サイバーエージェント　インターネット広告事業本部主催のセミナー 「一橋大学沖本准教授との共同研究経過発表 研究結果と最新US動向から見る、Web×マス広告の統合分析について」 http://www.cyberagent.co.jp/event/attribution_seminar/ にて使われたスライドの公開版です。

1. 第２部
2014年2月13日
株式会社サイバーエージェント
インターネット広告事業本部
データアナリスト 安井翔太

2. 簡単な自己紹介

氏名： 安井 翔太 （Shota Yasui）

所属： インターネット広告事業本部 ディスプレイ戦略局

経歴
・2006-2011
立教大学 経済学部 経済学科
・2009-2010
アメリカ合衆国ウェスタンミシガン大学交換留学
統計学・計量経済学を勉強し始める。
・2011-2013
Norwegian School of Economics, Master of Science in Economics
経済学修士号取得
・2013
サイバーエージェント入社

3. こんなことしてました。
専門
• 環境経済学
• 資源経済学
• 計量経済学
研究
• 養殖サーモン価格の周期性の研究
• 最適な環境税の計算

4. アジェンダ
1. ウェブとマス広告の関係性を見る必要性
 全体最適：マスとウェブの予算配分
 個別最適：マス広告の効果を加味したウェブ広告運用
2. 事例
 マス広告のウェブ広告への効果可視化
3. 可視化した情報の利用例

5. 何故ウェブ広告とマス広告の
関係が大事なのでしょう？

6. 究極的には・・・
より効率的なマーケティングをするため。

7. 二つの道
個別最適化

8. 理想的には・・・
マス含む全ての広告の効果を分析し、効率の良い物から順に予算を振りたい。
→ウェブ広告だけで行ったものがいわゆる「アトリビューション分析」

9. アトリビューション分析
ウェブ内の全体最適を考えるときに用いられる。
ユーザーの行動データから広告のネットワークを考える。
(マルコフ連鎖やベイジアンネットが応用される)
Aに100万円投じると、広告Bのクリックを1000、広告Cのクリック
を500誘発し、それがCVを30生み出す。
こういった結果をもとにそれぞれの広告への予算配分を計算する。

10. ウェブマーケターとしては
この手法にマスも含めるという
“トータルなアトリビューション”
への拡張を考えるのが自然。

11. 理想の話（アトリビューションの拡張）
もしすべてのユーザーにおいてマス広告の視聴の有無がわかったら・・・
広告B
CV
広告A
広告C

12. この様なデータの入手は非常に困難
広告B
CV
広告A
広告C

13. 北米なんかでは・・・
Marketing Mix Modelingという
前からある考え方を改善する流れが強い。
よくあるモデル例
売上 𝑡 = 𝜙0 + 𝜙1 テレビ 𝑡 + 𝜙2 ラジオ 𝑡 + 𝜙3 新聞 𝑡 + 𝜙4 ネット 𝑡 + 𝜀 𝑡
現状は色々な調査会社が改善案を出して競っている状況。
→決定的な分析方法はまだない。

14. ただ日本では浸透していない
マーケティングの部署が
縦割りになっていたり・・・
データ分析に馴染み
が無かったり・・・

15. 現実的な道
個別最適化

16. オンラインマーケ単体で何が出来るのか？
＜目標＞
マス広告の予算は既に決まっている状態で、
マス広告からの効果を効率的に利用する事を目指す。
＜問題＞
効果があるのは解ってるのだけど、
どこにどの程度あるのか？が解らない。
＜解決へのステップ＞
①効果を可視化する。（計量時系列分析の応用）
②それに基づいた運用・プランニングを考える。

17. 分析事例①

18. 事例①
目的：ＴＶ・ＴＶショッピング・新聞のインターネット広
告への影響を可視化する。
折込チラシ
ディス
プレイ
テレビCM
CV
検索
テレビショッピング
アフィリエイト

19. ①TVCMからKW検索数
＜仮説＞
• 「ある種の商品」に興味のあって本来他社も出稿する様なKWで検
索する人が、CMで「特定の商品」に興味を持ってその訴求で検索。
競合KW
分野に興味があって検索！
商品名KW
テレビCM
商品名訴求
CMで特定の商品に
興味を持って検索！
競合KW
分野に興味があって検索！

20. 事例①
当日(t)
当日の効果
社名
TVCM
GRP投下量
上昇
例）サイバーエージェント
商品名
その他
明日への効果
例）アメーバピグ
例）無料ゲーム
翌日(t+1)
社名
商品名
明後日への効果
その他
2日後 (t+2)
社名
商品名
その他
こういったインパルス応答
を見てみました。

21. ①TVCMから検索数
＜結果の解釈＞
• その他KW(キーワード)で検索していた人が、訴求軸で
あった「商品名」ではなく「社名」に流れていた。
競合KW
（その他）
分野に興味があって検索！
社名KW
テレビCM
商品名訴求
CMで特定の会社に
興味を持って検索
競合KW
（その他）
分野に興味があって検索！

22. ①CMでサイトPV/UUは伸びるか？
＜仮説＞
• テレビCMによって興味が喚起されてサイトへの流入が増加する。
• スマホでも検証
自社
サイト
自社サイト
ページ観閲
PV増？
UU増？
テレビCM

23. ①CMでサイトPV/UUは伸びるか？(PC)
＜結果の解釈＞
• ユニークユーザー数の増加効果は検出されるには小さすぎる。
• PVは増加されているので一度来訪しているユーザーが再度来訪す
るきかっけになっている？
自社
サイト
自社サイト
PVは増加していた
ページ観閲
テレビCM
ページ観閲
UUは増えない

24. ①CMでサイトPV/UUは伸びるか？(スマホ)
＜結果の解釈＞
スマートフォンにおいてはページ観閲数もユニークユー
ザーも増加。
自社
サイト
自社サイト
PV増加
ページ観閲
テレビCM
UU増加

25. 事例①
＜結果の解釈＞
TVショッピングで十分な情報を与えられ、そのまま電話などでCVし
ていると考えられる。
自社
サイト
電話でCV
してるかも
?
自社
サイト
十分な情報を得たので
サイトに来訪しない
PV減
ページ観閲
テレビショッピング
UU減

26. 分析事例②

27. 事例②
目的：時間別のデータを分析してより短期的なＣＭの効果
を計測したい。
t
GRP投下
UU数
TVCM
t+1
UU数
t+2
UU数
ｔ+3
UU数
t+4
UU数

28. 事例②
＜仮説＞
TVCMを視聴したことによってサービスに興味を持ってもらい、より
多くのユーザーに利用してもらえる。
自社
サイト
自社サイト
サービス利用
サービス利用
テレビCM

29. 事例②
＜結果の解釈＞
TVCMを視聴したことによってサービスに興味を持ってもらい、より
多くのユーザーに利用してもらえていた。
自社
サイト
自社サイト
サービス利用
サービス利用
テレビCM

30. こういった結果を
どう生かすか？

31. マスの訴求がユーザーを訴求通りに動かしているかを見る
●狙った訴求に行っていない場合がある。
●そもそも効いていない広告もある。
●競合KWに行っている場合には無駄なコストが掛かる可能性がある。
テレビCM
訴求KW
競合するKW

32. 狙ったKWで検索していれば・・・
RTG
リターゲティングの強化
• 入札を強める
• 予算上限設定
マスを見たユーザーにちゃんと
広告が表示されるようにする。
時間
リタゲ広告の強化のタイミングは
分析結果を参照して決める

33. まとめ

34. まとめ（２部の流れ）
1. マスとネットを含んだ全体の予算配分を考慮するので
あればMarketing Mix Modelingを行う。（全体最適）
2. マスからネットへの影響を可視化して、運用の効率を
上げましょう。（個別最適）
3. 個別最適に関する可視化の事例。
4. 可視化した情報の利用例。

35. Q&A