【対談】キャンペーンマネージャー360でわかったTwitter広告の隠された実力

キャンペーンマネージャー360でわかったTwitter広告の隠された実力

この記事は、2021年3月16 – 18日に行われたTwitter Agency Summit のDay 3で行われた、「キャンペーンマネージャーでわかったTwitter広告の隠された実力」のセッションを抜粋して編集しなおしたものです。

Twitter広告は、Server To Server でGoogle のキャンペーンマネージャー360と連携している数少ないプラットフォームのひとつです。今回はこの仕組みを利用して、Googleアナリティクス360上でTwitter広告の効果を検証した取り組みについてご紹介します。

スピーカー

  • Twitter Japan 株式会社 広告事業部 統括部長:持田忠一郎さん
  • Jellyfish Japan 株式会社:杓谷 匠

Twitter広告はダイレクトレスポンスに効くのか?

持田:Twitterでグローバル企業アカウントの業種の統括部長をしております、持田と申します。よろしくお願いします。

杓谷:はじめまして、今回この調査に分析パートナーとして参加させていただきましたJellyfish Japanの杓谷と申します。本日はどうぞよろしくお願いいたします。

持田:突然ですが、杓谷さんはTwitter広告に対してどんなイメージを持たれていますか?

杓谷:Twitter広告は、いわゆるCPAを追求する獲得目的のキャンペーンで広く使われているという印象があります。ニーズが明確に顕在化している検索連動型広告に比べるとどうしても獲得効率が落ちてしまうといった印象です。

一方で、認知系の施策ではTwitter広告は必ずメディアプランに入ってきますし、さらにはPRの領域でも予算がついて利用されることが多いので、他の広告媒体に比べて使い所がとても広いな、という印象を持っています。

持田:きれいにまとめていただきありがとうございます(笑)。ご指摘の通り、Twitter広告は検索連動型広告などニーズが明らかに顕在化している広告媒体に比べると、ダイレクトレスポンスに不向きという印象を持たれる方も多いのではないかなと思います。

しかしながら、ダイレクトレスポンス広告のお客様からも「Twitter広告の配信を強めていくと、全体のコンバージョン数も増えていく肌感覚を現場は持っている」とお話をいただきます。世界でも二番目に大きい日本市場には、管理画面には表れない巨大なダイレクトレスポンス広告のポテンシャルが隠されているんじゃないかと感じ、いつかはこのモヤモヤをどうにか検証できないかと考えてきました。

そんなことを考えている時に、2018年、Twitter広告がキャンペーンマネージャー360とServer To Serverで連携されました。この連携によって、Googleのモノサシを使ってTwitter広告の価値を測ることができるようになりました。

今回のセッションでは、キャンペーンマネージャー360とGA360の2つのツールを使ってTwitter広告がダイレクトレスポンスに効くのかを検証した内容を皆様にご紹介したいと思います。

キャンペーンマネージャー360は「Google マーケティングプラットフォーム」というツール群のひとつですが、この「Google マーケティングプラットフォーム」のグローバルで最大級の販売代理店であるJellyfishさんに今回の検証についてご協力いただきました。

キャンペーンマネージャー360とは

杓谷:キャンペーンマネージャー360というツールは、名前は聞いたことあるものの、実際にどんなことができるのかよくわかならない。管理画面に触ったことがない、という方も多いのではないでしょうか?

キャンペーンマネージャー360がどんなツールかを一言で表すとするならば、「広告サーバー」です。キャンペーンマネージャー360には大きく分けて下記の3つの機能があります。

杓谷:キャンペーンマネージャー360が「広告サーバー」である由縁はこの「クリエイティブのホストと配信」機能があることです。しかしながら、2021年の現在ではこの機能の役割は相対的に低くなり、どちらかというと広告の効果の検証ツールとして利用されることが多くなっています。

なぜそのような状況になったかを説明するには、インターネット広告業界の成り立ちを時系列で振り返るとわかりやすいでの、少しだけインターネット広告の歴史についてお話させていただければと思います。

広告サーバーの登場と背景

杓谷:1990年代のインターネット広告は、「バナー広告」と呼ばれるインプレッション保証型の予約型ディスプレイ広告の配信が主流でした。

広告主は、広告を出したいウェブサイト=媒体社と直接交渉をして、インプレッション保証の予約型ディスプレイ広告を配信していました。媒体社は、広告主から画像素材を受け取ると、自社のサーバー上に画像を保存して広告を配信し、配信期間が終わると画像を取り外し、表示回数やクリック数などの数値を広告主に報告していました。

持田:まさにこの作業、やってました!媒体社さん側の広告営業の担当者に、バナー素材を渡していました。懐かしいですね〜

杓谷:1996年、Yahoo! JAPANがサービスを開始します。同時にYahoo! JAPANの親会社であったソフトバンク社と電通がCyber Communication Inc.(以下CCI)という合弁会社を設立します。一方で、博報堂・ADKはInfoseekなどのポータルサイトと連携してDigital Advertising Consortium(以下DAC)を設立しました。

広告主と媒体社を仲介し、予約型ディスプレイ広告を販売する、いわゆる「メディアレップ」が誕生したわけです。

杓谷:時代が進んで90年代後半になると、メディアレップが取り扱うウェブサイトの数や広告枠が増え、人の手を介してクリエイティブをそれぞれの媒体社に渡す手間が煩雑になってきました。

また、それぞれのウェブサイトでインプレッションの定義が異なるなどの問題も出てきました。インプレッションの計測は媒体社のサーバー側で行われるため、媒体社がインプレッションを水増しして報告しようと思えばできてしまう状況でした。

インプレッション保証型の販売方式が主流だった当時、正確なインプレッションの計測は最重要課題でした。

持田:インプレッション保証型で販売していたわけですから、保証していたインプレッション数にわずかに満たなかった場合に帳尻を合わせる、なんてことが理論上出来てしまうわけですね。

そんな状況下で登場したのがこの「広告サーバー」です。媒体社のサーバーにクリエイティブ素材をアップロードしてクリエイティブを表示させるのではなく、広告主でも媒体社でもない第三者の広告サーバーにクリエイティブをアップロードして広告を表示させることができるようになりました。これによって、入稿の煩雑さと、正確なインプレッションの計測という課題が一挙に解決し、広告サーバーの普及が進みました。

こうした第三者のサーバーにクリエイティブを保存して広告を配信することを、「第三者配信」と呼びます。また、この「第三者配信」を英語で「3rd Party Ad Serving」と言うことから略して「3PAS」(スリーパス)と呼ぶこともあります。

一方で、現在の我々にとって広告サーバーは残念がらあまり馴染みのないツールと言っても良いかもしれません。その理由としては2000年代以降の「アドネットワーク」の登場が影響しています。

杓谷:2000年代に入ると、検索連動型広告が本格的にスタートし、インターネット広告の世界に運用型広告市場が誕生しました。ディスプレイ広告市場にも「アドネットワーク」が登場し、GDNやYDNなど運用型のディスプレイ広告プラットフォームが登場してきました。

こうした運用型のアドネットワークでは、クリエイティブの素材はアドネットワーク上のサーバーにホストするため、広告サーバーを介さずに広告を配信することができますので、広告サーバーを利用する必要がなくなります。

さらに時代は進み、2000年代後半になると、予約型ディスプレイ広告市場よりも、運用型ディスプレイ広告の市場の方が相対的に大きくなり、広告サーバーは運用型ディスプレイ広告の計測に対応するために、計測用の「インプレッションピクセル」や「クリックトラッカー」などの機能を拡充しました。

持田:運用型のディスプレイネットワークではクリエイティブを広告サーバーから配信する必要はないわけですから、イメージピクセルのみを発行して計測するわけですね。

杓谷:はい、その通りです。また、GDNやYDNなどのアドネットワーク側ではクリエイティブの容量が150KBまでなどに制限されるため、容量が150KB以上のクリエイティブである、いわゆる「リッチメディア」広告を配信するためのツールとしての役割にシフトしていくことになります。

持田:こういう成り立ちと背景があるから、キャンペーンマネージャーは各媒体・プラットフォーム・アドネットワークを横断した効果測定が可能なわけですね。

今回の検証の概念図

杓谷:インターネット広告の歴史を簡単に振り返ってみましたが、ここで改めて今回の検証の概念図をおさらいしてみたいと思います。下の図を御覧ください。

杓谷:まず、真ん中にあるキャンペーンマネージャーで、Twitter広告用の「インプレッションピクセル」を発行します。このインプレッションピクセルをTwitter広告にアップロードすると、Twitter広告が表示される度にこのインプレッションピクセルが呼び出され、表示回数をキャンペーンマネージャー360上で計測することができるようになります。

続いて、このキャンペーンマネージャー360をGA360と連携します。この2つのツールは共通してDoubleClickのCookieが使われていますので、データが連携できます。

持田:この連携をするとTwitterを含む計測可能な媒体で、コンバージョンに絡んだすべてのクリックとインプレッションをペイドとオーガニック両方で計測可能になるんですね。

杓谷:はい、おっしゃる通りです。クリックのパスに関しては元々GA360側で計測できていますので、キャンペーンマネージャーを連携することでインプレッションパスのデータを追加し、GA360のデータをリッチにしてあげる、というイメージです。

キャンペーンマネージャーのアカウント階層

杓谷:キャンペーンマネージャーのアカウント階層は下の図のようになっています。

元々がクリエイティブをホストして配信するためのツールなので、キャンペーンの階層も、どの「サイト」のどの「プレースメント」にどの「クリエイティブ」を配信するか、を設定するための名前がついています。

実際のキャンペーンマネージャー360上での管理画面のイメージは下記の通りです。地球のアイコンが「サイト」、ウェブサイトのアイコンが「プレースメント」、複数画像のアイコンが「広告」、画像のアイコンがクリエイティブ素材となります。

基本的に名前の付け方については任意ですが、Twitter広告に関しては「サイト」に「Twitter-Official」を設定してください。「インプレッションピクセル」を発行するには「プレースメント」で1×1のサイズを選択します。

インプレッションピクセルの発行と設定

杓谷:この設定を済ませた上で、メニューのタグのダウンロードボタンをクリックすると、下の図のようなイメージタグがエクセル形式でダウンロードできるようになります。

持田:呪文のような文字が並んでいますが、これがインプレッションピクセルの正体というわけですね。

杓谷:はい、「インプレッション タグ(イメージ)」というセルの中の文字列が実際の「インプレッションピクセル」です。

杓谷:このイメージタグを、計測したいTwitter広告のキャンペーンに入稿シート経由で貼り付けてアップロードしたらキャンペーンマネージャーとTwitter広告の連携は完了です。Twitter広告の配信を開始すると、このイメージタグも同時に配信されるため、キャンペーンマネージャー上でインプレッションが計測できるようになります。

具体的な設定方法に関しては下記のヘルプページをご参考ください。

TwitterとDoubleClick Campaign Managerの統合

キャンペーンマネージャーとGA360の連携

杓谷:つづいて、キャンペーンマネージャー360をGoogleアナリティクス360と連携します。Google アナリティクスの有料版であるGA360を利用すると、キャンペーンマネージャー360やディスプレイ&ビデオ360などの、Googleマーケティングプラットフォーム製品とのリンクが可能になります。

Google アナリティクス360とキャンペーンマネージャー360は裏側ではDoubleClickのCookieを通してデータがつながっているので、これによって下記のような形でTwitter広告のインプレッションを含んだコンバージョンパスが、Googleアナリティクス360上で可視化することができるようになります。

杓谷:この図は、Googleアナリティクスのコンバージョン経路レポートを「参照元/メディアパス」表示したものになります。

目のマークがついているパスがインプレッションを表すパスで、キャンペーンマネージャーと連携しないと見られないパスとなります。パスの名前はデフォルトで「dfa / cpm」となっていますが、「dfa」はキャンペーンマネージャーの旧称である「DoubleClick for Advertiser」の略です。

今回の検証では、このデータを使ってTwitter広告の効果を検証しました。

3つのコンバージョンモデルで比較

持田:今回の検証では実際にはどのような分析を行ったのでしょうか?

杓谷:具体的には「コンバージョンモデル比較」「コンバージョンパス分析」の2つを行いました。

Google アナリティクスには「モデル比較ツール」という機能があり、コンバージョンの数を「終点」「起点」「DDA」(データドリブンアトリビューション)モデルなので比較することができます。

杓谷:一般的に、「終点」モデルは最後のタッチポイントにコンバージョンを計上するため、獲得効率の良し悪しを測るために利用されます。ほとんどの広告媒体でデフォルトで採用されているのがこの「終点」モデルです。

「起点」モデルは最初のタッチポイントにコンバージョンを計上します。ユーザーを最初に振り向かせた広告に評価を与えるため、この数値が高い広告媒体は認知に効いていると言うことができます。

「DDA」モデルは、「終点」「起点」がひとつのタッチポイントにコンバージョンを計上していたのに対し、すべてのタッチポイントにコンバージョンを割り振って計上します。タッチポイントが4つあってコンバージョンした場合、均等に割り振った場合は0.25ずつ割り振って計上されますが、「DDA」モデルの場合は過去のコンバージョンの傾向に基づき、機械学習によって割り振られる数値が決まります。

アシストも加味されるため、理論上広告の効果を測定するための最も正確なモデルと言えます。

今回の検証では、Twitter広告のコンバージョンが通常の「終点」モデルと比べてどのように変化するかをみることで、Twitter広告が獲得に利く媒体なのか、それとも認知に利くモデルなのかを検証しました。

このコンバージョンモデルの比較は下の図のように、Googleアナリティクス上で簡単に計測することができます。

杓谷:今回実験にご協力いただいたのは、とあるECサイトを運営する広告主で、コンバージョンは新規ユーザーによる購入です。各モデルごとのTwitter広告のコンバージョン数は下記のような結果となりました。

杓谷:「終点」モデルでは343件のコンバージョンが発生しました。この数値はGA上の数値ですが、Twitter広告の管理画面での数値とほぼイコールと考えていただいて問題ありません。

続いて、「起点」モデルでは1,102件で「終点」モデルの3.21倍、DDAモデルでは496.23件で「終点」モデルの1.45倍という結果が出ました。

持田:「起点」モデルでの数値が大きく上昇しているように見えますが、この上昇幅は通常よりも大きいのでしょうか?

杓谷:はい、実はインプレッションピクセルは他のTwitter広告以外の認知に強い広告媒体にも埋め込んだのですが、「起点」がここまで大きく上昇したのはTwitter広告だけでした。

「起点」モデル、「DDA」モデルでのコンバージョン数が大きく上昇したことから、Twitter広告はコンバージョンパスの過程で他の広告媒体やオーガニックチャネルをかなりアシストしていることが伺えます。

持田:ということは、管理画面のコンバージョン数には表れないものの、最初にTwitterがユーザーの目と耳を広告に振り向かせたのが起点となってコンバージョンした、つまりダイレクトレスポンスに寄与しているということがこのデータから言えそうですね。

杓谷:はい、データからはそう読み解くことができます。

持田:となると、具体的にはどのようなチャネルをアシストしたのか気になりますね。

コンバージョン経路の分析

杓谷:それではコンバージョン経路の分析結果を見ていきましょう。下の図はX軸がタッチポイントの順番、Y軸がTwitter広告のタッチポイントが出現した回数を表しています。

杓谷:このグラフで見ると、Twitter広告の全タッチポイントのうち54.2%が最初の10タッチポイント以内に出現したという結果になりました。先程、「起点」モデルでのコンバージョン数が「終点」モデルと比べて大きく上昇しましたが、その理由がこのグラフからも見て取れます。コンバージョンパスの前半に出てくる率が圧倒的に高いわけです。

持田:おもしろいですね〜!ここまでデータとして明確に出てくるものなんですね。

杓谷:今回の検証では、オーガニックも含めたコンバージョン数は全部で12,022件ありました。そのうち広告が絡んだコンバージョンパスは8,969件、その中でTwitter広告が絡んだコンバージョンパスは1064件。広告が絡んだパスの約11.9%にTwitter広告が絡んでいたわけです。ちなみにTwitter広告の予算の割合は11.9%よりも低いです。

また、さらに注目すべきなのは、Twitter広告が絡んだコンバージョンパス1064件のうち、Twitter広告が最初のタッチポイントだったケースが664件ありました。

持田:この664件というコンバージョンはTwitter広告がなかったらある意味発生していなかったコンバージョンと言うことができるかもしれませんね。ただ、アシストなので管理画面のコンバージョン数としてはカウントされないのが残念です。

杓谷:単純に管理画面のコンバージョン数だけで予算を割り振っていた場合はある意味機会損失している可能性が高いですね。

つづいて、下の図はTwitter広告がアシストしたチャネルを可視化したものです。具体的には、Twitter広告のタッチポイントの次に出てきたチャネルの数を足し上げたものです。

杓谷:特筆べきところは、広告とオーガニック両方を合わせると、約20%がGoogle検索をアシストしていました。このことから、Twitter広告に表示されたクリエイティブをきっかけにしてユーザーが検索をしているということです。

持田:コンバージョンモデル比較で、Twitter広告は他媒体をアシストしている可能性が高いことがわかったわけですが、Twitter広告がアシストしているチャネルはGoogle検索だったわけですね。

杓谷:もちろんブックマークやアプリなどのチャネルをアシストしている割合が量としては一番大きいですが、少なくない割合でGoogle検索をアシストしていますね。逆に言えば、Twitter広告の予算を増やしていくと、Google検索経由のコンバージョン数も増えていく可能性があります。

持田:起点モデルでのコンバージョン数が、Twitter広告の管理画面に表示されないのが残念です。

結論:Twitter広告はDRの起点として絶大な効果!

持田:ここで最初の質問である「Twitter広告はダイレクトレスポンスに効くのか?」という質問に戻りたいと思いますが、杓谷さんの目から見て今回の調査の結果、どうお考えになりますか?

杓谷:正直ここまでクリアにデータが出るとは思いませんでした。データからはっきりと、Twitter広告はダイレクトレスポンスの起点として絶大な効果があると言うことができると思います。「終点」モデルと比較して「起点」モデルでコンバージョン数がここまで伸びるとは思いませんでした。Twitter広告の配信を拡大していくと、相乗効果で全体のコンバージョン数も伸びていきそうですね。

持田:ありがとうございます。データとしてはっきりと結果が出ていると営業の立場からもとても自信が持てます。

杓谷:コンバージョンモデル比較は、クリックだけのデータであれば今すぐにでもGoogleアナリティクス上で調べることができます。このセッションが終わりましたらぜひ、「終点」「起点」「DDA」モデルでTwitter広告を比較してみてください。

持田:ご清聴ありがとうございました!

杓谷 匠杓谷 匠

1984年生まれ。2008年に新卒でGoogleに入社して以来、一貫して運用型広告の世界に従事。2010年にスタートアップに参画するも、川原で膝を抱える日々を経験。その後、Tripadvisor、Google、ATARAを経て、2019年に英国に籍を置く世界最大級のGMPパートナーJellyfishの日本法人の立ち上げに参画。

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