リマーケティング広告が広げる Web 解析＋コンテンツ＋広告運用連携の可能性

■サイト流入の履歴に見るユーザー行動仮説

デジタルマーケティングにおける成果の最適化では、参照元のドメインやリファラ情報と、ユーザーのサイト内行動との因果関係を可視化することが非常に重要であるのだが、「どこ（の参照元サイト）からやってきたのか」という要素は、ユーザーシナリオ上にプロットされた1接点にすぎないと捉えることができる。

Web 解析の実践においても、サイトに流入したきっかけをユーザーシナリオの視点から分類し、それぞれの流入経路がユーザーアクションのアシスト（背中押し）として機能している状況や、消費プロセス上の悩みや商材・サービス選択状況などを示すものとして仮説的に捉え解析することができる。また弊社の場合、検索エンジンからの流入最適化を主業務とすることもあってか、検索流入キーワードの分類から切り分けた解析をする傾向も強い。


キーワード検索からの流入、特にサイトブランドを指名しない検索キーワードからの流入の場合は、ユーザーとサイトブランド双方が初めて出会い、「認知の始発点」であることも多く、ランディングページからの誘導を最適化することでユーザーとのエンゲージメントを高め、より成果に近い見込みユーザーの母数を増すきっかけになりやすい（関連記事）。

一方、サイトブランドを指名して検索し流入するユーザーの性質は、参照先から直接的に来訪するユーザーに近く、プロモーション認知によるサイトブランド調査（認知点調査も非常に重要であるが別稿に機会を譲る）、2回目以降の来訪や過去の成功体験に基づく再来訪、サービス選考における「前回までのあらすじのショートカット」としてみなすこともできる。



■Web 解析主導で導くべきユーザーシナリオの可視化

これまでの記事でも繰り返し述べているが、ユーザーの消費行動や情報収集のプロセスを想起しながら勝ちパターンと負けパターンを仮説立て、流入経路やコンテンツの Web 解析数値もその動きに沿う形で KPI を定義したほうが、成果獲得効率化の手がかりがつかみやすい。「まず解析数値ありき」から入ってしまうと、「どう整理すべきか？」を重視するあまり本来の「何を可視化すべきであったのか」を見失い、Web 解析の担当者は結果的にあまり活用されない帳票を生み出す Excel グラフ職人で終わってしまう。

そもそも、Web 解析の担当者（本来は運営に関わる全員が Web 解析を実践するべきである）が自分たちの運営するサイトの理想的な勝ちシナリオ、陥りがちな負けシナリオを想定できていない状態こそ、最も危うい状況とも言える。

その状態はすなわち、サイト運営上でコンテンツやクリエイティブを根拠無く増産・改定するサイクルとなっている状況を示している。トラフックや収益規模の大小を問わず、サイト運営の PDCA サイクルを正しく導くには、コンテンツとクリエイティブの増産・改定の際に、成果コミット担当者と Web 解析担当者を交えて、現状の可視化と理想状態を一緒に絵作りする共同作業が必ず必要だ。


■Google アナリティクスのリマーケティング連携が示す可能性

さて、その共同作業を見事に指し示し、一気に加速させるかのような機能が Google アナリティクスに実装されると発表された（2012年7月下旬執筆時点）。詳しくは Google アナリティクス 公式ブログ（英語）やGoogleAnalytics 公式ヘルプ（英語）などを参考にしてもらいたいのだが、簡単に言うと Google アナリティクスの解析データと AdWords の連携により、リマーケティング広告（ユーザーのサイト訪問履歴に応じて Google ディスプレイネットワークへ配信を行い再来訪を喚起する広告）のより最適な配信設定が、簡易に行えるようになるものだと考えてよい。


利用にはもちろん AdWords と Google アナリティクスのアカウント紐付けが必要だが、Google アナリティクスのトラッキングコードも更新が必要になる。その代わりに、これまで必要であった AdWords のリマーケティングタグの発行と該当するページヘの貼り付け作業を省略できる。サイトのコンテンツすべてが、労せずしてリマーケティングシナリオ設計の対象とすることができるのだ。

この機能実装は広告運用担当にとって実に大きな武器となり、Web 解析担当者にとっても運用上の大きなチャンスが訪れる。


■ますます重要になるコンテンツ×ユーザー行動の Web 解析可視化

例えば、Web 解析数字から可視化したユーザー行動仮説を運営組織内に浸透させたくても、クリエイティブ、ディレクション、広告運用担当者、サイト運営関係者への理解共有がなかなか思うように進まない、という経験はないだろうか？KPI 指標や目論見数値が部門ごとに異なり、成果の獲得効率と外的要因の影響が大きい計測実数の上下だけが注目され、ユーザー行動を可視化する分析結果の理解が促進されないといったケースも多々見受けられる。

一方、今回のリマーケティング連携機能の重要なポイントは、ユーザー行動に対するリマーケティング広告運用設計の柔軟さ、すなわちどのようなサイト内行動をとったユーザー（のセッション）に対して、どのような「後追いの広告」を行うかという施策のバリエーションと可能性が一気に広がった点だといえる。

つまり、

「流入経路」+「ランディングページ」+「ユーザー行動」

の Web 解析から、

『解析による行動仮説』⇒「次の行動予測（喚起）」⇒『成果獲得拡大』

のPDCAサイクルをより加速させる機能でもある。


これまでの解析結果によるコンテンツ・クリエイティブ+広告運用の最適化設計がより簡易になり、ますますコンテンツとユーザー行動の可視化が重要視されることになるだろう。

このようなユーザー行動に応じた配信（解析）対象のセグメント設計は、まさに Web 解析が本領を発揮する領域である。そこで Web 解析担当者の主導で部門間連携を促進させ、解析結果からの集客アクションプラン設計を浸透させる、絶好の機会が訪れるだろう。

商用 Web サイトにおける最良のユーザーシナリオと KPI 設計、その最適化作業は、Web 解析が中心となってクリエイティブ、ディレクション、広告運用の各部門をとりまとめ、次なるアクションの道標となる「ユーザーシナリオの可視化状態」を示すことで、効率化が一気に加速することになる。

執筆：株式会社アイレップ　Web 解析グループ　グループマネージャー 床尾一法
記事提供：アイレップ