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、新商品の売上やトラフィックをどのようにして迅速に伸ばすことができるでしょうか？ある企業は、Amazon （DSP ）を活用すれば、購入意向のある顧客にリーチし、有料検索よりも迅速かつ大規模に製品の認知度を高めることができるという仮説を立てました。
この仮説を検証するため、購入意向の高いオーディエンスをターゲットとし、当該カテゴリーへの関心が確認されている顧客に対して新機能を強調することに重点を置いた、高度にセグメント化されたDSP キャンペーンを実施しました。さらに、静的広告とDEA広告のどちらが効果的かについて最適化を行いました。
この極めてきめ細かなDSP 戦略により、総収益に占める割合が1,500ベーシスポイント増加しました。テスト開始から4日後、新規にリリースされたASINは、Glance Views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か月後、このブランドは、顧客が夕方にコンバージョンに至る可能性が高いことを把握しました。この情報を活用して、カテゴリーターゲティングの効率を高めるとともに、夕方の時間帯にdayparting を導入し、カテゴリー関連キーワードの入札単価を引き上げました。
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。
同社はこの戦略を検証するため、新しいキーワードに対して複数のASINを運用し、パフォーマンスをテストするとともに、検索結果ページ（SERP）での露出範囲を拡大しました。また、incrementality を促進するため、ノンブランドキーワードへの投資をさらに強化しました。
この情報を基に、年度半ばの予算増額を正当化し、incrementality が最も高かったキーワードに注力した結果、同ブランドは2020年に棚占有率とオーガニック・シェア・オブ・ボイスを133％伸ばしました。
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、広告で間もなく発売予定の商品のオーガニック検索順位（ASIN ）、売上、コンバージョン率を追跡しました。その後、その商品にレビューが1件追加されるごとに、売上とコンバージョン率の変化率を測定しました。
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 広告における最適化は、どのメッセージが最高の成果をもたらすかを見極めるための継続的なプロセスです。
ある企業は、「Test & Learn」フレームワークを活用し、季節に合わせた独自のメッセージを盛り込んだ静的DSP 広告をテストしました。同社は1か月間、静的クリエイティブとDEAクリエイティブを並行して配信し、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実験の対照条件として設定しました。
驚くべきことに、結果によると、季節限定のメッセージを掲載した場合でも、静的広告のパフォーマンスはDEA広告に比べてはるかに劣り、コンバージョン率は54.2％低く、ROAS も69.1％低かったことが示されました。
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。
