ダッシュボードを使用してメディア広告代理店の作業を自動化する方法

公開: 2023-01-27

マーケターの夢を想像してみましょう。 クールな広告キャンペーンを考え出し、戦略を策定し、クリエイティブを作成して初期のカスタマイズを行った後、「Do well」ボタンをクリックすると、自動化されたシステムが開始されます。 システムはデータを収集し、最適なプレースメント、フリークエンシー、およびクリエイティブを特定し、広告オフィスの設定を最適化します。 そして、統計がどのように改善されるかを観察し、さらに増やす必要があるパラメーターを設定する必要があります.

達成不可能な理想のようですが、ニューエイジです。すでにそのようなシステムを作成しており、6 ～ 9 か月で開始する予定です。この記事では、自動化の最初の段階について説明します。

現在、システム作成の最も重要な段階であるデータ収集と視覚化の自動化が完了しています。 6年間の経験、1000を超える全国的なキャンペーン、100億を超える広告インプレッションの分析に基づいて、分析用のダッシュボード（アクセスオンデマンド）を作成しました。

レポートの自動化は 2020 年に特に重要になりました。誰もができるだけ節約しようとしていたとき、私たちはリソースタスクの最適化に焦点を当てました。つまり、連絡先と広告キャンペーン自体の有効性を全体として評価できるようにするデータを収集することです。 .

ダッシュボードは私たちの競争力です。 2019 年には、1 つのレポートに 4 時間かかりました (収集したデータの量を考えると、これは非常に高速でした) が、現在は数分で完了し、さらに多くのデータが含まれています。その結果、顧客は、予算が何に費やされ、特定のキャンペーンによってどのような結果が得られたかに関するすべての情報を入手できます。

私たちのダッシュボードは、包括的な分析方法論に基づく政府機関のプロセスを反映しています。次の 4 つの要素で構成されます。

配置と効果的な接触の品質管理;
メディア指標の評価;
広告に対する反応の評価;
結果次第でアジャイルマーケティングは変わる。

これは、広告キャンペーンの実際の効果を評価する方法ですが、方法が発展するにつれて、作業プロセスはより複雑になり、レポートが増えます。これらのプロセスを自動化した後、レポートの準備にかかる時間を 10 倍以上短縮しました。

ステップ 0. 広告キャンペーンに関するデータの収集

キャンペーンデータの収集は面倒な作業です。スペシャリストは、すべての広告オフィスに行き、情報をアップロードし、標準化し、フィルタリングしてから、分析に進む必要があります。キャンペーンでより多くのツールが使用されるほど、より多くの時間がタスクに費やされます。最小のディスプレイキャンペーンを開始すると、レポートは次のデータで構成されます。

3～4 個の広告アカウント。
2 アナリティクス — Google アナリティクスとキャンペーンマネージャー。
4～8 種類の広告フォーマット。
15 ～ 20 のキャンペーン。
20 ～ 50 のオーディエンスセグメント。

私たちのレポートのアイデアは、1 つの戦略を使用して、すべての指標、指標、およびチャネルを 1 つのレポートに結合することです。私たちはソフトウェアを作成し、プロセスは 10 倍簡単になりました。関連するすべての情報は、クラウドデータベースに自動的に転送されます。次のように実装しました。

メインデータベースは BigQuery に保存されます。
キャンペーンの計画と構造を Google スプレッドシートから読み込みます。
API を持つ広告キャビネットから、情報はこのインターフェイスを介してデータベースに送信されます。
API を持たないサイトは毎日レポートを送信します。それらを Google スプレッドシートにアップロードし、そこからデータベースにアップロードします。
BigQuery では、計画構造の下でデータを結合し、レポートを生成します。
収集されたすべての情報は、ダッシュボードの形ですぐに視覚化されます。そのため、私たちとクライアントの両方がキャンペーンのステータスをすぐに理解できます。

毎日、20 の広告キャンペーンについて 12 の異なるソースから約 100 のレポートを自動的にアップロードします。これは、およそ 1 TB の情報です。手動で処理するのは難しく、時間と費用がかかります。私たちのシステムは、すでにこのタスクを 10 倍以上簡素化しています。トラフィックマネージャーは、各セグメントとサイトのコンテキストで統計をオンラインで確認します。 Facebook と Google 広告で入札単価と予算がどのように達成されたか、コンバージョンと動画検索がどのようなものかを確認します。

以前は統計の編集とその分析に専門家の作業が 1 日かかっていましたが、現在はレポートが毎日自動的に編集されます。その結果、毎日品質管理を行っており、受信した情報の品質チェックは 4 時間ではなく 15 分で実行されます。

ステップ 1. データ品質管理

広告代理店から情報を収集した後、統計と連絡の品質を管理します。この段階では、次の指標に注意を払うことが重要です。

完全なチェックを行うには、大量の情報を分析する必要があります。そのため、このプロセスも自動ダッシュボードに統合しました。

ステップ 2. メディア指標の評価

自動化により、メディア指標の分析コストが大幅に削減されました。以下は、YouTube、Facebook、ディスプレイ & ビデオ 360、および Trade Desk から集計された広告キャンペーンの指標の例です。すべてのソースからの全体的なリーチ、フリークエンシー、およびコンバージョンの集計統計がすぐに表示されます。

さらに、カバレッジはすべての広告会社からまとめられたものではなく、前のステップで特定されたエラーを考慮したデータです。

ステップ 3. 広告の反応を評価する

総合分析の最も重要な要素は、広告の反応の評価です。ここでは、広告とのインタラクション (クリック後) だけでなく、遅延したユーザーアクション (ビュー後およびクロスデバイス) も考慮することが重要です。以下は、毎日見られるダイナミクスであるレポートとメトリックの例です。

このデータに基づいて、スペシャリストは効果的なセグメントと頻度、特定のオーディエンスにとって最も成功したクリエイティブを決定し、クライアントの広告キャンペーンを改善するための他の洞察を得ることができます.

ダッシュボードのこの部分で、当社のメソドロジーの独自のアルゴリズムが使用されているため、キャンペーンの最適化に関する決定を迅速に下すことができます。

Step 4. 改善点と今後

2020 年には、報告の頻度を増やしながら、報告書の準備にかかる時間を 10 倍以上削減しました。これにより、広告キャンペーンの効果を迅速に評価し、変化に対応することができました。自動化されたダッシュボードから別の製品へのレポートの自動化を開発する予定です。

次のステップは、包括的分析プロセスを自動化することです。システムは、与えられたアルゴリズムに従って、どのサイト、どのオーディエンス、どのディスプレイ広告が接触後に最大の影響を与えるかを分析します。アナリストは、自分の経験と広告キャンペーンのタスクに基づいて、希望する結果を達成するためにどの指標を最適化する必要があるかを指示するだけです。

上記のダッシュボードの例へのアクセスを要求して、会社で同様のシステムを再作成できます。 これを行うには、アクセスしたいメールを私たちのメールに送信してください: [email protected] 。