こんにちは。涼しい日が続きますね。
季節の変わり目で体調を崩してしまい、更新が遅れてしまいました。
皆様は変わりなくお過ごしですか？

初めましての皆様は、当記事を訪れてくださりありがとうございます。
IT業界未経験から転職を目指しているKと申します。
もしお時間とご興味がありましたら、下記の自己紹介記事をご覧くださいませ。

今回の記事では、今までのプログラミング学習から少し逸れて、Webマーケティングについて学習したのでまとめてみました。
いつもの如くメモ書きのような味気ない文になりますが、ご興味がありましたらどうぞお付き合いください。

【導入】Web広告について

Web上には広告が溢れています。
🔍検索結果の上部に表示される検索関連広告
🛍️ブログの右端に表示されるショッピングの広告
📝YouTubeフリープランの動画中や動画の最後に出る広告やアンケート
🎮ゲームアプリの下部に表示される他のゲームの広告

Web広告の利点は、ユーザの行動を追跡できることです。
例えば飲食店の新規店オープン告知を下のような媒体に掲載した場合、それぞれが集客にどれくらい貢献したかを把握することは難しいですよね。
・街中の看板
・雑誌の広告欄
・電車吊り広告

企業はWeb広告が消費者の行動にどのような影響を与えているのかモニタリングしながら、より広告の成果を出すためにマーケティング戦略の改善を繰り返しています。

Google広告と認定試験

今回学習したGoogle 広告は、Googleが提供するさまざまなサービスに広告を配信できる広告プラットフォームです。
検索エンジンやYouTube、Gmailのほか、Google のネットワークに入っているWebサイトやアプリなどに出稿し、広範囲に商品やサービスをアピールできます。
(引用:Hubspot)

【Google広告認定試験概要】
取得費用：無料
取得方法：Google Skillshopでオンライン認定資格受験
　　　　　50問の設問、制限時間75分
　　　　　不合格の場合24時間は再受験不可能
学習教材：Google Skillshopのeラーニング学習
学習時間：1つの認定につき3～4時間
　　　　　感覚的にマーケティング未経験者は1.5倍の時間を要します
資格種類：それぞれの資格が取り扱う内容は公式ページやまとめサイトへ
　　　　　・測定
　　　　　・クリエイティブ
　　　　　・オフライン販売促進
　　　　　・検索広告
　　　　　・ディスプレイ広告
　　　　　・ショッピング広告
　　　　　・アプリ広告
　　　　　・動画広告
　　　　　・AIを活用したパフォーマンス広告

今回私が取得した資格は「測定」です。
そもそも私はマーケティング自体がどのような価値を生み出し、どのような考え方を基準にしているのかを知りませんでした。
「測定」を選択した理由は、上の内容を理解するためには、Web広告から得たデータを分析し、結果をマーケティング戦略に反映し、どのような成果を得られるか、を学ぶことが必要だと考えたからです。

【目標設定】ビジネス目標

企業としての総合的な最上位のビジネス目標を確定したのちに、次の各目標を設定していきます。
優れた目標の基準は測定可能で明確な時間枠が設定されていることです。

・財務目標
　収益、利益率、ボリューム（販売数など）の増加を重視
・戦略的な目標
　財務目標を達成する方法の概要
・マーケティング目標
　ビジネス目標（財務目標、戦略的な目標）の達成を支援する
・広告キャンペーンの目標（チャネルごと）
　キャンペーン指標：キャンペーン目標の成否を判断する

財務目標

短期目標と長期目標のバランスを取り、短期的意思決定は長期的目標の達成に寄与するものにする
利益・収益・ボリューム・需要を増やし、価格を調整する

戦略的目標

財務目標を達成する方法の骨組みを表すもの
例としてブランド力（ブランドエクイティ）強化がある
ここでのブランドは人々が企業や商品に対して抱く印象を指す

【目標設定】マーケティング目標

マーケティングの主な役割は、潜在顧客が購入に至るまでの過程に沿って、興味や関心に応じた適切なメッセージを伝えることです。

カスタマージャーニー

基本的なカスタマージャーニーには４つの段階があります。
①認知
②比較検討
③販売促進
④見込み顧客の獲得

各段階ごとに１つのマーケティング目標を選択します。
①認知
ブランド認知度、ブランド想起率、第一想起率
②比較検討
ブランド好感度、ブランド優先度、ブランドイメージ、ブランドへの好み、購入意欲
③販売促進
新規ユーザ数、取引数、平均注文数量、費用対効果、広告費用対効果、売上原価、コンバージョン単価
④見込み顧客の獲得
再購入、アップセル、顧客の紹介、ユーザーのライフタイムバリュー、不適格な見込み顧客の除外

【目標設定】広告キャンペーン目標

マーケティングチャネル（媒体、経路）はメディアを基準に分類されます。
オフライン：テレビ、ラジオ、屋外広告、印刷メディア
オンライン：検索エンジン、ディスプレイ、動画、ソーシャルメディア、メール

それぞれのチャネルには独自の測定可能な指標があり、関連性のある複数の指標を利用することにより、広告の最適化を図ることができます。

チャネルの指標
動画：エンゲージメント率、動画再生回数、完全視聴回数、広告視聴単価、完全再生率
検索：クリック率、コンバージョン率、コンバージョン数、コンバージョン単価
ソーシャルメディア：エンゲージメント率、視聴回数、リーチ、頻度

カスタマージャーニーの各段階において、適切なタイミングでチャネルごとの効果的なメッセージをユーザに届けることが必要です。
①認知
ディスプレイ・動画：ブランドに関するストーリーテリング
検索：一般的な検索キーワード
②比較検討
ディスプレイ・動画：ブランドの特徴（属性情報）や商品価値を伝える
検索：一般的な検索キーワード
③販売促進
ディスプレイ・動画：暗黙的または明示的に行動を促す／ブランド検索：関連検索キーワード
④見込み顧客獲得
ディスプレイ・動画：特典や商品に重点
検索：関連検索キーワード

【測定】コンバージョン

測定できるコンバージョンは例えば…
🛍️商品・サービス購入
📞フォーム送信や問い合わせ
👣レビューページ等特定ページへのアクセス
📨定期購入やニュースレター登録

Google 広告ではコンバージョントラッキングを次の手順で設定します。
①測定対象のコンバージョンアクションを指定
　ビジネス上の価値、カウント基準等を設定
②コンバージョントラッキングタグと呼ばれるコードスニペットが生成される
③コンバージョントラッキングタグをサイト又はアプリに追加

Google Analytics 4（GA4）

ユーザーの行動や特性を分析することのできるアクセス解析ツール

旧GAとの差異は「測定基準」です。（参考：デジマ研究所）
GA4  ：イベントベース
旧GA：セッションベース

同じ人がウェブサイトとアプリの両方を訪問した時に「同じユーザー」として認識できるためより精度が高い分析が可能になりました。
また、機械学習の導入により行動予測も可能なようです。

Google広告をGA4に連携することで、より詳細なデータに基づいたマーケティング戦略を練ることが可能になり、コンバージョン件数の増加が期待できます。
（参考：Dotabeat）

【測定技術】ユーザー（ブラウザ）トラッキング

さて、ここまでの内容から、ユーザーの行動をトラッキングして分析することがビジネスにおいてどのような価値を発揮するかが分かりました。
次に、ユーザーのトラッキングを可能にする技術について学びます。

cookieと規制

広告発信側にとってサードパーティcookieはターゲットへのリーチを容易にする非常に便利な仕組みですが、近年はプライバシーの観点から、行政による法規制と民間よる技術規制が進んでいます。

タグ付けソリューション

①Google タグマネージャー　GTM
あらゆるHTMLまたはJavaScriptタグに対応可（サードパーティタグの管理）
グラフィカルなタグ管理インターフェイス

②Google タグ　gtag.js　旧グローバルサイトタグ
Google製品のタグのみ対応

測定ソリューション

サイトワイドタグ設定
基本的に Webサイトのすべてのページにタグを配置し、ページ訪問やコンバージョンのデータを計測します。

・自動タグ設定を有効にする
　クリックの発生後にファーストパーティCookie で GCLID（Google クリック ID）と AUID（広告主ユーザー ID）のパラメータが保存されるようになる。
・GCLIDが機能することを確認する
・iframe（インラインフレーム）内からタグを読み込まない

拡張コンバージョン
顧客情報を用いてコンバージョン計測を補完する機能。
ユーザーがコンバージョンした際に取得したファーストパーティのコンバージョンデータ（メールアドレスや電話番号など）がハッシュ化され、 Googleアカウントと照合される。
Cookieの規制によって計測できなかったコンバージョンが補完される仕組み。

（一部引用　Glad Cube）

販売促進と見込み顧客の発掘

・オフラインコンバージョンに対するアクションを設定する
　ウェブサイト／通話／アプリ／インポートしたオフラインのデータ

・リードの拡張コンバージョン
　Webサイト外で行われた購入と取引を測定
　実際の販売につながるキーワードに合わせて最適化可能

・ロケーションアセットで広告に位置情報を組み込む
　住所、現在地、店までの距離などの情報を広告に表示可能
　Googleの位置情報利用を許可することにより、
　ロケーション履歴からコンバージョンを計測できる

【測定戦略】

消費行動の複雑化に伴い、マーケティング担当者はユーザとブランドの関係性を理解し、マーケティングの最適化をする必要があります。

①マーケティングミックスモデル　MMM

売り上げに及ぼすマーケティング活動の効果を示す分析のこと。
売り上げに影響する可能性のある要因（メディア・マーケティング・ブランドの比較検討・経済状況・競合他社のアクション・天候などの外部要因も含む）をすべて取り込む。戦略策定や予算編成に役立てる。長期的かつ精密なデータが必要。

②A/Bテスト

コンバージョン数のインクリメンタリティ（リフト）を測定し、チャネルレベル予算の決定に利用できる。
２つの異なる広告バージョンを公開し、優れたパフォーマンスを示す広告はどちらかを見極める。

③クロスチャネルアトリビューション

コンバージョンに繋がるマーケティングタッチポイントの全体像を提示する。各チャネルに対する投資額や予算を決めるために使用。

Google広告では貢献度の割り当てを、下記から選択することが可能です。

データドリブンアトリビューション　DDA
広告主のコンバージョン データを利用して、コンバージョン経路全体における各広告インタラクションの実際の貢献度を計算する
フルファネル マーケティングに適する

ルールベースアトリビューション
コンバージョンの種類やユーザ行動に関係なく固定ルールで貢献度割り当て
ラストクリック／ファーストクリック／線形（均等）／接点ベース

④顧客のライフタイムバリュー

長期的にROIを把握し、チャネルの長期的な価値に注目する。
ブランドにとって最も価値ある顧客にリーチしていることを確認できるまで、クリエイティブやブランディングにむやみな変更を加えるべきではない。
顧客の特徴・その顧客との最適な関わり方を正しく理解する。

仮定を検証　インクリメンタリティテスト

コントロールグループ（介入を受けない）とトリートメントグループ（介入を受ける）の行動を比較して特定の変数の影響を判断する。

ブランド効果測定
Youtube広告の印象や直接的影響を測定する
広告を見た／見ていないグループをランダムに抽出し、1日後に両方へアンケート実施

コンバージョンリフト測定
広告を見たユーザのアクション数を測定
効果的な内容に調整することでリフトを大きくできる

【評価】マーケティングキャンペーンの効果

マーケティングキャンペーンが成功したか失敗したかに関わらず、その結果を生み出した要因を探り、そのアプローチを今後のキャンペーンに適用することが重要です。

キャンペーンを通して得られたデータの使用方法
・目標対象の1つに注目し、目指す結果が得られたかどうかを確認
・指標と特定のメディアチャネルのベンチマークとを比較

マーケティングインサイトを活用するための方法

①広告の内容を確認する
クリエイティブを改善すると成果向上につながることがある

②別のアプローチを試す
A/Bテストを実施（同じ方法／同じチャネル／同じオーディエンスが対象）

③適切なオーディエンスを対象にしていることを確認する

④予算をうまく配分する
あまり変化が大きくならない範囲で予算を再配分し、全体的な収益性が向上するかどうかを評価する

【最適化】

マーケティングキャンペーンを評価したのちに、売上や収益性の拡大、新規顧客の増加、ブランドの認知向上などを目的としてマーケティングとチャネルを最適化します。

メディアミックスの最適化
メディアチャネルの中で投資の対象を変更すること

チャネルの最適化
特定のチャネルにおける広告の配信方法を変更する
・入札単価設定
・クリエイティブ
　アセット（広告を構成するコンテンツ）をカスタマイズ
・ターゲティング

最適化の具体的方法

①入札単価の調整を検討する
例えば、、、
・平均クリック単価低、コンバージョン率高
　上限クリック単価↑
　露出が増えて更なるコンバージョンが期待できる
・平均クリック単価高、コンバージョン率低
　上限クリック単価↓
　成果の高いキーワードに多くの予算を振り向ける
・特定の時間帯に来店数が少ない
　特定時間帯に入札単価↑　+特典付き広告の掲載を検討

②Google広告の機能「最適化案」を参考にする
キャンペーンの全体的な掲載結果と効率の向上を支援
0~100％の最適化スコア
・新しい関連機能の紹介
・入札単価、キーワード、広告を改善し予算を効率的に活用する方法の提案

最適化に利用できるAIを活用したGoogleの機能

・自動入札
　キャンペーン単位で入札価格をまとめて設定可能
　検索場所や時間帯、デバイスなどのシグナルも活用して入札価格を調節
　データの蓄積に伴って機械学習が進み、配信精度が向上する
　（引用　PLAN-B）

・データドリブンアトリビューション
　前述のとおり貢献度の自動割り振り

・広告ローテーション
　アカウント内の広告は一度に 1 つしか表示されないため、グループ内に
　複数の広告がある場合、ローテーションでオークションにかけられる
　頻度やローテーション停止などの設定が可能

・ダッシュボード
　広告の掲載結果を視覚的にわかりやすくまとめて確認ができる機能
　（引用　株式会社AZ）

試行錯誤を肯定する風土を育む

定番チャネルをいくつか押さえながら、他も試す予算を確保する。
知識を最新の状態に保ち、利用できる新しい機会を把握する。

①優先順位をつける
目標に対する進捗状況を確認し、優先事項を判断

②ダッシュボードを使ってデータを身近なものに
意思決定に役立つデータは簡単にアクセスできるようにし、直観に頼る習慣を排除する

③会議でデータを提示する

④「このデータによると、どう対応するべき？」
役職が上の人の意見に従う習慣から抜け出す一歩

⑤継続的にテストを実施する
常に複数のバージョンのクリエイティブをA/Bテストによってテストする
重要な戦略的意思決定に必要な情報を提供するデータポイントを増やす
マーケティング戦略拡大を図る場合の大きな障害のひとつはデータ不足

⑥失敗から学ぶことを心掛ける
失敗が発生しない状況が続く場合はイノベーションとテストが足りない

【分析】

コンバージョンデータ

分析前に、コンバージョンアクションを診断することが重要
Tag Assistantツールでトラッキングタグの調査が可能

ビュースルーコンバージョン　VTC
広告を目にした際に操作しなかったユーザが後になってコンバージョンを達成した場合に記録される
クロスサイトCookieを許可しないブラウザからのものはレポートされない

データの不一致

①データ反映タイミングのずれ
Google広告のコンバージョンはクリック発生日時
他ツールはコンバージョンそのものの発生日時

②コンバージョンの重複
オーダーIDを追加することで重複コンバージョンのカウントを削除できる。イベントタグにオーダーID変数を追加する。

③各レポートのカウント範囲
アトリビューションレポートにはアプリコンバージョンや来店などすべてのコンバージョンが含まれているわけではない。

④過去のパフォーマンスと比べて最近少ない
広告を閲覧またはクリックしたユーザの一部がまだコンバージョンに至っていない。後から発生することが見込まれるコンバージョンが含まれていないことで、コンバージョン数は少なく、単価は高く見えることがある。
コンバージョン達成までの所要時間レポートを活用できる。

変更履歴ツールを使用してキャンペーン（広告文、入札単価、予算設定の変更）の変動を調べることが可能。

コンバージョン率に影響するその他の要因
・季節性や競合
・広告の変更
　キーワードの追加や一時停止、ターゲティング、広告クリエイティブ、上限クリック単価、予算、入札戦略
・アトリビューションモデルの変更

【改善】キャンペーンパフォーマンスを高める

多くのトラフィックを獲得しながら十分なコンバージョンを獲得できていない場合、キーワードを調整することで改善が期待できます。

①具体的なキーワードはより具体的に
すでに購入意向が強いユーザーが具体的キーワードで検索するため。
部分一致やスマート自動入札を併用できる。
例）商品名　→　商品名＋品番

②検索語句レポートを使用して適切なオーディエンスにリーチする
広告が表示された時にユーザーが検索していた実際の語句を確認可能。
情報を元に新しくキーワードを追加したり、削除できる。

③除外キーワードを使用する
ブラウジングのみや購入する気がまだないユーザに対して広告を表示しないように制限
例）「無料」「体験」等のキーワードを含む検索には広告を非表示にする

④広告文に価格を掲載する
価格が気に入らなければクリックしない→クリック費用を節約
価格ありとなし広告をローテーション表示することでCV率を比較できる
潜在的な購入者を引き付ける

スマート自動入札を利用する

入札単価は予算内で調整設定が可能
・基準入札金額
・検索端末
・特定日時
・特定場所

AIを活用した自動入札機能を利用する場合、部分一致を併用することが重要。検索語句は千差万別で、それぞれの入札単価にはオークション時の固有のコンテキストシグナルを反映する必要がある。自動入札は部分一致でリーチ可能な関連検索の全てについて、妥当な入札単価で入札する。

スマート自動入札の戦略
①目標コンバージョン単価
指定した目標のCV単価で最大限のCV数を獲得できるように入札単価を最適化。個別単価は目標を上回ったり下回ったりするが、全体の平均は目標単価と同等になるよう調整される。
複数のキャンペーンをグループ化して自動入札の管理をする、ポートフォリオ入札戦略にも使用可能。

②目標広告費用対効果（ROAS）
レポートに記録されたCV値を使用し今後の予測をした後、目標広告費用対効果を目指しながら、上限クリック単価を設定する。
過去数週間の広告費用対効果を元に計算した目標推奨値も提示してくれる。

③コンバージョン数の最大化
広告が掲載対象となるたびに、予算を消化しつつ最大限のCV数を得られるように入札単価を自動設定。

④拡張クリック単価（eCPC）
CV達成の可能性が高い（または低い）と判断されたクリックに対して、個別単価設定を自動調整する。上限クリック単価を引き上げて競争力を高める。
検索・ディスプレイキャンペーンは個別設定と同じ単価を維持し、ショッピングキャンペーンは全体の費用はそのままでCV数増加を図る。
ユーザー属性、ブラウザ、地域、時間帯などのシグナルを使用して入札単価を設定する。

【用語】

本編内容には登場しませんでしたが、内容理解のために追加で調べた用語をまとめました。

キャンペーンタイプ

【学習後雑感】

普段からマーケティングを担当されている方や、Google広告を利用されている方にとっては難易度は高くない内容です。

今回は Google Skillshopの公式eラーニングを学習教材に選びましたが、完全な初学者にとって元が英語ベースの学習教材は、用語や説明内容を理解するまでに時間を要しますね。
AWSの学習もこんな感じだったなあと思い返していました。笑
私の場合は外部サイトで都度知識を補完しながら学習したため、Google Skillshopに表示された学習目安時間を大幅にオーバーしました。
知識は深まったと感じているので、急がば回れということで…。

マーケティングは面白いですね！
IT業界の中で今まで私が見ていたのはシステム開発の方向なので、かっちりと計画を立て、正確に動作するものを生み出すための準備や組み立てが重要とされるイメージでした。
その点Webマーケティングに関しては、コストが低いために試行錯誤しながら最適化をしていくという、ある程度のフットワークの軽さが必要な印象です。
（これがアジャイルで合っていますか？認識が間違っていたら教えていただきたいです。）

IT業界と一括りに表現しても、実は色々なお仕事があるんですね。

ここまでお付き合いいただいた読者の皆様、ありがとうございました。
また次回の記事をお楽しみに。