昨年10月頃からAnalyticsでユーザーデモグラフィックデータが見れるようになっているのをご存知でしょうか？※1
今回はこのデモグラフィックデータをAdWordsのディスプレイ広告配信に役立ててみてはいかがですか？という話です。
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Analyticsでデモグラフィックデータを確認するためにはトラッキングコードを書き換える必要があります。設定方法などは公式ヘルプをご確認下さい。
そもそもデモグラフィックデータって？
デモグラフィックデータとは、ユーザーの属性データのことです。一般的には、性別、年齢、居住地域、所得、職業、学歴、家族構成などです。
Analyticsでは性別、年齢、インタレストカテゴリが取得できます。
インタレストカテゴリって？
Analytics上ではインタレストカテゴリは、アフィニティ、購買意向、その他に分類されます。では、各カテゴリがどういうものなのかを説明します。（理解しやすくするため、一部説明の順番を変更しています。）
■購買意向
特定の商品カテゴリに対して購買意欲が強いユーザー層を分類します。
例えば、ショッピングサイトで良く買い物をするユーザーであったり、サービスの申し込みや問い合わせを行っているユーザー、比較サイトを頻繁に見るユーザーなどが識別されます。
■その他のカテゴリ
どのようなコンテンツを閲覧しているか、その頻度はどの程度かによってユーザー層を分類します。いわゆる興味関心分類ですね。
■アフィニティ
その他のカテゴリをさらに広範囲に広げユーザー層を分類します。アフィニティカテゴリでは、ライフスタイル（テレビっ子、ゲームファン、インテリア好き）なども分類対象となります。
また、この辺りの話は過去記事でも取り上げておりますのでそちらもご参照下さい。
Analyticsでデモグラフィックデータを見てみよう
■ユーザーの分布
[ユーザー]-[サマリー]-[ユーザーの分布]-[サマリー]
また、データを見やすくするためにあらかじめアドバンスセグメントで「すべてのセッション」「無料検索トラフィック」「有料検索トラフィック」「コンバージョンに至ったユーザー」で分割しています。
●このデータから分かること
- 有料、無料問わず訪問者の年齢は[25-34]が最も多く[35-44]も含めると訪問者の7割近くを占める
- 有料、無料問わず訪問者の性別は「男性」7割、「女性」3割である
- コンバージョンに至ったユーザーは[25-34][35-44]のみである
例えば、サイトの作りやクリエイティブのデザイン、訴求点などを上記のユーザーに合わせてみると効果が出るかもしれませんね。
■インタレストカテゴリ
[ユーザー]-[サマリー]-[インタレストカテゴリ]-[サマリー]
インタレストカテゴリレポートは表記がまだ英語なので若干見辛いですね。また、アフィニティ、購買志向、その他について上位10のカテゴリが表示されています。各カテゴリについて「年齢」「性別」をドリルダウンして見ることもできます。
このデータから分かることを書き出すとキリが無くなってしまうので、簡単に説明すると、アフィニティ、購買志向、その他、それぞれのカテゴリ内では有料、無料、コンバージョンに至ったユーザー問わず全体的にほぼ同じ属性のユーザーが集まっているようです。（順位の前後はありますが）
ただ、購買志向の特にコンバージョンに至ったユーザー属性は上位に教育関連や金融関連が集まっているという点が気になりますね。
デモグラフィックデータはそのままディスプレイ広告で活用できるんです！
Analyticsでデモグラフィックデータが見れるようになったのと時を同じくして実はAdWordsディスプレイ広告のターゲティング方法もアップデートが行われています。※アップデートはアカウントごとに反映のタイムラグが有り、弊社が変更を確認できたのは年明け頃でした。
上の画像を見てもらえば一目瞭然ですが、ディスプレイ広告のターゲティング項目がAnalyticsと同じになっていますね。※こちらはなぜか日本語対応してますｗｗ
そうです。Analyticsで分析を行い新たな広告戦略を立てた際に、配信対象のユーザー層をそっくりそのままディスプレイ広告でターゲティングできるわけですね。
まとめ
検索連動型広告でコンバージョン数の限界を感じたり、クリック単価の高騰に悩まされたりして新たな見込顧客の開拓の必要性がある場合はディスプレイ広告を活用することになると思います。しかし、予算もそんなに無いし闇雲に広告を配信するわけにはいかないといった事情がある場合がほとんどだと思います。
そんなときに、今回紹介した方法を使って、限りある予算を有効活用するためのヒントとしていただければ幸いでございます。
また、DSPを新たに始めてみたい場合などにも、初期の広告戦略立案のヒントにすることもできますね。
