メディアプランナーなら誰でも、このワークフローを知っているでしょう。ある場所からデータを抽出し、スプレッドシートに貼り付け、前四半期に作成したモデルを再構築し、一致しない数値を調整し、予算の執行が始まっても計画がうまくいくことを願う――。これは手作業で行われる遅々としたプロセスであり、その数値は往々にして現実と合致しないものです。
これは、今年の「unBoxed」において、Amazon 広告担当のウィリアン・コレア氏が、Pacvueのジョセリン・ジェフリーズ氏との共同セッションで取り上げた課題です。「メディアプランニング：Amazon 広告APIを活用したオーディエンスシグナルからプランニング、パフォーマンスまで」と題されたこのセッションで、ウィリアンとジョセリンは、オーディエンスシグナル、リーチ予測、重複排除に関する疑問に答える際にブランドが直面する課題、そして手作業による推定からAPIを通じて入手可能なデータへの移行によって、それらの疑問への回答が容易になった際に何が変化するのかについて解説しました。
ここでは、取り上げられた内容と、それがブランドや広告代理店にとってどのような意味を持つのかについて解説します。
AmazonのメディアプランニングAPIスイート
メディアプランニングにおいて、正確に把握するのが最も難しい指標の一つが「リーチ」です。同じ消費者がディスプレイ広告キャンペーン、オーディオ広告キャンペーン、ストリーミングTV広告キャンペーンのすべてに接触した場合、これら3つのリーチを単純に合計するだけのプランでは、実際にリーチしている人数が過大評価されてしまいます。プランのリーチ数値が現実的なものかどうかを把握できないことによる実務上のリスクは明白であり、多くの場合、多額のコストを招くことになります。 予算は、一部が架空の数値に基づいて配分され、キャンペーンがすでに開始された後にパフォーマンスデータが入ってくるまで、計画は修正されません。その時点で、いずれにせよ予算はすでに使い切られてしまっているのです。
リーチ（重複を除いた数値、合計値ではない）について信頼できる回答を得るには、従来、多大な手作業による照合が必要でした。しかし、Amazon Adsでは現在、APIを通じてリーチ予測、パフォーマンス予測、およびクロスチャネルでの重複排除機能を提供しています。これにより、広告主は予算を割り当てる前に、そのプランが誰にリーチするか、またそのリーチのうちどれだけがユニークなユーザーであるかの予測を得ることができます。sponsored ads 、ディスプレイ、オーディオ、動画、ストリーミングTVを同時に計画している方にとって、これは手作業では非常に困難だった課題を解決するものです。
Pacvue がAmazonのAPIをどのように活用しているか
たとえ単一のブランドについて、単一の四半期分のリーチを手作業で照合するだけでも、かなりの手間がかかります。広告代理店にとって、クライアント全社分について、毎回のプランニングサイクルごとにこれを行うことは、さらに大きなボトルネックとなります。
Pacvueのプランニングワークフローは、Amazonの予測および重複排除APIを活用し、メディアチームが実際のプランニングサイクルの中で実行できる形に変えることで、そのボトルネックを解消するように設計されています。これにより、ばらばらなデータポイントをまとめ、予想される結果を算出するという手作業が削減され、Amazon やPacvue がアクセスできる幅広いデータが、スプレッドシートの増加ではなく、より迅速な回答につながるようになります。
実社会での応用
セッションの中で、ジョセリンは、これが実際にどのように機能するかを示す2つの実際のクライアント事例を紹介しました。その中には、結果として支出を削減することが解決策となった事例も含まれていました。
1つ目は、ベストセラー商品を擁する美容ブランドで、従来のあらゆる指標から見ても、その商品は依然として好調でした。しかし、ジョセリンが指摘したように、安定した実績とさらなるパフォーマンスの向上は、別問題なのです：
- 状況： 真の問題は、その製品の広告が、そうでなければこのブランドにたどり着かなかったであろう顧客を引き寄せ続けているのか、それとも、もともと購入するつもりだった人々にとっては単なる「雑音」に過ぎないのか、という点でした。予算を最大限に有効活用するためには、このブランドは次のことを把握する必要がありました：
- ベストセラー商品は、どれだけの追加需要を獲得できるだろうか？
- 利用可能なコンバージョン機会のうち、すでにどれだけの割合が達成されているのでしょうか？
- 段階的な投資は、いつから効果が薄れ始めるのでしょうか？
- 次の1ドルは、ベストセラー商品に使うべきか、それとも別の商品に使うべきか？
- 解決策：リーチ予測と過去のリーチデータを活用し、チームは当該製品のターゲット市場全体をマッピングし、そのうちのどれだけがすでにブランドによってカバーされているかを測定しました。
- 結果：結果から、すでに限界効用逓減の段階に達していることが明らかになった。そのため、ブランド側は、すでに獲得可能な視聴者をすべて獲得済みのチャンネルへの資金提供を続けるのではなく、その製品の予算の15％を、2027年に予定されている新製品の発売支援に振り向けた。
ジョセリンが紹介した2つ目の事例は、ミスが許されない時期の計画を立てる際、信頼性の高い予測がいかに重要であるかを示していました：
- 状況： ある家庭用品ブランドは、年間売上高の40％を第4四半期だけで生み出しており、つまり第4四半期の業績が振るわなければ、事実上挽回は不可能となる。成功を確実にするため、同ブランドは以下の問いに答えなければならなかった：
- 予算をどこに充てれば、最も大きな効果を得られるでしょうか？
- ディスプレイ広告、動画広告、リターゲティング、検索広告を横断した、効果的なフルファネル戦略をどのように構築すればよいでしょうか？
- 予算を確定する前に、予想されるリーチやパフォーマンスをどのようにして確実に把握すればよいのでしょうか？
- 解決策：チームは、 Amazon のリーチ、パフォーマンス、重複排除の予測機能を組み合わせて活用し、ブランドの過去のCPC、インプレッション数、第4四半期の季節性を踏まえ、四半期開始前に11種類の広告タイプにわたる包括的なメディアプランを策定しました。
- 結果：この モデルにより 、チームは手作業でまとめるにはかなり長い時間を要したであろう計画の策定において、大きな先行優位を得ることができ、第4四半期の包括的な提言を策定する時間を90％短縮することができました。この計画には、各施策ごとの推定リーチおよびパフォーマンスの推移が盛り込まれており、キャンペーン開始前に複数の予算活用の機会を特定することができました。
どちらのシナリオも、ウィリアンがセッションの冒頭で指摘したのと同じ変化を如実に示しています。つまり、ローンチ前に最適化を進めることは、単にスピードを上げるだけでなく、そもそもどのような意思決定が行われるかという点そのものを変えるのです。これは、資金が投入された後に修正を行うことと、キャンペーン開始前に先を見越して選択を行うこととの違いに他なりません。
ブランドや広告代理店にとっての要点
キャンペーン計画の良し悪しは、その裏にある数値によって決まりますが、これまでその数値を正確に把握するには、事後に手作業で検証を行う必要がありました。Amazonの予測および重複排除APIがPacvueの計画ワークフローに組み込まれたことで、この検証を最初に実施できるようになり、チームは、見かけほど大きくなかったリーチ数を早期に発見することから、好調だった製品がいつから増分成長を牽引しなくなっていたかを把握することまで、あらゆる対応が可能になりました。 以前は事後的に修正されていた計画も、今では最初から信頼できる数値に基づいて策定できるようになりました。
メディア運用を社内で担当するブランドにとっては、四半期ごとのレビューで予期せぬ問題が発生する頻度が減ることを意味します。代理店にとっては、これまでクライアント1社につき四半期ごとに数日かかっていた計画業務が、その数分の1の時間で済むようになり、チームの戦略的判断を要する業務に充てる時間を確保できるようになることを意味します。
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