BtoBのリスティング広告で必ず行うべきマイクロコンバージョン最適化 | リスティング オートフライト ラボ レポート

1.BtoBビジネスにおけるリスティング広告の問題点 1-1.BtoBのリスティング広告における数値の信頼性

ビジネスには、BtoCやBtoBといった分類があります。BtoCとは企業対消費者の取引で、BtoBとは企業対企業の取引を指します。一般的にBtoCよりもBtoBの方が顧客単価は高く、また1クリックや1CVの重みが大きいと考えられます。クリック数はBtoCが多くのクリックを集められるのに対し、BtoBではBtoCの10分の1にも満たない、ということがよくあります。そこで問題になるのが、数値の「信頼性」です。

1-2.BtoBのリスティング広告と「マイクロコンバージョン」

BtoBのリスティング広告では、キャンペーンや広告グループの単位では、1週間にクリックが数件、CVが1件などといったこともよく見られます。このような「サンプル数の問題」を解消するために、「マイクロコンバージョン（中間コンバージョン）」の概念が重要になります。CVの前の指標である、非直帰率や回遊率などを指標に置いて最適化する、といった考え方です。
 

2.マイクロコンバージョンによる最適化が勝利をもたらした 2-1.BtoBビジネスを行うA社のリスティング広告事例

BtoB向けのシステムを販売しているA社では、期末にリスティング広告の予算を「5倍」に伸ばして新規リードの大量獲得を狙いました。また、営業効率と過去のCV実績から、期間中の配信を「東京近郊」に絞って配信しました。それによって単純に5倍とまではいかなくても、2〜3倍は獲得できれば、ともくろんでいたのです。ところが、結果として予算に比例した大幅なCV増は見られず、また配信範囲を絞り込んだために配信数も激減し、CVが伸びるどころか減少してしまいました。

2-2.マイクロコンバージョン最適化による大きな成果

そこで急遽、ジャストシステムのリスティング オートフライトによる最適化を行うこととなりました。まず取り組んだのは「マイクロコンバージョン最適化ツール」による最適化です。直帰率などをマイクロコンバージョンに設定することで最適化のスピードを速めることにしました。

結果はすぐに出ました。1か月間で1日あたりのCV数は「約6倍」、CVRは「約3倍」、CPAは「マイナス23%」と大幅な改善をもたらしたのです。なぜ、このような結果を得ることができたのでしょうか。

ジャストシステムのリスティング オートフライトではさまざまな技術を複合的に組み合わせながら「独自のアルゴリズム」による最適化を行っています。ベースとなる基礎技術のひとつ、「多変量解析」の視点から「マイクロコンバージョン」と「CVR」の関係を分析してみましょう。

 

3.多変量解析を使用した「マイクロコンバージョン」の分析 3-1.多変量解析とは

まずはじめに、「多変量解析」とはいったい何でしょうか。データ分析に詳しいならばご存じの方も多いかと思います。多変量解析とは分析者の仮説に基づいて多くの情報の「関連性」を明確にする統計的方法のことです。多変量解析には下記のようなものがあります。

• 重回帰分析
• 判別分析
• ロジスティック回帰分析
• クラスター分析
• コレスポンデンス分析など

3-2.重回帰分析で「マイクロコンバージョン」と「CVR」の関係を分析する

重回帰分析とは、複数の異なる条件と、ひとつの結果との関連性を分析する手法です。仮に、今回のケースの条件を「直帰率」と「入札単価」のみ、結果を「CVR」とします。また、広告グループAの過去の実績が図1のとおりだったと仮定します。

図1

この条件を重回帰分析で分析します。ここではExcelで簡単にできる重回帰分析のやり方をご説明します。まず、Excel（Excel2013を想定しています）の「ファイル」メニューから「オプション」を選択し、左側のメニューから「アドイン」を選びます。左下の設定をクリックし、「分析ツール」にチェックボックスを入れます。これでExcelによる重回帰分析が使えるようになりました。（図2）

図2

次に、「データ」メニューから「データ分析」を選択し、「回帰分析」を選びます。「入力Y範囲」には結果の変数の範囲を指定します。この場合は「CVR」です。「入力X範囲」には条件の変数を範囲指定します。この場合は「直帰率」と「入札単価」になります。この状態で「OK」ボタンを押すと図3のような結果が出ます。つまり、広告グループAのCVRを算出するための数式は下記になります。

図3

広告グループAのCVR＝−0.045×直帰率＋0.0000073×入札単価＋0.036

直帰率が69％だとした場合、入札単価を700円に引き上げればCVRは1%を超えることになります。

もっとも、これはモデルを極力シンプルにした場合であって、実際にはほかにも多くの要因が複雑に絡み合っており、リスティング オートフライトもそれらを考慮した、柔軟で複雑な独自のアルゴリズムで運用されています。ただひとつ言えることは、統計的手法をもとにしたアプローチを採ることによって、より適した解答を得ることが可能であるということです。

 

4.リスティング オートフライトによる「マイクロコンバージョン最適化」

今回はBtoBビジネスにおけるマイクロコンバージョン最適化の有効性を統計的手法を、用いてご説明しましたが、最後にリスティング オートフライトの「マイクロコンバージョン最適化ツール」について、もう少し詳しくご紹介します。

4-1.過去の自社実績だけでなく、大量の他社実績の解析による予測

統計的手法を用いるには、データ量が多いほどより精密になります。ジャストシステムのリスティング オートフライトでは自社の実績データだけでなく、大量な出稿からも、その傾向についても解析を行い、最適な値を予測します。

4-2.予測に基づく、高速機械学習

アルゴリズムによる予測に基づいて、リスティング オートフライトは、365日24時間、PDCAサイクルを回し続けます。1日12回以上、1年間で4,000回以上の改善を高速に行い、それらの実績から、さらなる最適化を図ります。

4-3.NLP（自然言語処理技術）をベースとした独自のアルゴリズム

ジャストシステムには、どこにもまねのできない独自のNLP（自然言語処理技術）があります。リスティング オートフライトにはこのNLP技術が活かされており、大量の自然文処理を背景とした関連性の把握や予測を行います。CVを受けている検索クエリやその周辺の検索クエリから、ユーザーのインサイトを解析し、各指標との関連度合いを解析します。リスティング オートフライトのNLP技術の詳細については、また機会を改めてご紹介します。

5.まとめ

いかがだったでしょうか。BtoBビジネスにおいて、リスティング広告は成果をあげるのが難しいと思われがちです。最初は予算をかけて始めてみたものの、成果が伸びず撤退するといった事例もよくうかがいます。しかし、マイクロコンバージョンという指標を置き、改善を繰り返すことで、サンプル数の少ないBtoBのリスティング広告においても、実は成果をあげることが可能です。マイクロコンバージョンには非直帰率の他にもさまざまな指標が考えられますので、自社にあったものを選択されると良いでしょう。今後のリスティング広告運用の参考としていただければ幸いです。

• BtoBビジネスのリスティング広告はサンプル数が少なくなりがち
• 少ないサンプルには「マイクロコンバージョン」で対処する
• 統計的手法を利用することで、より効果的な運用が可能
• リスティング オートフライトには「マイクロコンバージョン最適化機能」がある

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