パフォーマンスの高いAmazon音声広告キャンペーンにおいてより頻繁に使用されている2つの施策
投稿者： Michael Wilson、シニアアナリティクスおよびメディアマネージャー
パフォーマンスの高い音声広告キャンペーンでは、Amazonオーディエンスセグメントの使用率が高く、他の広告主様よりもキャンペーンを長く実施しています。これらの分野のサポートを強化することが、商品詳細ページの閲覧率を向上させるのに役立つという分析結果が出ています。
ストーリーのハイライト：
音声広告の結果を測定することは、広告主様にとって困難な場合があります。というのも、ディスプレイ広告や動画広告のキャンペーンとは異なり、音声広告の場合は通常、1クリックするだけでの購入ができないからです。つまり、お客様を惹きつけるためには、広告主様はまず、お客様が実際に購入する前に、購入とは別のアクションを取りたいと思ってもらわなければなりません。その実現のために、広告主様はまず消費者に商品ページを見てもらおうとします。この記事では、音声広告キャンペーンに関する2020年のAmazon Adsの調査結果のインサイトを探ります。具体的には、パフォーマンスの高い音声広告主様と他の広告主様との違いを示す行動を探ります。
主な行動は、商品詳細ページの閲覧率（DPVR）で定量化しています。これは、配信されたインプレッション数に対する、広告を見たオーディエンスのページビュー数を計算したものです。この指標と機械学習アルゴリズムを用いることで、DPVRの改善に役立つ可能性のあるインサイトを特定できます。
詳しくは、この記事の最後にある「方法」セクションを参照してください。
1.パフォーマンスの高い音声広告主様は、Amazon音声オーディエンスセグメントの使用率が高い
インサイト
パフォーマンスの高い音声広告主様は、他の広告主様に比べて、Amazonライフスタイルオーディエンスセグメント（この機能はAmazon音声無料広告サポート枠でのみ利用可能）を使用する可能性が24%高いことがわかりました。当社の分析によると、パフォーマンスの高い音声広告主様が最も多く利用しているオーディエンスセグメントは、「ライフスタイル」と「インマーケット」であることがわかりました。また、同セグメントは、リーチとDPVRの点で、デモグラフィックセグメントよりも高いパフォーマンスを発揮します。
推奨事項
Amazonオーディエンスは、ファーストパーティのストリーミングとショッピングシグナルから情報を得ています。Amazonのオーディエンスセグメントを音声広告キャンペーンに使用する場合、広告主様は、通常のディスプレイ広告やスポンサー広告で使用するよりも幅広いオーディエンスにリーチすることを考慮する必要があります。また、「AND」修飾子の代わりに「OR」修飾子を使用して、キャンペーンプランに複数のオーディエンスを追加することで、キャンペーンのリーチを高め、できるだけ多くのお客様にメッセージを聞いていただけるようにします。
2.パフォーマンスの高い音声広告キャンペーンは、より長い期間にわたって実施される
インサイト
パフォーマンスの高い音声広告主様は、他の広告主様よりも平均10日間長く音声広告キャンペーンを実施していました（前月比）。広告主様は、より長い期間のキャンペーンを実施することで、ユニークリーチを増やすことができます。パフォーマンスの高いキャンペーンは、期間が長く実施されただけでなく、より頻繁に聞かれました（パフォーマンスの高い音声広告主様は、平均で5～6倍のフリークエンシーキャップを使用したのに対し、他の広告主様は平均で4倍のフリークエンシーキャップを使用）。
当社の分析によると、パフォーマンスの高い音声広告主様は、継続的な音声広告キャンペーンを最低30日間のキャンペーン期間中に実施し、検討度（DPVR）を高めるのに役立つ方法として、5倍または6倍のフリークエンシーキャップで実施していました。このようにキャンペーン期間が長くなることは、アルゴリズムがキャンペーンパフォーマンスを分析し、実行中および今後のキャンペーン最適化のための推奨事項を提示する時間が長くなるため、重要です。また、このようなキャンペーンの頻度が高いことは、ブランドの認知度の向上にも役立つため、重要と言えます。
推奨事項
音声マーケティングキャンペーンは最低30日間で計画し、最低5～6倍の頻度で配信します。当社の分析では、DPVRが最も強い広告主様がこれらの最小値を達成していることがわかりました。キャンペーンをより良く計画し、そのパフォーマンスをより明確に把握するために、AmazonのAmplifierレポートとオーディエンスインサイトにアクセスできる広告主様は、キャンペーンパフォーマンスをモニタリングし、最適化するために両方のリソースを活用することを検討してください。
方法論
この調査の方法論は、次の5つの要素で構成されています。キャンペーンの選択、成功指標の作成、効果的な広告アクションの特定、広告主ランキング（広告主様を4つのクラスターに分割することに基づく）、そして成功と戦略の観点から最もパフォーマンスの高い広告主様と最もパフォーマンスの低い広告主様を分ける属性を特定するための比較分析です。
2020年に行われた米国の176件の音声広告キャンペーンを分析し、キャンペーンを成功させるためにどのような戦略が最も効果的かを調べました。この調査で選んだ成功指標は、Amazonストアで販売している広告主様のDPVRです。この指標をもとに、機械学習アルゴリズム（Pearson CorrelationやXGBoostなど）と特定分野の専門家の提案を用いて、特徴選択を行い、DPVRの向上に結びつくキャンペーンアクションの上位を特定しました。上位のキャンペーンアクションを特定した後、お客様がこれらのアクションを実行する頻度と、お客様がこれらのアクションを実行する頻度が最も低いキャンペーンに基づいてキャンペーンをランク付けし、その結果をこの記事で紹介しています。
1.キャンペーンを選択
2020年に米国で配信された176件のAmazon音声広告キャンペーン。
2.成功指標の作成
成功指標：累積ネットリーチ数、エンデミックな広告主様の商品詳細ページの閲覧率（DPVR）
3.効果的な広告アクションを特定する
機械学習アルゴリズムを用いて、上位のキャンペーンアクションを特定
4.広告主様のランク付け
成功指標に基づいてキャンペーンを上位から下位にランク付け
5.広告主様の比較
上位のキャンペーンは何が違うのかを特定
広告主様はどのようにクラスターに分けられますか？
機械学習アルゴリズムを使用し、広告主様を広告およびリテールの属性に基づいて自動的にクラスターに分類しました。
クラスタリングはどのような仕組みですか？
DPVRに基づいてバイナリ複合スコアを作成して、XGBoost分類子を適用し、これらのラベルを最も効果的に予測する特徴と重みを特定しました。特徴とは、広告プロダクトの利用度と組み合わせ、広告サポートのタイミング、ターゲティングの戦略、クリエイティブと掲載枠、カスタマーレビューの数と評価、高品質の商品ページの商品の割合、広告掲載対象商品の種類など、広告やリテールのアクションのことです。
上記の特定した特徴と重みを使用して、k-medoidクラスタリングアルゴリズムを適用して、広告主様をクラスターに分類しました。広告主様は、複合スコアの構成要素ではなく、アクションによって分類されています。次に、最後のクラスターを複合スコアの高い順から低い順にランク付けしました。クラスター1は複合スコアが最も高く、最も成功度が高いクラスターで、クラスター5は最も成功度が低いクラスターです。