視点に立つことが重要です。
数値・データをもとに分析していると、
どうしても自社に有利な分析を行いがちです。
広告出稿を行った以上、効果が出なかった結果はすべて失敗となります。
自社に有利な分析によりPDCAサイクルを回していくと、
その後も失敗が続き無駄なコストだけが支払われる結果になりかねません。
あくまで分析の際には、
客観的な視点に注力し、論理的に問題点や改善点を探していくと効果的です。
6. まとめ
広告効果を高めていくためには、ただ出稿するだけでは意味がありません。
様々な広告指標の中から
自社の目的に応じた数値・データをもとに分析していくことが重要です。
客観的な視点に注力し、仮説を立てながら検証し、次の施策につなげていく必要があります。
広告分析で見るべき指標は多岐に渡りますが、
今回の内容も参考に、広告分析を適切に行い、効果を高めた広告運用につなげていきましょう。
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