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記事広告で「月間新規1万件」を獲得するための、PDCAの回し方

「FacebookやLINEから、記事を挟んでCPAを改善」「ネイティブ広告だけで、月間数千~1万件のCV(コンバージョン)獲得」など、単品リピート通販で広まっているのが記事広告です。これまでは広告コピーの型や記事の作り方をお伝えしてきましたが、今回は「成功企業がテスト・改善のサイクルを、どう回してきたか?」を解説します。

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広告から?記事?それともLP?改善に着手すべきは・・

 

記事広告が“従来”のバナー広告と異なるのは、記事を挟むため遷移のステップが増えること。
それにともない、CTR(クリック率)やCPC(クリック単価)だけでなく、記事からLPへの
「遷移率」といった中間指標
も登場します。“変数”が増える分PDCAの難易度が上がりますが、
どのような順番で改善に着手していけばよいでしょうか?

 

従来のバナー広告と記事広告のユーザー遷移の違い

 

 

ステップ1:広告クリエイティブの“大量生産”で、CTRを高める

 

最初にぶつかるのが、「広告のCTRが低く、露出しない」という課題。
レコメンド広告では、「CTRが高いクリエイティブほど、CPCが低くなる」
という自動最適化のアルゴリズム
が少なからず働いています。
逆にCTRが一定の水準を下回ると、広告は表示すらされなくなってしまうのです。

 

したがって、まずは「クリックされる広告」作りに注力しましょう。
ユーザーの注目を惹くクリエイティブが「バナー」とは異なること、
「衝撃~」や「する人続出!」といった鉄板キーワードは、
A/Bテスト事例から判明!ネイティブ広告でCVを量産する“勝ちコピー”、たった1つの原則
でも紹介しました。

 

しかし法則にしたがって制作しても、“合格点”を獲れる確率は、決して高くはありません。
正直に言うと、「30本作って、1本ようやく当たりが出る」程度の割合です。
特にコピーは、できるだけ“数を打って”制作しましょう。

 
 

ステップ2: 記事のテスト・最適化でCVRをアップ

 

CTRの高い広告ができたら、今度はCVR(コンバージョン率)を高めていきます。
従来のバナー型では、商品LPのA/Bテストを繰り返すのが王道でした。
しかし記事広告では、LPの最適化はなかなか難易度が高いと分かってきました。

 

なぜなら、LPにたどり着く前に
「どんな訴求の記事を経由したか?」「何のメディアから誘導されたか?」などの“変数”
によって、テストの数値が異なってしまい
、汎用的な検証結果とならないのです。

 

記事コンテンツの改善がCPAに及ぼす改善インパクトの例

 

そこでインパクトが大きいのは、記事の最適化。LPと同じように、A/Bテストが基本です。
記事からLPへの遷移率を上げるだけなら、記事から商品色を消して、中立的な情報で興味
を持たせ誘導すれば良いです。しかし、それでは商品への購買意欲が記事で高まらないため、
LPでのCVRが下がり、最終的なCVRも悪化してしまいます。
「いかにLPでのCVRを担保しながら、送客を増やすか?」を工夫します。

 
 

ステップ3: 拡大による“劣化”に抗い、記事と広告の「往復運動」

 

記事広告の成功パターンができて予算を拡大した時に立ちはだかるのが、クリエイティブの劣化。
ユーザーが同じ広告を何度も見ると、飽きてしまいます。CTRが下がると露出がされなくなり、
ステップ1に戻ってしまうのです。
そこで広告クリエイティブは継続的に制作し続け、たえずテストしていきます。
言葉は悪いですが「使い捨て」の感覚でいると、対処しやすいでしょう。

 

同じ記事では、制作できる広告のパターンにも限界がありますが、私たちは記事の制約条件に
縛られずに、あらゆる切り口からコピーや写真を開発していきます。
もちろんCTRの高いクリエイティブができても、記事のメッセージと合致しなければ、
CVには至りません。ですが、CTRが高まれば、その訴求に合わせ新しい記事を制作、
ステップ2の最適化に移ればよいのです。

 

健康食品×お試しオファー(980円)の例 ※数値は、あくまで目安とご理解ください。

 

このように、「広告クリエイティブの大量生産」と「記事の最適化」を、
KPIを見ながら往復運動のように繰り返し
ていく。
変化が激しいと言われるインフィード型広告やレコメンド型広告で、
継続的に成果を出していくためのポイントです。
 
 

記事の最適化は、ヒートマップとユーザー調査で“本音”を探る

 
ステップ2の「記事の最適化」は、どう進めればよいでしょうか?
LP遷移率やCVRなど指標を見ながら、A/Bテストを中心に改善していくのは、従来のLP最適化と同じ
です。そのうえで私たちが、特に改善仮説を立てるため取り入れるのが、
「ヒートマップ」と「ユーザー調査」
です。

 
 

ヒートマップで判明!「CVRが1.8倍にアップ」も

 

ヒートマップとは、「サイト訪問者の目線の動きやマウスの動き、サイトの熟読時間などの情報を
ひと目で理解できるよう可視化したもの」(出展「ヒートマップとは?ヒートマップツールを最大限
活用するための基礎知識」)です。あるサプリメントの記事で、興味深い現象が起こりました。
商品の「よくある質問」の一部が、突出して「赤くなっていた」のです。

 

ユーザーの注意が集中している箇所が赤色や黄色で表示

 

ユーザーが注目していたのは、「副作用」のQ&A。「LP遷移率は高いものの、全体のCVRが低い」
という課題から、新しく追加していたコンテンツでした。
使用にあたっての不安や疑問を解消、購買意欲を高めてLPに送客できたのが功を奏したのでしょう。
記事からのCVRが約1.8倍にアップ、CPAも53%近くにまで下がりました。

 

ヒートマップでは、予想外の箇所にユーザーが目を止めていると分かります。そこで「疑問に答える
コンテンツを追加する」「注目されている箇所を強調するため、記事上部に移動する」などで、LPへ
スムーズに遷移させるのです。“強い”コンテンツが分かれば、「新しくコピーを制作する」「別の切り口で、記事を作成する」といったアクションにも発展できます。

 
 

ユーザー調査で、「買わない理由」など分かる

 

続いては、「ユーザーの声」を拾うこと。
ある化粧品のターゲット顧客が「40代 乾燥肌に悩む女性」の場合、その条件に当てはまる方を対象に、
オンラインでアンケート
をとります。
モニターはWEB上で記事を読み、以下の質問に答えます。

 

・記事は、読みやすかったですか?読みづらかったですか?
・特に気になった(興味を惹かれた)のは、どの箇所ですか?
・読み飛ばした(興味を惹かれない)のは、どの箇所ですか?
・商品を購入しても良いと思いましたか?思わなかったですか?
・商品について、もっと知りたいことはありますか?
・逆に、どんな情報があれば「買いたい」という気持ちが高りますか?

 

Yes/Noの回答と合わせ理由も書いてもらうと、改善仮説を立てるためのヒントが
見つかりやすくなります。対面でのインタビューと比べて、WEBアンケートは
費用や工数の面でもトライしやすい
でしょう。

 

このようにユーザーの本音を探っていくと、「私たちが想定した流れでは、記事を理解していない」
「強調したつもりが、伝わっていない」
とたびたび痛感します。
KPIの改善ステップと定性・定量の調査手法、ぜひ取り入れてみてください。

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