Facebook広告を分析する時に見るべき5つのポイント。媒体特性を理解してコンバージョンに繋げよう

現在では上司としてメンバーに Facebook 広告を教えることができる僕ですが、新卒で初めて Facebook 広告に触れたときは Google 広告や Yahoo!広告とは違う独特な世界観に戸惑い、どこから分析を始めたらいいのかわからず困っていました。

この記事では、初めて Facebook 広告を運用することになった人のために、媒体の特性から広告配信後の分析方法までをわかりやすく説明したいと思います。

Facebook 広告の前提知識

まずは Facebook 広告を分析する上で知っておいたほうがいい基礎知識として、媒体特性があります。初めにその特性を紹介していきます。

Facebook 広告の媒体特性

Facebook 広告の分析において、あらかじめ2つの媒体特性を理解しておいたほうが良いでしょう。

1. 機械学習モデルがパフォーマンスを大きく左右する

Facebook 広告は、その機械学習モデルがコンバージョンに繋がりやすい法則性を導き出せるかで成果が大きく変わってきます。

自社の保有する情報や広告の配信実績などから、コンバージョンに繋がりやすい／繋がりにくい法則性を導き出します。例えば、ある化粧品を1週間ほど広告配信した後に、20代女性がコンバージョンしやすく、50代男性がコンバージョンしにくいという結果から、一定の法則性を導く出すようなイメージです。

この学習結果をもとに、コンバージョンが最大化されるように、配信が自動で最適化されていくのが Facebook 広告の特性です。公式ヘルプページには以下の記載があります。

機械学習モデルは推定アクション率を見つけるために、広告主が広告に選択するビジネスの目的(ウェブサイトへのアクセスを増やす、購入を増やすなど)に基づき、広告主の期待するアクションを特定の利用者がとる可能性を予測します。

引用元：Facebookは広告の配信で機械学習をどのように利用しているのですか。

これが表すのは Facebook 広告の配信システムが、配信開始後にまずあらゆるユーザー、あらゆる配信面、あらゆる時間帯などに広告を表示していくことだと考えられます。

その結果を踏まえて、どういう配信をすればコンバージョンが最大化されるのかを学習するようになっています。

この段階は「情報収集期間」と呼ばれます。情報収集は広告セット単位でおこなわれ、各広告セットが情報収集期間中なのかは Facebook 広告の管理画面で確認することができます。

2. 機械学習モデルが動きやすいアカウント構造が肝になる

さて、機械学習がパフォーマンスを左右すると聞くと、運用担当者が介入する余地がないように思えますが、そんなことはありません。

Facebook 広告も運用型広告ですが、重要なのは配信開始後の運用ではなく開始前の準備です。機械学習が最大限うまくいくように構築してあげましょう。

目指すべき方向性ですが、まずは先ほどの配信列で「情報収集が不十分」が表示されないことを目指すと良いでしょう。

Facebook広告は、広告セット単位で1日15件の最適化イベント（＝コンバージョン）を発生させることが推奨されています。広告セットをむやみやたらと増やさず、できる限りシンプルなアカウント構造にして、不必要にデータを分割しないようにすると良いでしょう。

コンバージョンが少ないときに、まず確認すべき3つのこと

そんな真っ暗闇の中を突き進むような Facebook 広告の分析ですが、推奨設定として正解が決まっている箇所があります。最低限の対応ができているか、最初に確認していきましょう。

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