人とテクノロジーの共存(Vol.1)

2017/6/26

みなさんこんにちは。アド論編集部の冨岡です。

今回から3カ月ほどかけて「人(運用型広告コンサルタント)とテクノロジーの共存」についてGMO NIKKOでのプロジェクト(PJT)をもとに連載していきます。

現在、このPJTではブレインパッド社(BP)とGMOインターネット次世代研究室(次研)、GMO NIKKO(NK)との三社協働研究を実施しています。
ブレインパッド社(BP)は、運用型広告最適化ツール「L2Mixer」を提供するなど、データ活用・分析企業として実績豊富なパートナーです。

●三社協働研究PJTの背景について

現在、Googleを始めとするテクノロジー企業では、CO(Conversion Optimizer)等、広告運用の自動化が進んでいます。この状況の中で、人は「テクノロジーと戦う」のでなく「共存する」を一つの方針として取り組みに力を入れています。このPJTのゴールは、広告費の最適な投資配分を導きだすモデルを作ることです。

NKには多くのクライアントの広告実績が蓄積されているDB(MARS Analytics)があります。この膨大なデータを活用してコンサルタントの運用を支援する広告予算最適配分モデルを作ります。すでにGoogle等、そのメディア内での予算配分モデルはあります。しかし、コンサルタントの思考に沿った複数媒体(広告メニュー)間での予算配分モデルでメジャーなものはありません。

今回、BPと次研、NKのデータサイエンティスト、エンジニア、コンサルタントと、以下条件下でモデル開発に取り組みました。

●条件設定について

インプレッション(IMP)、クリック(CL)、コンバージョン(CV)、コスト(COST)の基本指標のみを使い媒体間の最適予算配分を導き出し広告投資対効果を向上させるモデル作成を行います。これは、あくまでコンサルタントの支援であり、属人化しやすい入札や予算管理業務の精度を組織全体で上げることが目的です。

●協働研究の内容

<利用した実績データ>
MARS Analytics から抽出したIMP、CL、CV、COSTの日別の集計値を以下の組み合わせの粒度で集計しました。

  • ・案件(企業とアカウントの中間の粒度)別
  • ・媒体別
  • ・広告メニュー区分(ディスプレイ_リマケ、ディスプレイ_リマケ以外、検索_一般、検索_ブランド)別
  • ・デバイス別

実績データは、その時々で実際に発生したCOSTに対してどれだけのIMP、CL、CVが獲得できたのかがわかるので、仮にCOSTとIMP、CL、CVの関係性に何かしらの法則が見つかれば、どれくらいの予算を積んでおけばどれだけの結果が得られそうかが予測できるのではないか?と考えました。
媒体ごとに法則性の違いがあれば、どの媒体にどれくらい予算を積んでおくと獲得CVが最大になるのかを予測して、最適な予算配分を導き出すことができます。あくまでも過去の実績データに従って予測をおこなうので、現実的にありえないような予算を機械的に算出してしまう危険性が小さく、これまでのコンサルタントの運用方針に沿った無理のない予算計画をおこないながら属人化を解消した予算配分業務の精度向上が期待できます。

<モデル作成の検討>
予算配分のシミュレーションを行うには、COSTとIMPなどの各指標を「モデル」と呼ばれる何かしらの数式で表現する必要があります。今回のプロジェクトでは、汎用性の高いモデルを作成するために、いくつかの業種カテゴリの実績データでモデルを作成することで、様々な業種カテゴリや媒体に対応可能なモデルを検討しました。

<テスト案件の条件>
MARS Analyticsのすべての企業やアカウントを対象にモデルを作成するのは工数上難しいため、いくつかの案件をテスト案件として選定することにしました。テスト案件の選定においては以下の条件で選定しています。

  • ・過去実績データが存在する日数が多く存在する
  • ・過去実績期間全体の投下コストの総額が大きい
  • ・1日あたりの投下コストの金額の幅がある
  • ・広告メニュー区分の種類が多く存在する (予算配分対象が多い)

<テスト案件の選定における基礎集計>
集計作業は、以下のステップで実施しました。

  • ・アカウント単位
  • ・キャンペーン単位
  • ・案件単位(予算配分の実際の運用の粒度に合わせたまとまり)

基礎集計における主なポイントは以下が挙げられます。

◆ データが存在する日数の集計

ほぼ全ての広告メニュー区分、媒体について、直近過去2年間のうち、ほぼ毎日データがある案件

※モデルの精度検証を行う時期を任意に設定できるよう、モデル作成に使用するデータを直近の過去2年分としました。

表1は、直近2年間のうち、データが存在する日数を案件別に集計した結果です。案件A、B、Cなどのように、多くの広告メニュー区分、媒体について、直近過去2年間のうち、ほぼ毎日データがある案件が存在しました。
※一部の案件の結果のみ掲載しています。

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ライター:アド論 編集部


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