概要

自社開発のクリエイティブ予測モデルをもとに、広告クリエイティブの効果疲弊を検知し、デジタル広告運用の最適化を実現しました。 独自の機械学習や深層学習などのモデルを開発しており、データ分析や広告改善に活用しております。 今回のクリエイティブ疲弊モデル開発により、広告クリエイティブごとに効果の着地点を予測し、広告検証のPDCAを加速させることで、企業様のマーケティング戦略を支援します。

「クリエイティブ予測モデル」開発の背景

弊社がマーケティング支援をしているなかで大きな課題として、「各クリエイティブの配信結果を見て、配信を継続すべきか、停止すべきか、配信量が不十分なので待つべきか、を判断するのが難しい」というものがありました。

広告効果の改善にあたっては、様々な検証軸でのクリエイティブ検証を高速に回すことが最も重要です。上記の課題を解決し、配信停止などの判断を正確かつ高速化することで、無駄な配信を減らして一時的なCPAを改善するだけでなく、高速検証により勝ち筋の発見が早まります。

そのため、配信開始から短い期間でも、配信停止などの正確な判断が可能になるデータ分析モデルの開発を行いました。

活用事例

弊社が支援している企業様にてこのモデルの活用を開始したところ、活用開始前と比較してCVRが1.4倍に増加、CPAが20%低下しました。

運用担当者によると、効果の悪いクリエイティブの停止判断と新規入稿のスパンが従来の1/3に短縮されたことで、効果の良いクリエイティブに早く配信を寄せられ、また効果検証が高速化されたことを実感している、とのことでした。

仕組み

• クリエイティブごとに、配信開始後の費用、表示回数、クリック数、CV数などのデータを弊社独自のモデルで分析
• 分析結果をもとに、一定期間後のIMP数やCV数、CPAなどを予測
• 予測結果をもとに、配信停止すべきクリエイティブや、別予算などで再配信すべきクリエイティブを通知

弊社のモデルでは、各クライアントの配信やCVの傾向だけでなく、媒体ごとの配信のクセなども予測に組み込まれており、85%以上で正しい停止判断がてきるなど、高い精度が実証されております。

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