オーディエンスターゲティングを使用して広告を購入者に表示する方法

公開: 2018-09-20
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あなたがウェブサイトの訪問者についてより早く学ぶことはあなたが彼らのニーズを特定して彼らのビジネスを勝ち取ることができるより速くすることができます。 したがって、ほとんどの場合、それらをターゲットにしたショットは1つだけであると考えると、実際にはショット数を取得する必要があります。また、Webサイトを離れる前に、二度と戻ってこないようにする必要があります。 私がそれを重要視すると言うとき、私はあなたが彼らが探しているものを彼らに与えることができるように、訪問者についてできるだけ多くを学ぶことを意味します。

ウェブサイトの訪問者の98%が購入せずに去るという事実は広く知られている数字であり、このブログで大幅に削減する方法を示しています。 また、オーディエンスターゲティングを使用して、購入者に広告を表示し、広告コストを大幅に削減して、コンバージョンと販売を改善する方法についても説明します。

広告を表示する前に、彼らが何を望んでいるかを知ることがすべてです。

オーディエンスターゲティングとは何ですか?

オーディエンスターゲティングとは、利用可能なオーディエンスを順番にフィルタリングまたはセグメント化することです。可能な限りターゲットを絞ることです。 広告を表示する相手を制限することで、広告費を最小限に抑えることができます。

これにより、最大の投資収益率を生み出すことができます。

すべての広告プラットフォームでは、さまざまなフィルターを使用してオーディエンスを選択できます。 他のものより優れているものもありますが、本当に重要なのは、フィルターを配置した後に到達できるオーディエンスのサイズです。したがって、それに応じて広告プラットフォームを選択してください(Facebookには20億人以上のユーザーがいます)。

ターゲティングの最も一般的な方法は次のとおりです。

場所によるターゲット

時間の経過とともに、ロケーションターゲティングはますます正確になり、国や地域、場合によっては近隣地域に応じてターゲティングされます。 お住まいの国とプライバシー法によって異なりますが、ターゲットを絞った地理的ターゲティングを許可していない国もあります(ドイツなど)。そのため、関心がある場合は、プラットフォームがどの程度正確にターゲティングできるかを判断する必要があります。

2016年には、モバイル検索の数がデスクトップベースのブラウザ検索を上回ったため、モバイルファースト広告の重要性が高まっていることは明白です。たとえば、特定の実店舗の近くにいる人々は、販売または期間限定の広告の対象となる可能性があります。リアルタイムの割引オファー

人口統計によるターゲット

広告プラットフォームが保持するビッグデータにより、性別や年齢、教育、場合によっては収入など、さまざまな要因(人口統計)によるターゲティングが可能になります。 それはあなたの有料広告から無関係な人々の膨大な数を排除するための良い方法です。 たとえば、女性に関連する商品のみを対象に女性をターゲットにすると、自分が女性ではないと考えているため、商品を面白く感じる可能性が低い人を排除できます。

関心によるターゲット

関心のあるトピックは、Google AdWordsを使用するPPCキャンペーンだけでなく、ソーシャルメディアプラットフォームでも、ターゲティングのもう1つの一般的な方法です。 以前はGoogleによってインタレストベース広告と呼ばれていたものが、ユーザーを煩わせるのではなくユーザーに利益をもたらすことを望んでいる広告主の傾向に応じて、パーソナライズされた広告に名前が変更されました。 業界全体で、パーソナライズは、関心ベースおよびトピックベースの用語に取って代わりつつあります。

関心によるターゲティングは、「訪問者が何を望んでいるのか」という質問に答える顧客のニーズと目的に対応するため、おそらくすべてのターゲティングの中で最も強力です。

行動によるターゲット

営業担当者は常に、購入の合図、言葉、または無意識のうちに行われた行動を監視するように教えられています。これにより、ユーザーの意図が失われ、最終的には購入の準備が整い、その販売を終了するときが来ます。 ええと、インターネットでも違いはありません。明らかに、分析する声や顔の表情がないインターネット上の「テル」は少なくなっていますが、オンラインでは、アクションの追跡という同じくらい強力なものがあります。

「行動は言葉よりも雄弁だ」という言葉は、オンラインではあまりにも真実です。

rawpixel 1054575 unsplash 1024x683 - How to Use Audience Targeting to Show Your Ads to Buyers ユーザーデータを組み合わせることで、彼らが誰であり、何を望んでいるのかを示す画像を作成できます。 さまざまなデータを使用できます。 例:使用されたデバイス、視聴されたビデオ、コンテンツの読み取り、または顧客サポートの質問(最大の購入シグナルの1つ)。

ここで、ユーザーが読むもの(関心によるターゲット)は、行動によるターゲットと同じか、少なくともその一部であると考えるかもしれません。 ここであなたは正しいでしょう、違いは部分的にはマーケティング用語だけですが、それはオンサイトとオフサイトのターゲティング(オフサイトのリターゲティングとリマーケティング)の違いでもあり、あなた自身のウェブサイトとサードパーティから収集されたファーストパーティのデータの価値でもありますデータ。 自社データを自由に使用して既存のトラフィックをターゲティングできます。これにより、PPC広告の料金を支払う前にターゲティングを絞り込むことができるため、特に価値があります。

ここで効果的に話しているのは、コンバージョン率最適化(CRO)、別名コンバージョンマーケティングまたはCROマーケティングとして知られる、ターゲティングのパーソナライズ(Googleが現在パーソナライズされた広告と呼んでいるものと混同しないでください)に専念するマーケティングの全領域です。 。 CROは、ファーストパーティデータ(分析データ)に基づいており、最初に、ペルソナとコンバージョンファネルを作成するために、顧客タイプごとにカスタマージャーニーマップを作成します。 目標到達プロセスの上部から、すべての訪問者が新規訪問者からカスタマージャーニーを経て、目標到達プロセスの下部で購入者になります。 このトピックはこの記事を超えています(リンクを参照)。

オンサイトメッセージングまたは再メッセージングによるターゲット

この形式のエクスペリエンスのパーソナライズは、オンサイトリターゲティングと呼ばれるものを可能にするリアルタイムターゲティングテクノロジーとツールの使用によって完全に定義されています。 このテクノロジーにより、Webサイトの所有者は、訪問者のオンサイトでのアクションに応じて、訪問者へのメッセージを自動的にトリガーできます。 究極の目標は、コンバージョンファネルのすべての段階ですべてのペルソナに対してトリガーされるパーソナライズされたメッセージを持つことです。 これらのメッセージは、コンバージョンファネルの次の段階に向けてメッセージを前進させるのに役立つように設計されています。 最終的な目標は、それらを購入時点に移動し、その後再購入することです。 すべてのメッセージは、A / Bテストによって最適化され、最高のコンバージョン率を生成します。これにより、Google広告またはソーシャルメディア広告(またはその他の広告)を使用してトラフィックを促進し、ウェブサイトの訪問者が最高のパーソナライズされたエクスペリエンスを得ることができます。そして変換するもの。

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結論

この記事の最終的な目標は、オーディエンスターゲティングを最初にオンサイトで実行する必要があること、およびオンサイトのリターゲティング戦略を完了して実装しないと、Google広告やソーシャルメディア広告を効果的に最適化できないことを明確にすることです(無駄にしています)。お金)。 広告の最適化は、オンサイトでの次のステップバイステップのプロセスに依存しています。

1.顧客タイプ(ペルソナ)を特定し、

2.ペルソナごとにジャーニーマップを生成します

3.各ペルソナを中心にコンテンツプランを作成します

4.ジャーニーマップとコンテンツからコンバージョンファネルを構築します。

5.パーソナライズされたメッセージとオファーを使用して各ペルソナジャーニーをパーソナライズします(ABテスト済み)。

上記の各ステップは、オーガニックトラフィックのみに基づくことができ、Webサイトの存続期間を通じて継続的なプロセスです。 すべてのコンテンツは、SEO専門家によって最適化され、A / Bテストが行​​われる必要があります。これにより、コンバージョンを完全に最適化し、検索エンジンマーケティング(SEM)を使用したオーガニックトラフィックだけでなく、PPCやソーシャルメディア広告。 オンサイトリターゲティングとCROをリターゲティング広告と混同しないでください。これは、リマーケティングサービスとも呼ばれます。

オンサイトリターゲティングは、あらゆる種類の有料広告の前に常に最初に行われます。

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によって書かれた

リチャードジョンソン

OptiMonkのSEOエキスパート、JohnsonD​​igitalの共同創設者。 何年にもわたって、私はeコマースとコンバージョン率の最適化について深く理解してきました。 私はいつも協力のアイデアに興味があります。

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