リスティング広告を運用していく中で、運用結果のデータを分析して改善に活かしていくことは必須の作業でしょう。
しかし、Googleアナリティクスやデータポータルを使っても
「細かいディメンションや指標まで見る時間がない」
「データを見ても違いが分からず、どう改善に活かしていくかわからない」
と思える時もあるのではないでしょうか。
そこで、今回はリスティング広告の訪問回数別の結果をGoogleアナリティクス、データポータルで分析して、実際に広告配信の改善に活かした事例についてご紹介します。
（今回はリスティング広告の媒体をGoogle広告に限定します）
【準備1】Googleアナリティクスでセッション数を把握
リスティング広告の前に、まずGoogleアナリティクスで現状の訪問回数別の結果を把握する必要があります。
下図のとおり、指標「セッション数」で確認します。
また、中級者になれば、カスタムレポートから独自の指標を加えて、自在なデータを取得したりします。
↑上記のカスタムレポートは、下記URLを開いて
ご自身のGoogleアナリティクス内にある特定のビューにインストール可能です。
https://analytics.google.com/analytics/web/template?uid=3uqsPNPeRA2TwfbqaXY91Q
そして、「参照元/メディア」のフィルタを「google / cpc」に設定すれば、Google広告に限定した結果を見ることができます。
しかしここで一つ問題が起こります。
セッション数が100や1000のユーザーも存在するから
これだけでは傾向が把握しづらいのです。
商材ごとに特徴も違うので、Googleアナリティクスでは傾向がわかりづらいことが多いのです。
【準備2】データポータルでGoogleアナリティクスのデータのグラフ作成
そこで、上記の訪問回数の結果をより見やすくする為に、Googleデータポータルでグラフを作成していきます。
（データソースの接続など基本的な操作はGoogleデータポータルでGoogle広告を可視化するポイントをご覧ください。
ここでデータポータルを使うメリットは、主に2点あります。
1.セッション数のグループ化を自由にできて傾向がわかりやすくなる
新規フィールドを作成できるので、たとえば「セッション数＞9」等で訪問回数の多いユーザーを一まとめにできて、傾向が把握しやすくなります。
実際に下記では「セッション数10以上を1つのグループにまとめる」という処理を施して新規フィールドを作成しました。
※「セッション数」の書式が「文字列」である為桁数に応じて別の行で指定し直していますが、書式が数値として指定できれば「9以上」にして1行で済みます
2.一度作れば最新データが常に自動更新される
一度グラフ、表を作ってしまえば、その後は最新データが自動更新されます。
このことは時期を変えて分析したい時や、ディメンションを加えたり別の角度から分析したい時に便利です。
【分析1】Google広告の訪問回数別結果をデータポータルで可視化
上記で作成したフィールド式を元にグラフの種類を選んで作成すると、たとえば下記のようになります。
下の図表の一番右端「9<」で、「セッション数9以上のユーザー」をひとまとめにしました。
状況によって9ではなく8以上で1グループにまとめたりするかもしれませんが、こうすることでGoogleアナリティクスよりも傾向が遥かに見やすくなっています。
そして、この結果から次の2つの仮説を導き出しました。
1.訪問回数の多いユーザーはCV以外の目的で閲覧しているかもしれない（同業者や情報収集のみ）
2.それだけ訪問しているユーザーなら頭の中に記憶していて、自力で辿りつけるはず
⇒このことをふまえた改善アクションとして、「訪問回数の多いユーザーリストをGoogleアナリティクスで作成して、Google広告側のキャンペーンで除外設定を施す」ということを考えました。
【準備3】Googleアナリティクスで複数回訪問ユーザーのリストを作成
Googleアナリティクスは最初からGoogle広告とリンクしており、リマーケティング用のユーザーリストも転送して使うことができます。ここでは、転送したユーザーリストを除外設定して、配信対象外にする為に使います。
手順は下記のとおりです。
1.Googleアナリティクスで「セッション数＞4」「セッション数>6」「セッション数>8」のユーザーリストを作成する
2.Google広告の該当広告グループで上記の中から選んだユーザーリストを除外設定する
【分析3】Googleデータポータルでセッション数の結果を今年/昨年で比較
データポータルで今年/前年で同月期間のセッション数の結果を、上下に並べました。
一番最初に述べたように、Google広告の流入（参照元/メディアがgoogle / cpc）のみでフィルタをかけています。
■2018年6-8月
■2019年6-8月
「セッション数9以上」（9<）に注目すると、2019年のほうがセッション(流入数)が減少しています（棒グラフの縦の大きさが小さい）。
つまり、「これらのユーザーへ限られた広告予算を投じて配信ターゲットにするのは非効率的で除外したほうがいい」という狙いに対して、意図どおりの結果が得られています。
肝心の成果が改善されたかどうかについでですが、純粋にこの影響だけでCVが増えたことを証明するのは難しいです。
しかし、全体CVを見ると2019年のほうが増えていました（広告のみ、全体ともに）。
この案件の広告主である顧客もこの説明を聞いて満足していたので、うまくいってそうだと考えていいでしょう。
最後に：Googleデータポータルを活用して成果改善につなげられて
このようにデータポータルで結果を見やすくして、流入が多くCVRが平均より悪い箇所に目をつけて改善していくというアプローチは重要ですね。
データにもとづく合理的な分析と改善判断をおこなって、成果の改善につなげていきたいですね。