DMPを中心とした、データを活用したレポーティング[1]-記事広告・基礎編
ぴあ株式会社 デジタルメディア・サービス事業局でPIA DMPの設計、商品開発をしている市川です。
私たちは、国内最大級のライブエンタメユーザーのデータを活用できる「PIA DMP」を活用して、ソリューションを展開し、企業の課題解決に取組んでいます。
DMPでデータを収集（設計・分類・蓄積・統合）したあとには、事前分析や事後分析など、広告配信などのアクション有無にかかわらず、「分析」をし、訴求するユーザーの選定や、効果検証のための「レポーティング」がかかせません。一口に分析といっても非常に幅が広く多岐に渡ります。
今回から複数回に分けて、さまざまな事例についてご紹介していき、初回は、レポーティングの拡充や改善に日々取り組んでいるエディトリアル広告（以下、記事広告）での事後レポートについてご紹介いたします。
レポートも「クリエイティブ」
メディア「ウレぴあ総研」は、さまざまなユーザーの趣味・嗜好・ステージに合わせた多様なコンテンツ（「エンタメ」「ファミリー」「グルメ」「ディズニー」「女子」など）を展開。日々、PIA DMPのビッグデータを活用してユーザーを集客、回遊、分析することでユーザーのエンゲージメントを日々高めています。
セールスシートでエディトリアル広告として商品化しているものは、その多くが日々の分析や運営の中で培ったノウハウの集まり。レポートも、お客様にとってわかりやすい形にデータ、インサイト、レビューとしてアウトプットした、いわば「クリエイティブ」の一つととらえています。
記事広告を通じた得られたデータをどのように見るべきか。良い点、課題点は何なのかを、なるべくわかりやすい形で提供しようと心がけています。
量のデータ、質のデータ、人のデータ
今回取り上げるのは、5つの記事広告プランの中からスポンサードポストまたはブランドキャストSという商品で、無料で提供している基本レポート。
記事広告を実施した「ページ」での量や質で分析するレポート（メディア分析）、記事広告に接触した「ユーザー」(人)の分析レポート（オーディエンス分析）、2つのレポートからわかるインサイトをまとめた「全体総括レビュー」の3つを、8つの項目に分けてレポートとして提供しています。
[1]メディア分析
- 基本データ（PV,UU,年代/性別,地域,デバイス/ブランド）
- ユーザー行動データ（読了率）
- ユーザー行動データ（ヒートマップ）
[2]オーディエンス分析
- オーディエンス分析（子供の有無・年代、世帯年収、未既婚、EC・通販購入頻度/金額,勤務地）
- サイト外行動特性（大ジャンル）
- サイト外行動特性（中ジャンル）
- サイト外行動特性（小ジャンル）
[3]全体総括レビュー
これから各データについて解説していきます。基本データは、保証PVの達成率、PV/UUなど記事広告の実施概要と、年代・性別といったデモグラフィック情報。スポンサードポスト/ブランドキャストSはPV保証型メニューですので基本情報として報告しています。簡単にいえば、量の情報です。
ユーザー行動データ
基本情報が量であるならば、ユーザー行動データは、質の情報の基礎です。
読了率
文章、写真、動画などコンテンツをさらに細分化してみることができるのが、記事型コンテンツの良さですね。ユーザーがどこまで読了したか（あるいは、興味を失ってしまったか）を知ることは、ユーザーやファンの嗜好性や、課題点を知るのに非常に重要だと考えます。
サイトへのレコメンド事例でご紹介しましたが、記事内の本文エリア指定と、PIA DMPとのデータ連携で、正確かつ全ユーザーでの読了率解析が可能になりました。また、読了率レベルに応じたランク（HIGH、MIDDLE、LIGHT） を設定。読了率レベル分けをして提供しています。
本文エリアの指定は、ヘッダーやフッターを可読域ととらえてしまうと、分析する軸がずれたり、ぶれてしまうため大切な要素です。
ヒートマップ
ヒートマップとは、どこがよく閲覧されているのか、ユーザーの視点を可視化したもので、よく読まれている部分が濃く、赤い色で表示されます。
スマートフォンビューのヒートマップ（アテンションヒートマップ）では、帯状にヒートマップが色分けされるため、どの部分がより深く読まれたのか（あるいは読まれなかったのか）、その単語、文脈は何かまで直感的にわかるため、非常に多くの気づきが得られます。
また、特徴のある部分に対してクリエイティブ分析担当がヒートマップに対して個別にコメントを追加しています。
読了率やヒートマップを通じて、注目を集めているコンテンツを見定めてコンバージョンにつなげたり、画像や動画などクリエイティブの改善、問題点の洗い出しといったPDCAにも活用することができます。
オーディエンス分析
記事コンテンツについて、作成したページ情報に加えて、DMPを活用することでリーチした「人」（オーディエンス）の行動把握、記事で起きた変化などが可能になり、ユーザー像が鮮明になることで、課題の抽出、成果がよりはっきりとしていきます。
現在提供しているレポートでは、PIA DMPの1stパーティーデータを、3rdパーティーデータと突合し、サイト外行動としてレポートしています。
サイト外行動特性（大、中、小ジャンル）
サイト外行動特性とは、PIA DMPに連携するパブリックDMPが持つ約1,300セグメント、月間4.8億以上のUBデータを活用し、記事広告に訪れたユーザーが、サイト外でどのようなカテゴリのサイトに普段訪問し、興味・関心が高いのかをグラフ化したものです。
大、中、小カテゴリそれぞれ出力しており、興味関心度（アフィニティ）が高いもの、かつユーザー数の多いものをレポーティングしています。（平均は1.0で、2.0ならば2全ユーザーと比較して行動傾向が高い）
最近行った記事広告事例では、グルメ関連（飲食店関連）の記事を行い、PIA DMPを使ったレコメンドでグルメ好きかつグルメ好き受けのするクリエイティブ（写真、テキスト）をかけ合わせてA/Bテストを行いながら誘導最適化を実施したところ、グルメ・食情報で他サイトに比べて 51.58倍など、非常に興味・関心の高いユーザーの集客に成功しました。
また、お客様によっては、ユーザーが他にどのようなジャンルに興味を持っているかを見て、自社サービスの訴求方法についての改善点、スポンサー企業へのアプローチを検討する方もいらっしゃいます。
全体総括レビュー
個々の事例となるため、具体的な総括がお見せできませんが、以上の8項目を通じてどのようなことがわかったのか、次に施策をするにはどのようなアプローチがいいのかをクリエイティブ分析担当がレビューしています。
意外とレポーティングした後の課題として多かったのが、「個々のレポートはわかるけど、総合的にどう判断すればいいか」というような、点を線につなげて理解するという観点でした。その課題にさらに応えられるような商品開発、レポートラインナップの拡充も合わせて検討しています。
今回紹介できたのは、レポートのほんの、ほんのごくわずかにすぎません。次回は違ったアプローチのレポートをお伝えできればと思います。
「ウレぴあ総研」については、資料をダウンロードいただくか、お問い合わせフォームからご連絡ください。
Related Posts
