【事例】Yahoo! DMP「行動予測ターゲティング」の活用パターン｜株式会社ワンスター

株式会社ワンスター

2021.04.23

前回の記事（※1）では、株式会社ワンスターのYahoo!広告ディスプレイ広告（運用型）への移管取り組みをご紹介しました。移管から1年、さらなる広告効果改善を目指し、日々組織改革に取り組まれています。運用型を「理解する」から「使いこなす」フェーズに移行する中、1年前とは異なる課題が見えてきたといいます。いくつかの課題解決策の中から今回は、Yahoo! DMPでのタグ取得データ拡張を利用した行動予測ターゲティング（以下、行動予測）の活用手法について、実際のクライアント事例を基に解説します。

■Yahoo! DMPの「行動予測ターゲティング」

クライアントのウェブサイトを訪れコンバージョンしたユーザーのデータを基に、そのユーザーが過去にYahoo! JAPAN上でどのような行動をしたかなどを分析し、その結果から今後同じような行動を取るであろうと予測できるユーザーデータを利用したターゲティングです。

※別途行動予測用のタグ設定が必要となります
※コンバージョンユーザーのコンバージョン前の行動履歴を拡張します。

Yahoo! DMPの詳細については、こちらのページをご覧ください。

＜健康食品A＞

・施策実施期間：2021年1月〜2月
・課題と施策：
リターゲティングを主軸として運用を進めていたところ、コンバージョン数が伸び悩み始めたため、バナーからのサイト流入ユーザーを拡張した行動予測を利用。コンバージョン数が増えたタイミングで、Yahoo!ショッピング購買ターゲティングで特定カテゴリ購入拡張を実施すると、CPAが大幅に改善された。コンバージョン母数が一定数以上たまった状態でYahoo! JAPANのビッグデータを活用できたため、より精度の高い予測が可能になった。

・利用したデータ：Yahoo! DMP行動予測、Yahoo!ショッピング購買ターゲティング
・結果数値：CPA_88%に低下 ※2

＜健康食品B＞

・施策実施期間：2021年1月〜2月
・課題と施策：スマートフォンでの属性ターゲティング配信でCVRが上がらず獲得効率が合わなかったため、行動予測を導入。コンバージョンボリュームが出たところで自動入札（以下、CVO）を追加、学習精度がより高まった。スマートフォンでの獲得効率が高まると、既存のリターゲティングやサーチターゲティングでのコンバージョン数も増加し、デバイス差が解消されアカウント全体での効果アップにつながった。

・利用したデータ：Yahoo! DMP行動予測、Yahoo!ショッピング購買ターゲティン
・結果数値：CPA_53%に低下 ※2

＜健康食品C＞

・施策実施期間：2021年1月〜2月
・課題と施策：属性ターゲティングで運用したところ、CVRが上がらず獲得が思うように進まなかったため、打開策として行動予測を導入。まずはCVRが大幅に上昇し、CPAが改善。続いて、CTRが上昇し掲載順位が上位でキープされ始めると、好循環が起きてさらなるコンバージョン獲得につながった。獲得効率をみながら行動予測のセグメントを都度見直しながら、未開拓層へのリーチも目指す。

・利用したデータ：Yahoo! DMP行動予測、Yahoo!ショッピング購買ターゲティング
・結果数値：CPA_27%に低下 ※2

＜健康食品D＞

・施策実施期間：2020年10月〜11月
・課題と施策：顕在層のコンバージョンが飽和状態になり、CVRが頭打ちになりCPAが高止まりしていた。次なる施策を検討したタイミングで、他のクライアント事例で導入し良好な結果が出ていた行動予測を導入。CTRとCVRが安定してコンバージョンボリュームが出たところで、CVOを追加。Yahoo!ショッピング購買ターゲティングとカルチュア・コンビニエンス・クラブ（以下、CCC）データを利用したターゲティングなどYahoo! JAPANのマルチビッグデータを総合的に組み合わせることで効果改善に至る。

・利用したデータ：Yahoo! DMP行動予測、Yahoo!ショッピング購買ターゲティング、CCCデータ
・結果数値：CPA_77%に低下 ※2

■今後の展望

運用型に続き、Yahoo!広告検索広告を攻略したいです。ユーザー行動を考えたとき、情報取集→検索の流れは今後も変わらないと思いますが、検索するメディアはSNS系含め選択肢が格段に増加しています。各メディア利用するユーザーは異なるはずなので、その中でYahoo! JAPANで検索するユーザー層を細かく分析することで、より適切な広告を配信したいと思っています。メディアを横断したアトリビューションモデルの構築も今後はチャレンジしていきたい領域です。

■ご担当者のコメント

広告商品や機能はまずは使ってみて、課題を洗い出すことがスタートです。明確になった課題を深堀して攻略、他の広告主にも次々応用が利く事例を展開していきたいです。
Yahoo! JAPAN経由のユーザー特性としては、定期購入への移行率が高く、LTVが長い傾向にあるので、Yahoo! JAPANでの売り上げを伸ばすことでクライアント様の事業貢献にもつながると思っています。LINEとの統合でYahoo! JAPANのデータ量と質は一気に向上するのではと期待しています。データ活用を促進して、クライアント様のサイトからCRMまで一気通貫した施策提案を実施できるといいですね。