測定されたものは管理される」という古い格言は、Amazon 広告戦略にも間違いなく当てはまる。しかし、広告戦略がより複雑になり、統合されるにつれて、それは更新のための時間かもしれません。
単に広告のパフォーマンスを測定するだけでは不十分で、その結果から確実に学ばなければならない。
Amazon 広告にテストと学習の戦略を導入することで、Amazon 広告を最適化するために実施しているテストが実用的な結果を出していることを確認し、即座に影響を与えるために利用することができます。広告のテストを実施する前に、テストから何を学びたいのか、なぜその結果が役に立つのか、そしてその学びをどのように実践するのかを理解することが重要です。
良いテスト機会を特定し、達成したい具体的な目標を理解することが、優れたテスト＆ラーン戦略の鍵となります。ここでは、Amazon 広告のTest & Learn戦略のための6つのユースケースと、それらをすぐに実践する方法を紹介します。
これらのユースケースは、弊社の戦略コンサルティングチームが提供するPacvue Test & Learn フレームワークを活用している実際のPacvue ユーザーの事例に基づいています。それぞれ、課題を特定し、検証したい仮説を立て、その仮説を検証するためのアプローチを構成する。
コンバージョン率の向上
Eコマースの需要が高まる今年、多くの企業では売上が横ばいになっている。ある企業は、より詳細なキーワードに入札することで、市場シェアを拡大し、コンバージョン率の高いハイ・インテント・トラフィックを獲得することができるという仮説を立てた。
彼らのテキスト＆ラーン戦略では、Share of Voiceデータを使って競合他社の売上に貢献している検索クエリを発見し、キャンペーンに新しいロングテールキーワードを追加し、コンバージョン率の低いキーワードの費用を自動的に削減した。
このテストは、彼らが見逃していたキーワードと需要を発見するのに役立ち、コンバージョン率を30％向上させ、eコマースの売上を前年比3倍にするのに貢献した。
新製品の発売
ブランドはどうすれば、新商品の販売とトラフィックを迅速に高めることができるだろうか？ある企業は、Amazon DSPが市場内の顧客にリーチし、検索連動型広告よりも早く大規模に商品の認知度を高めることができるという仮説を立てた。
この理論をテストするために、市場内のオーディエンスをターゲットにしたハイパーセグメントDSPキャンペーンを実施し、カテゴリーに関心のある顧客に新機能を強調することに注力した。さらに、静的広告とDEA広告の間で最適化を行った。
このハイパーグラニュラーDSP戦略により、総収益に占める割合が1,500bps増加した。テスト開始から4日後、新しく立ち上げたASINは、グランスビューの12%、注文収益の17%を占めるようになりました。
CPCを効率的に保つ
効率化とCPCの削減を目指すある企業は、顧客が買い物を好む時間帯に合わせて広告費を最大化するというアプローチをとった。
同一のキャンペーンを3つの異なる時間帯に実施し、ブランド、カテゴリー、競合のキーワードターゲティングに対するパフォーマンスを評価することで、このアプローチをテストし、最適な時間帯を知ることができた。
1ヶ月後、このブランドは、顧客が夕方にコンバージョンする可能性が高いことを学んだ。彼らはこの情報を、より効率的なカテゴリーターゲティングに利用し、夕方のカテゴリー用語にデイパーティングと入札ブーストを実施した。
声のシェアを獲得
競争が激化するeコマース市場において、多くのブランドは既存の予算を増やすことなくShare of Voiceを拡大することに挑戦している。ある企業では、広告の掲載範囲をASINに拡大し、キーワードを増やすことでこれを達成しようとしました。
彼らは、パフォーマンスをテストし、SERPカバレッジを高めるために、新しいキーワードで複数のASINを実行して、この戦略をテストした。また、ブランド名以外のキーワードにも積極的に投資し、インクリメンタル性を高めた。
この情報を使って、年度半ばの予算増額を正当化し、最も増加率の高いキーワードに注力することで、このブランドは2020年にShare of ShelfとOrganic Share of Voiceを133%増加させた。
レビューが売上とコンバージョンに与える影響
Amazon 、商品ページでのレビュー獲得にどれだけの時間とコストをかけるべきなのだろうか？ある企業は、販売を加速させ、オーガニックのコンバージョン率を向上させるために、どれだけのレビューが必要かをテストすることにした。
彼らのテストでは、オーガニックASINのランク、売上、広告に掲載しようとしている商品のコンバージョン率を追跡した。そして、製品がレビューを受けるごとに、売上とコンバージョンの変化率を測定した。
その結果、彼らの業界では、21件のカスタマーレビューで売上とコンバージョンが頭打ちになることがわかった。この情報は、新しいASINを広告でサポートし始める最適な時期を決定するのに役立った。
クリエイティブの最適化
クリエイティブの最適化、特にDSP広告の最適化は、どのようなメッセージングが最も高いパフォーマンスをもたらすかを見つけるための継続的なプロセスである。
ある企業はTest & Learnフレームワークを使い、静的なDSP広告と季節に関連したカスタムメッセージングをテストした。静的広告とDEAクリエイティブを1ヶ月間並行して運用し、実験のコントロールとしてeCPM入札、フリークエンシーキャップ、ターゲットオーディエンスを使用した。
驚くべきことに、季節的なメッセージングがあったとしても、静的広告のコンバージョン率は54.2％、ROASは69.1％低く、DEA広告よりもはるかにパフォーマンスが悪いという結果が出た。
優れたテスト＆ラーン戦略の詳細についてご興味がおありですか？Pacvueの最新eBook、"Implementing a Test & Learn Strategy forAmazon Advertising "では、一貫性のある拡張可能なTest & Learnフレームワークを構築するためのガイダンスをご覧いただけます。御社のビジネスのためのフレームワークの構築、現在の広告戦略の監査、または御社と御社のチームのための追加トレーニングのサポートをご希望の場合は、戦略コンサルティングチームにお問い合わせください。
