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《リスティング広告》一歩踏み込んだ分析を~曜日×時間編~


アカウントのパフォーマンス改善のために分析は必至ですよね。
今回は通常の分析から1歩踏み込んだ分析方法を紹介します。

曜日別・時間別での分析

通常のアカウント分析で曜日別もしくは時間別のパフォーマンスを見る場合、管理画面上(もしくはレポート)で曜日毎もしくは時間毎の分割を行い分析を行う事が多いかと思います。
分析としては正統派ではありますが、思わぬところに落とし穴がある可能性も御座います。

曜日別分割の場合

weak

上の画像を見ると曜日毎でそこまで目につくパフォーマンスの差はありません。
敢えて挙げるとすると赤枠で囲った部分の日曜日が他の曜日に比べCPAが若干高くなっております。
反対に青枠の火曜日のCPAが若干低くなっております。
もしここで調整をするとしたら日曜日の配信を抑制し、火曜日の配信を強化すると言ったところでしょうか。

時間別分割の場合

hour

こちらの画像を見ると赤枠で囲った時間帯はCPAが高めで、青枠で囲った時間帯はCPAが低めです。
ただし、全体で見るとそこまで大きなパフォーマンスの差はありません。
ここで調整を行うとしたら赤枠部分の抑制と青枠部分の配信強化でしょうか。

ただし、やはりこれでは分析が不十分な場合があります。
そこで曜日×時間での分析をしてみました。

曜日×時間での分析

◯分析をするデータを取得する方法◯

任意の期間(今回は2年分)のデータを曜日および時間で分割した
アカウントレポート(キャンペーンレポート)を取得します。
そのデータを簡単にエクセルでまとめます。

①クリック率(CTR)の場合

CTR

・クリック率が高い箇所を濃紫、クリック率が低い箇所を薄紫、更に低い箇所を白で色分けしています

クリック率については曜日毎でそこまで違いがなく、全曜日で3時から9時までの間のクリック率が低くなっております。
アカウントで時間帯分割した場合ともそこまで差異がないかと思います。

②コンバージョン率(CVR)の場合

CVR

 

・コンバージョン率が高い箇所を濃緑、コンバージョン率が低い箇所を薄緑、更に低い箇所を白で色分けしています

コンバージョン率については全体的にばらつきがあり、特に成果が出やすい時間が偏っている感じはしません。
①のクリック率と比べてみると意外にもクリック率が低かった4時から8時の間のコンバージョン率が高めなことが分かります。

③獲得単価(CPA)の場合

CPA

・獲得単価が低い箇所を濃青、獲得単価が高い箇所を濃橙で色分けしております。
・白文字は特に獲得単価が低い箇所、赤字は成果数0の箇所で代わりにコストを記載しています。

こちらも全体的にばらつきがありますが、曜日によってパフォーマンスが良い時間・悪い時間の差が出ています。
例えば、アカウントで時間分割した際にパフォーマンスが良かった15時では月・火・水・金の獲得単価が低いものの、日・木の獲得単価はかなり高くなっております。

3つのシートを並べて見てみると

sum

各データを比較してみて気になる箇所を簡単にあげますと、

●赤枠部分●
2時から6時の間はクリック率が低いものの獲得単価が低い曜日が多く、また成果を獲得していない箇所も使用している費用が少ないためこの時間帯の広告配信量を増やすことでアカウントのパフォーマンスがよくなる可能性があります。

●緑枠部分●
全体の中で最もクリック率が高かったですが、獲得単価も高くなっています。
金曜日の23時台ですので、ネットを利用するユーザーが特に増えクリック数・クリック率が増えていると予測できます。この時間帯の配信を抑える事でアカウントの改善が図れるかもしれません。
但し、金曜の23時台に検索したユーザーが後日成果につながっているかもしれませんので、その後の変化にも注意が必要です。

●青枠部分●
クリック率が0.5%を超える事が多いですが、獲得単価を見るとそこまでパフォーマンスが良いとは言えません。
夕食後ネットサーフィンをするユーザーが増えクリック数・クリック率が増えていると予測できます。
こちらも抑制を行う事でアカウントの改善が図れるかもしれません。
但し、緑枠部分同様その後の変化に注意が必要です。

※上記以外にも分析できる箇所が御座いますが、割愛させていただきます。

まとめ

今回は簡単な分析しか記載しませんでしたが、この分析を行う事で◯曜日のパフォーマンスが悪いと思っていたが、実は◯曜日の◯時が極端に悪く◯曜日自体はパフォーマンスが悪くなかった。なんてこともしばしばあります。

曜日分割、時間分割を個別に行っているアカウントは実は重大な見落としをしているかもしれません。

※但し、運用期間が短いアカウントは十分にデータが集まっておらず正確な分析が出来ない可能性が高いため、短くとも1年以上のデータを利用し分析する事をお勧めいたします。

長期間運用のアカウントである程度施作は行ってきたが、更にもう一歩改善する余地がないかと行き詰まった時などに今回の分析方法を取ると新たな改善への道が見つかるかもしれませんね




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