セグメンテーションやプログラマティック テクノロジーなどの基本以外にも、モバイル リターゲティング キャンペーンを成功させるためには多くのことが必要です。 リターゲティングの取り組みの有効性は、多くの場合、データの品質に左右されます。 特に複数のモバイル リターゲティング パートナーと連携する場合、「クリーン データ」を維持するための戦略を導入することで、キャンペーンの成否が決まります。

このブログでは、モバイル アプリのリターゲティング キャンペーンを最大化するためのデータのベスト プラクティスを学びます。 これらの戦略は、アップリフト テストでキャンペーンを段階的に改善するためのクリーンな同一テスト環境を作成するための鍵でもあります。

「クリーンな」データの重要性 

ベスト プラクティスに入る前に、「クリーンな」データが何を意味するのかを明確にしましょう。 クリーンなデータとは、エラー、矛盾、偏見のない、正確で信頼性が高く、よく整理された情報を指します。 リターゲティングのコンテキストでは、情報に基づいた意思決定を行い、キャンペーンから実用的な洞察を引き出すには、クリーンなデータが不可欠です。

複数のアプリ リターゲティング パートナーと連携する場合のデータ収集

複数のモバイル リターゲティング パートナーと連携する場合、クリーンなデータを確保するプラクティスを設定することが特に重要です。 現実的には、ほとんどのアプリ開発者は XNUMX ~ XNUMX ~ XNUMX 個以上のリターゲティング DSP を使用して作業しています。 これは、データ収集とテスト方法によっては、潜在的な視聴者の規模に大きな影響を与える可能性があります。 私たちの経験では、アプリ開発者が複数のリターゲティング DSP を使用する場合に取れる基本的なデータ アプローチは XNUMX つあります。

テスト中に競合他社をブロックする

XNUMX つのアプローチは、一度に XNUMX つのベンダーでキャンペーンと増分テストを実行することです。 これにより、制限のないベンダーが提供する広告以外の広告に触れていないユーザーの行動のみがキャンペーン結果に含まれるようになります。 このアプローチの潜在的なリスクの XNUMX つは、制限されたオーディエンス サイズに基づいて入札戦略が変更される可能性であることです。

たとえば、隔離対象のベンダー以外のどのベンダーからも「接触」されていないユーザーのみにキャンペーンを制限すると、ユーザーの規模が制限され、ユーザーを獲得して競争力を維持するためにより高い入札額が必要になる可能性があります。 入札単価を高くすると、将来的には予算と ROAS に影響を与える可能性があります。

キャンペーン後のデータのクリーニング

ベンダーを XNUMX つずつテストする別のアプローチは、すべてのパートナーが同時にキャンペーンを実行できるようにし、キャンペーン後に結果をスクラブすることで XNUMX つのベンダーのパフォーマンスを分離することです。 このオプションを使用すると、キャンペーンを XNUMX 週間以上実行し、競合パートナーから広告が配信されたユーザーの入札ログをスクラブします。

適切なデータ収集アプローチの選択

一度に XNUMX 人のパートナーとキャンペーンを実行するか、キャンペーン後に結果をスクラブしてさまざまなパートナーのパフォーマンスを分離するかは、アプリのニーズと目標によって異なります。 キャンペーンの結果に偏りをもたらす「ノイズ」が多数存在する可能性があります。 この「ノイズの多いデータ」の制御はアプリごとに異なります。 たとえば、アプリのアクティブ ユーザー数が多く、数少ないリターゲティング パートナーと連携している場合は、一度に XNUMX 人のパートナーとキャンペーンを実行するのが適切なアプローチである可能性があります。 一方、アプリの MAU (月間アクティブ ユーザー) の数が少なく、多くのリターゲティング DSP と連携している場合、最善の戦略は事後にユーザーの入札ログをスクラブすることかもしれません。

全体として、データ手法を決定する際には、十分な数のユーザー (潜在的な支払い者あたり少なくとも 1,000 ユーザーのオーディエンス サイズ) を確保できるデータ ロジックを選択することが重要です。

データのリターゲティングのベスト プラクティス

リターゲティングの取り組みが効果的で有意義な洞察が得られるようにするには、次のベスト プラクティスを検討してください。

データクリーニングを優先する

データ クリーニングはプロセスの基礎的なステップであり、おそらく最も重要です。 これには、データが正確で一貫性があり、エラーがないことを確認することが含まれます。 複雑さを考慮して、以下に重要な考慮事項をいくつか示します。

  • 社内ロジック: 開発チームがどのようなデータ処理ロジックを採用しているかを決定します。 この内部ロジックを理解することは、データの実践を調整するために重要です。
  • 真実の源: 内部データまたはモバイル測定パートナー (MMP) から提供されたデータが主な信頼できる情報源であるかどうかを確認します。 この決定により、データ管理アプローチが形成されます。
  • コントロールグループのセットアップ: コントロールグループをどのように構成するかを決定します。 すべてのリターゲティング パートナーのコントロール グループを除外しますか? それともパートナーごとに個別のコントロール グループを確立しますか?
  • 教育: データ クリーニングの重要性についてチームを教育します。 次のような質問に答えます: なぜライブ データや静的データではなくリアルタイム データを使用するのですか? データの 50% だけではなく、20% を削除してみてはいかがでしょうか?

リアルタイムの収益データを渡す

リアルタイム データと静的データの受け渡しの違いを理解することも重要です。

  • リアルタイムデータ: ポストバックからリアルタイムに戻ってくるデータです。 ユーザーのインタラクションに関する洞察を即座に提供します。
  • 開発者提供のデータ: アプリ開発者自身が、静的ファイルの形式で、またはパートナー側で更新されたデータをパートナーに提供できます。 セグメンテーションを更新するか、固定ファイルを受信することによって、パートナーから提供されたデータを使用することを選択できます。

YouAppi では、パートナーがキャンペーンをすぐに最適化できるように、リアルタイムの収益データをパートナーに渡すことをお勧めします。

増分性テストのデータ品質を確保する 

インクリメンタリティ テストは、リターゲティング キャンペーンの評価の中核です。 上昇テストを実行する前に、コントロール グループ内のデータが可能な限りクリーンアップされていることを確認することが重要です。 これは、データセット内の不正なデータ、破損したデータ、不適切な形式のデータ、重複したデータ、または不完全なデータを修正または削除することを意味します。 以前にも書いたように、 ゴースト入札の増加性テスト方法 データが「ノイズ」によって偏らないようにする XNUMX つの方法です。

  • 高レベルのアプローチ: テストを社内で実行する場合でも、パートナーと協力して実行する場合でも、データのクリーンさを念頭に置いてください。 現実的なテスト環境を選択する場合でも、クリーンなデータが不可欠です。
  • スクラブ: テスト後、複数のリターゲティング ベンダーからの広告にさらされたユーザーをスクラブすることを検討してください。 これにより、影響を受けていないユーザーのみを評価することが保証されます。
  • 学習環境: 「クリーンな」テスト環境から学習するか、現実的なテスト環境から学習するかを決定します。 ほとんどの場合、開発者は複数のリターゲティング ベンダーと協力して、実際のシナリオをより反映した現実的なアプローチを作成します。

視聴者の可能性を拡大する

リターゲティング キャンペーンの効果を最大化するには、次の高レベルのデータ プラクティスを考慮してください。

  • オーディエンスサイズ: 視聴者のセグメンテーションを可能な限り拡大します。 オーディエンスのサイズが大きいほど、より包括的で競争力のあるリターゲティング戦略が可能になります。
  • オープントラフィック: すべてのリターゲティング ベンダーにトラフィックを開放し、健全な競争を可能にすることをお勧めします。 特定のベンダーへのトラフィックを制限すると、オーディエンスの規模が制限され、入札と ROAS に影響を与える可能性があります。
  • ノイズリダクション: パートナーの数、アクティブ ユーザー、内部ロジックなどの要素に基づいてデータ内のノイズを評価します。 データの実践を調整してノイズを最小限に抑え、目標に合わせます。

有意義な結果を得るには、前述のように、潜在的な支払い者が少なくとも 1,000 人いる十分なユーザー ベースを確保してください。 500 ~ 600 ユーザーなど、サンプル サイズが小さい場合、得られる洞察の信頼性が低くなる可能性があります。 多くの場合、需要を拡大してより多くの潜在的なユーザーにリーチすることが、リターゲティングを成功させる鍵となります。

データチームの意思決定者に関するメモ

多くの場合、データ チームは、マーケティング チームの一員ではない場合でも、データ戦略関連の意思決定において重要な役割を果たします。 データ チームの目標が視聴者の可能性を制限し、全体的なマーケティング KPI を妨げる場合は、データ チームに協力する準備をしてください。

まとめ

効果的なデータ戦略を立てることが、モバイル リターゲティング キャンペーンを成功させる鍵となります。 データの品質は、リターゲティングの取り組みの有効性において極めて重要な役割を果たします。

  • 「クリーンな」データ エラー、矛盾、偏見のない、正確で信頼性が高く、よく整理された情報を指します。 これは、情報に基づいた意思決定を行い、キャンペーンから実用的な洞察を引き出すために非常に重要です。
  • 複数のモバイル リターゲティング パートナーと連携する場合、主に XNUMX つのデータ アプローチがあります。
    • タッチしたユーザーのスクラブ: キャンペーンの実行後に、コントロール グループとトリートメント グループの入札ログをパートナーに送信します。 その後、パートナーは競合他社に接触したユーザーを削除して、新たな分析を行うことができます。
    • 一度に XNUMX つのベンダー: 一度に XNUMX つのリターゲティング パートナーでキャンペーンと増分テストを実行し、他のベンダーによるキャンペーンの実行を一時的にブロックします。 このアプローチにより、各パートナーの影響が明確になります。
  • データ収集方法は、アプリの視聴者数、リターゲティング パートナーの数、内部ロジックに合わせて行う必要があります。 少なくとも 1,000 人のユーザー/潜在的な支払い者という十分なユーザー ベースを確保することが重要です。