【Facebook】カスタマーリスト類似とピクセル類似、ターゲティング検証結果!

Tags: Facebook カスタマーリスト ピクセル 類似オーディエンス 顧客リスト

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皆さんこんにちは、こんばんは。
コロナで地元広島に帰れなくなってしまい、なんだかとても寂しい気持ちでいっぱいですが、今日も元気にブログを更新します。

いきなりですが皆さん、Facebook広告の類似オーディエンス配信は行っていますか?

類似オーディエンス配信とは?

類似オーディエンスとは、既存の優良顧客と似た傾向を持ち、ビジネスに関心を示す可能性が高いと思われる利用者にリーチを広げる機能です。
類似オーディエンスには、大きく分けて2つ種類があります。

①ピクセルを用いた類似オーディエンス

ページに埋め込んだピクセル(タグ)を使用して、サイト訪問者やコンバージョンユーザーなどの特徴が似ているユーザーを探して広告を配信する方法です。

②カスタマーリストを用いた類似オーディエンス

顧客データを活用し、ユーザーリスト内のユーザーに類似すると判断されたユーザーに広告を配信する方法です。

顧客データは、名前、住所、メールアドレス、電話番号などの連絡先情報をアップロードしてリスト化します。リストに記載されていたユーザーがFacebookを利用していた場合、Facebookからそのユーザーに広告が配信されます。

今回はこのピクセルを用いた類似オーディエンス配信と、カスタマーリストを用いた類似オーディエンス配信を行った結果を元に、それぞれの注意すべき点についてご紹介します。

ピクセル類似とカスタマーリスト類似、どっちがいい?

今回のトピック、商材は下記のとおりです。

トピック:ピクセル類似とカスタマーリスト類似、どっちがいい?
商材  :生活雑貨のECサイト
目標  :ROAS最大化

まず、この案件において、カスタマーリスト類似配信と、ピクセル類似配信のメリットとデメリットを整理します。

〇カスタマーリスト類似
 メリット
  ユーザーの購入金額をフィルタリング出来るので、
  購買単価の高い類似ユーザーに配信が可能。
  細かい顧客情報をリストデータに含めて配信できる

 デメリット
  データ量が少ない。顧客リストのユーザー数=ボリュームになるわけではない
  (Facebookユーザと一致する情報については、カスタムオーディエンスとして作成される)
  手動でリストを更新しているので、データの反映に時間が掛かる

〇ピクセル類似
 メリット
  データ量が多い
  データが動的に変動していく(更新頻度が高い)
 デメリット
  オフラインデータを扱えない ※今回の話ではあまり関係ない

まずはカスタマーリスト類似を配信


上記のメリットとデメリットを踏まえた上で、配信設計を行いました。

目標はROASを高めていくことなので、顧客リストの類似配信を行い、購買単価10,000円以上でフィルタリングをかけて配信したほうがROASが改善すると考えたため、顧客リストの類似配信を開始することにしました。

配信結果①

2週間ほど配信した結果、2週間連続で目標のROASを下回りました。

考察

成果が悪化した要因としては、顧客リストのユーザー母数が少なく、機械学習の質が低い可能性が高いと考えています。

顧客リストを購買単価でフィルタリングしたため、リスト内のユーザー数が減ってしまったことで、媒体が参考とするデータ量が減ってしまい、学習精度が下がった・もしくは学習に時間が掛かっている、と判断しました。

CVデータの多いピクセル類似配信に切り替えたほうが、CV数が伸び、結果的にROAS最大化に繋がると仮説し、配信を切り替えました。

配信結果②

2週間連続でROASが改善しました。

顧客リスト類似配信より、CVRが向上し、結果的にROASが高まっています。

CVデータのボリュームが結果を左右させる

配信量にもよると思いますが、今回の配信では、カスタマーリストに関しては、リスト内のユーザー数が多い方が、成果が改善しました。

参考データの多いピクセル類似配信の方が、全てのCVデータを参照するため、機械学習がうまく動作したのではないかと考えられます。

この結果から、ユーザーリストのボリュームが成果に大きく影響する、と考えられるかと思います。

ユーザーの購買単価等細かいデータまでフィルタリングすると、データとしての質は上がる半面、データ量によっては媒体の機械学習がうまく作用しなくなる可能性が高いことが分かりました。

次回はカスタマーリストのボリュームを増やしたうえで、検証をしてみようと思います

本日のまとめ

自動入札は、データのボリュームを確認したうえで配信設計を考えるのが大事やね。