スポンサーブランド動画広告が売上とクリックスルー率の向上に貢献

1.短期的には、スポンサーブランド動画広告を初めて採用したブランドは、採用しなかったブランドに比べて翌月の売上が21%増加しました。

2.長期的には、スポンサープロダクト広告とスポンサーブランド広告のキャンペーンにスポンサーブランド動画広告を追加したブランドは、売上が10%、クリックスルー率が25%増加しました。

因果関係を調べる際には、結果が出るかどうか、いつ出るかを確認することが重要です。動画を初めて追加したときに結果が出たかどうか、いつ出たかをテストするために、スポンサーブランド動画広告を追加したことによる翌月の効果を分析する短期的な調査を実施しました。スポンサーブランド動画広告を採用し、既存のスポンサープロダクト広告+スポンサーブランド広告キャンペーンと組み合わせたブランドは、翌月に21%の売上増加が見られました。

キャンペーンにスポンサーブランド動画広告が与える効果を判別するために、3つの広告すべてを12か月間使用したブランドと、スポンサープロダクト広告+スポンサーブランド広告のみを使用したブランドを特定し、比較しました。スポンサーブランド動画広告を含めたブランドは、売上高が前年比で10%、クリックスルー率が前年比で25%増加したことがわかりました。

二重手法のアプローチを用いて、スポンサープロダクト広告とスポンサーブランド広告の「併用で効果アップ」の結果（売上とクリックスルー率に関して）が、スポンサーブランド動画広告と組み合わせた場合に良くなるのか、悪くなるのか、または同じなのかをテストしました。分析によると、スポンサーブランド動画広告を採用したブランドは、短期的にも長期的にもプラスの因果効果を示しました。

この調査を実施するために、スポンサーブランド動画広告とスポンサープロダクト広告+スポンサーブランド広告を組み合わせたブランドの売上高またはクリックスルー率（翌月）が増加するかどうかに焦点を当てた短期因果分析と、売上高とクリックスルー率の前年比成長に焦点を当てた長期因果分析からなる、二重手法のアプローチを使用しました。

スポンサーブランド動画広告を初めて採用した広告主様の因果効果を測定するために、「1」、「2」、「3」の手法にヒントを得た機械学習による因果推論手法を採用し、アクションを起こすことが1か月という短い期間で広告主様のパフォーマンスに与えた影響を判断しました。現在の調査方法は、2段階GP（2段階ガウス過程）と呼ばれる手法に従っています。これは、広告の文脈の中で二重機械学習[1]やコウザルフォレスト「2」などの既存の調査方法を適用した場合と比較して、さまざまな因果パフォーマンス指標のパフォーマンスが向上したことを示します

この調査では、米国のマーケットプレイスの78,000社を超える広告主様を選択し、そのうち25,000社をこの方法論を用いて照合しました。評価用の入力データセットには78,000社の広告主様が含まれており、傾向スコアには25,000社のサンプル（処理済みおよび未処理）が使用されています。

長期的な売上高とクリックスルー率（CTR）への効果を測定するために、因果分析手法を採用し、12か月という長い期間でアクションを起こすことが広告主様のパフォーマンスに与えた影響を判別しました。最初に、2つのビンを作成しました。ビン1では、すべての広告主様がスポンサープロダクト広告+スポンサーブランド広告を使用していました。ビン2では、広告主様はスポンサーブランド動画広告とスポンサープロダクト広告+スポンサーブランド広告を組み合わせました。他のキャンペーン属性をコントロールするために、総売上高、注文された商品点数、平均販売価格、総広告費など、キャンペーン属性がブランドで類似していることを確認しました。

これにより、スポンサーブランド動画広告を採用するという類似の確率を持つビンのセットを比較できました。そのために、機械学習を使用して、広告費、総売上、注文された商品総数、総インプレッション数、総クリック数、平均販売価格に基づいて、各ブランドの傾向スコアを測定しました。

傾向スコアの計算に使用される属性： 2020年の総売上、2019年の注文された商品総数、2020年の平均販売価格、2019年の総インプレッション数、2019年の総クリック数、2019年の総広告費、2020年の総広告費、2020年の総売上高の自然対数。

応答変数： CTRの自然対数、2020年の総売上高成長率の自然対数。