HYBRIDウェブマーケティング
ウェブマーケティングで成果を出すための考え方を、ユーザー視点とマーケティング視点で提供しています。
リスティング広告に欠かせない仮説思考
仮説の精度を高めるには
リスティング広告やマーケティングに欠かせない考えが、仮説思考です。初めに仮説を立て、検証し、 修正しながらPDCAを進めていきます。ユーザーという不確かなものを確かなものにするのですから、 １発で的中する事はなかなかありません。トライ＆エラーを積み重ねる事で、仮説の精度を高めることが出来ます。
例えば最初のAの仮説が外れたとしましょう。次にBの仮説を試しますよね。 この時、Bの精度は当然ながら上がるはずです。なぜならAの可能性を除外することが出来るからです。仮説が外れてもめげずにPDCAを回しましょう。
リスティングにマーケティングと定性分析を適用する
とはいっても、ただ漠然と考えていては、効率が悪くなってしまいます。 特に最初の１歩目は大切です。その精度を上げるには、仮説立案の為の材料を集める必要があります。
リスティング運用初期の段階では、定量データはありません。なので材料になるのは、リアルのマーケティングや定性分析です。 3C分析、USP作成やペルソナ分析、または市場調査や競合分析をしっかり行いましょう。 そうする事で検索キーワードの予測や広告文の効果を高める確率を増やすことが出来ます。
仮説実行のポイント
仮説を実行する際は、訴求ポイントを明確にする事が大切です。例えば論理的な広告文が効果があるのでは？という仮説があったとしましょう。 その場合、広告文には論理的以外の要素は排除するべきです。感覚的など、他の要素を中途半端に入れてはいけません。 何が効果があったのかが、わかりづらくなるためです。（この記事もそうですね。すみません）検証を繰り返して他の要素を盛り込むならわかりますが、 あくまで初期の検証ポイントは、要素は少なくです。
効果検証のポイント
データが溜まったら、アドワーズやグーグルアナリティクスの定量データを基に効果検証をしていきます。 数値は客観的な事実を表しますので、それに基づいて良し悪しの判断をします。
ここで意識したいポイントは、定量分析、定性分析をうまく組み合わせる事です。 これも仮説になってしまいますが、リスティング広告は定量分析に傾倒しがちと考えます。 効果を定量的に把握しやすいからです。データも大切ですが、 データの裏側にいるリアルのユーザー行動や心理について徹底的に考えてみましょう。
具体的にはデータに至った理由を考えていきます。何故その広告文のCPAが良かったのか？ユーザーに響いた文言があった為？ それは○○なのか××なのか、改善のポイントを見出していきます。そうする事でユーザーニーズを予測する事が出来ますし、 他の施策に転用可能かを検討することが可能になります。検証こそ新たな施策を生む大切な作業です。