インクリメンタリティ、つまり増分リフトは、マーケティング戦略全体におけるリターゲティング キャンペーンの価値を理解するための重要な指標です。 私たちのチームは、 インクリメンタリティの基本 なぜそれが キャンペーンの成功を評価するための最良の指標。 以下では、リターゲティング キャンペーンに有意義な増分リフト テストを設定する方法について説明します。
インクリメンタリティをテストする必要がある理由
まず、いくつかの用語を定義しましょう。 初め： 増分。 リターゲティング キャンペーンの増分性は、ユーザーの再エンゲージメントに投資した費用が全体的な目標に貢献した追加的な上昇率を測定します。 アン インクリメンタリティテストまたは インクリメンタルリフトテスト、これを行うには、ホールドアウトまたはコントロール グループを作成します。 このユーザー グループはランダムに選択され、テスト ユーザー グループとは異なり広告が表示されません。
このように、増分テストは、あるアクティビティと別のアクティビティの影響を比較する A/B テストの形式をとります。 ただし、A/B テストにはホールドアウト グループは含まれません。 したがって、A/B テストでは、たとえば、特定の色の CTA ボタンを使用した広告の表示と、色のない CTA ボタンを使用した広告のパフォーマンスを評価します。 インクリメンタリティ テストの基本形式では、ユーザーのグループに広告を表示した場合の影響と、ユーザーのコントロール グループに広告を表示しなかった場合の影響を測定します。
増分リフト テストの結果は、リターゲティング キャンペーンの価値をより深く理解することになります。 これは、有料キャンペーンが自然には発生しない ROI を生み出しているかどうかという質問に答えるのに役立ちます。 また、自分自身、チーム、組織の関係者に対してリターゲティング キャンペーンに投資する価値を証明するのにも役立ちます。
の基本 インクリメンタリティテスト
インクリメンタリティ テストで測定される内容は、アプリの目標に基づいて決まります。 たとえば、ゲーム アプリを成長させている場合、30 日目の ROAS 目標やアクションあたりの予想コスト (eCPA）。 目標が収益に関連する場合、増分性テストでは、リターゲティング キャンペーンの結果としての収益と広告支出の増分上昇を評価する必要があります。
一方、ゲーム以外のアプリの場合、目標はコンバージョンに関連する可能性があります。 この場合、インクリメンタリティ テストでは、コンバージョン率 (CR) の増加率、ユニーク コンバージョンの増加率、またはサブスクリプションのサインアップなど、目的のアクションごとに生成される収益の増加率を測定できます。
最後に、リターゲティング パートナーは、コホート レベルと特定の時間枠の両方で増分上昇率を測定できる必要があります。 これは、ターゲットのユーザー グループ内および特定の期間内でリターゲティング キャンペーンがどのように実行されているかを理解するのに役立ちます。 テストをセットアップしたら、十分な量のデータを収集するために十分な期間テストを実行することが重要です。 たとえば、少なくとも 4 週間です。
タイプ インクリメンタリティテスト できるよ
インクリメンタリティ テストを実施するには 3 つの基本的な方法論があります。
最高レベル: Intent-to-treat (ITT)
ITT リフト分析は、増分テストの最も基本的な形式です。 治療グループは広告を受け取りますが、対照グループは広告を受け取りません。 各グループの異なる応答により、リフト分析が行われます。
このタイプの分析が最高レベルである理由は、入札リクエストやインプレッション データではなく、アトリビューション レベルのデータを扱うためです。 したがって、大まかに言うと、コントロール グループのユーザーには広告が表示されず、テスト グループのユーザーには広告が表示されたことがわかります。 ただし、広告を見たユーザー、コンバージョンに至ったユーザー、コンバージョンに至らなかったユーザーに関係するインプレッションやユーザーレベルのデータは表示できません。
ITT はより高い全体的な視聴者レベルで動作するため、テスト グループ内のすべてのユーザーに広告が表示されるわけではないことは考慮されていません。 テストグループ内のすべてのユーザー できる 広告が表示されることもありますが、実際には、すべてが表示されるわけではありません。 その結果、具体性が低く、より広範で、「騒々しい”。 ノイズの多いデータは、テスト グループ内の露出されていないユーザー集団から得られる無意味な情報を含むデータです。
第 XNUMX レベル: ゴースト入札
増分テストの XNUMX 番目のレベルは、入札リクエスト レベルまで下位の段階に進みます。 ユーザーレベルのデータが利用できるため、ターゲットグループ内でユーザーをセグメント化できます。 これにより、インプレッションが表示されない、または入札リクエストを受信しないテスト グループ内のユーザーを分離することができます。 これにより、上記の ITT 方法論で述べたテスト グループ内の露出されていないユーザーから生じる可能性のあるノイズの多いデータが解決されます。 対照的に、ITT にはユーザーレベルのデータがありません。 したがって、広告が表示されない特定のユーザーをテスト グループからセグメント化する機能が備わっています。
ゴースト入札手法では、テスト グループ内のユーザーに入札を行うと同時に、公開 (少なくとも XNUMX つのインプレッションが表示された) と非公開 (このユーザーのオークションが落札されなかったため、インプレッションは表示されなかった) という XNUMX つの異なるグループにユーザーをタグ付けします。
ノイズの多いデータをさらに制御するために、コントロール グループ内のユーザーに対して非表示の入札も行います。 これらの「ゴースト入札」により、コントロール グループ内に XNUMX つのユーザー グループが作成されます。 「暴露されたであろう」ユーザーと「暴露されなかったであろう」ユーザー。 次に、テスト グループ内の暴露されたユーザーと、「暴露された可能性がある」コントロール グループ内のユーザーの結果を比較することによって、増分リフトが測定されます。 これにより、セグメントに適合し、入札リクエストを受信したユーザー、または入札リクエストを受信した可能性のあるユーザーのデータのみを確認することにより、同一条件での比較が作成されます。
第 XNUMX レベル: PSA 広告
XNUMX 番目のレベルでは、テスト グループとコントロール グループの両方に実際の広告を配信し、結果で結果を測定することでさらに一歩進みます。 これは、入札を見たユーザー、または入札を見る可能性のあるユーザーの評価に妥協したくない状況向けです。 この方法では、ランダムに選択したテスト グループに、ブランド関連の広告と公共サービス アナウンス (PSA) を、ランダムに選択したコントロール グループのユーザーに提供します。 PSA の例には、飲酒運転禁止の広告や慈善活動の呼びかけなどが含まれます。
これは、実際の広告を両方のグループに配信することによって、同一のテスト環境を作成することを意味します。 これには、テスト グループ内の露出されていないユーザーからのノイズの多いデータを除去する効果があります。
ただし、この方法論には欠点もあります。 広告主はノンブランド広告の配信に費用を費やしているため、PSA の配信にはコストがかかります。 おそらく、PSA の内容によっても偏った結果が生じる可能性があります。 たとえば、ユーザーは献血広告には反応するが、モバイル ゲームをからかう広告には反応しない可能性があります。 言い換えれば、PSA テストでは、PSA を表示したときの対照グループの行動が、ブランド広告を配信したときのテスト グループの行動と十分に同等であると仮定しますが、実際にはそうではない可能性があります。
Ghost 入札が最もコスト効率が高く効率的なオプションである理由 インクリメンタリティテスト
上で説明したように、最高レベルの増分テスト (ITT) は、広告主に追加費用はかかりません。 ただし、ノイズの多いデータの問題が含まれます。
私たちの意見では、次善の選択肢はテストの XNUMX 番目のレベルである PSA です。 この方法では、実際の広告を両方のグループに配信することで、完全な同一比較を作成します。 ただし、広告主はブランドと関連性のない広告を配信するために費用を費やす必要があります。
最後に、私たちの意見では、最良のオプションは第 XNUMX レベルのゴースト入札です。 なぜ？ なぜなら、広告主にとって追加費用なしで、同一条件での比較が可能になるからです。 ゴースト入札では、PSA を提供するために余分な費用を費やす代わりに、両方のグループのリアルタイム入札 (RTB) エクスチェンジでユーザーに入札することで、プログラマティック テクノロジーを最大限に活用します。
のポイント 増分性テスト
リターゲティング キャンペーンの増分性は、リターゲティング支出がマーケティング担当者の全体的な目標に貢献した追加的な上昇率を測定します。 増分リフト テストでは、ホールドアウト グループまたはコントロール グループを作成することでこれを行います。 増分リフト テストを実施するには 3 つの基本的な方法論があります。
- ITT: テスト グループは広告を受け取りますが、コントロール グループは広告を受け取りません。 各グループの異なる応答により、リフト分析が行われます。 このタイプの分析には、ユーザーレベルのデータや入札リクエストやインプレッションデータではなく、アトリビューションレベルのデータが含まれるため、最高レベルです。 この高いレベルでは、テスト グループ内で広告を表示しないユーザーが分離されないため、データにはノイズが多く、範囲が広すぎて意味がありません。
- PSA: この方法では、実際の広告をテスト グループとコントロール グループの両方に配信することで、ノイズの多いデータの問題を解決します。 コントロール グループに配信される広告は公共サービスのお知らせです。 このタイプでは、完全に一致したテスト環境が作成されますが、広告主はブランドに関連しない広告を配信するために料金を支払う必要があります。
- ゴースト入札: この方法は、XNUMX つの方法の中で最も費用対効果が高く、効率的です。 広告が配信されないテスト グループのユーザーをセグメント化することで、ノイズの多いデータの問題を解決します。 次に、コントロール グループ内のユーザーに対して、目に見えないゴースト入札も行います。 これにより、ブランドに関連しない広告の配信に追加費用を費やすことなく、プログラマティック テクノロジーを使用した完全なテスト環境が提供されます。
リターゲティング キャンペーンの価値を証明するには、 インクリメンタリティテスト
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