SEM プロモーション: データ分析の方法を段階的に教えます!

SEM を始めたばかりの人は、データ分析が難しいと感じます。特に、密集したデータの山を見ると、どこから始めればよいのかわからず混乱してしまいます。

これは誰もが経験する混乱ですが、探求と学習を続ける限り、データ分析は想像していたほど難しくないことがわかります。

ただし、やり方には注意してください！

データ分析時にキーワード レポートをインポートし、クリックスルー率が低いとわかるとすぐにクリエイティブを変更し、コンバージョン率が低いとわかると URL を変更し、キーワードがランク付けまたは表示されないとわかると、何も言わずにユニット内のすべてのキーワードを選択し、一括で価格を上げる SEM 担当者を目にしたことがあります。

これをデータ分析と呼ぶことができるでしょうか?これはまったくナンセンスであり、価格を調整することしかできない入札者よりも悪いです。

データ分析は、データ分析を行うためだけに行われるのではないことを理解することが重要です。問題を見るとき、単に詳細を見るだけではだめです。どこで火事が起きても、ただ消火するだけではだめです。無駄なプロセスにはまってしまうことのないように、問題を全体として考慮し、目標を念頭に置いて問題を解決する必要があります。

皆さんの理解を容易にするために、異なる期間の 2 つの比較データを見てみましょう (一般的に言えば、配信効果をより直感的に見るために、比較方法でデータを観察します。比較には 2 つの方法があり、1 つは前月比、つまり前のサイクルのデータの比較 (たとえば、今週のデータと先週のデータの比較)、もう 1 つは前年比、つまり前年の現在のサイクルのデータの比較 (たとえば、今年 10 月のデータと昨年 10 月のデータの比較) です)。

上の図のデータを見て、時間 B と時間 A を比較すると何がわかるでしょうか?

はい、B の時点では、インプレッション数、クリック数、会話数が増加し、平均価格が下がったため、ボリュームを増やす (マッチングモードを拡大する) 操作と価格を下げる操作が確実に採用されました。

しかし、実際に効果があるのでしょうか?

いいえ、変換率は上がったのではなく下がっただけで、変換コストは以前に比べて100元増えたので、損失だったと言えます。

問題が見つかったので、次のステップは問題がどこにあるのかを突き止めることです。したがって、次に必要なのは分析ではなく、データを収集してデータを相関させることです。

まず、Baiduプロモーションクライアントを開き、指定された時間のキーワードデータをダウンロードしてExcelテーブルにコピーし、会話データとコンバージョンデータをエクスポートして、この2つのデータをキーワードテーブルに関連付けます（関連付けられたデータはURLに関連付けられており、会話とコンバージョンの数をカウントするCountifと、会話とコンバージョンの数を対応するデータソースに対応させるVlookupの2つの関数が必要です）。

以下はソートされたデータの例です。

データを収集した後、分析フェーズが始まります。

一般的に、分析データは計画レベルとキーワードレベルの2つの次元から分析されます。

1. 計画レベル

プラン レポートを表示する目的は、アカウントをより大きな視点から観察し、各プランのコンバージョン能力を理解することです。

したがって、並べ替えられたキーワード レポートを直接使用してピボット テーブルにすると、各プランの有効性を簡単に確認できるようになります。

以下はピボット テーブルの例です。

このように、各プランの変換能力が一目でわかります。

アカウントの予算が少ない場合は、コンバージョンがほとんどまたはまったくないプランを一時停止し、コンバージョン効果の高いプランのために予算を確保することができます。

アカウントに十分な予算がある場合は、インプレッション数の少ないプランのボリュームを増やして、実際のコンバージョン効果を確認することができます。

複数商品（複数地域）のアカウントであれば、どの商品（地域）のコンバージョン率が高いかがより直感的にわかり、そのプランへの投資を増やすことができます。

これは計画という次元からデータを分析したものです。ユニットレポートの分析方法は計画の場合と似ているので、詳細は説明しません。

2. キーワードレベル

キーワード分析はデータ分析において非常に重要な指標です。計画次元や単位次元のどちらで問題が見つかったとしても、最終的な操作はキーワードレベルで実施する必要があります。

キーワードデータを分析するときは、上記でまとめたキーワードレポートを使用する必要があります。作成方法は上記で非常に明確に説明されているため、ここでは繰り返しません。注意すべき唯一のことは、各キーワードのURLにトラッキングコードを追加する必要があることです。

上の画像から、各キーワードの消費、クリック、表示、会話、コンバージョンのデータが明確にわかります。このように、各キーワードの有効性を判断するのは簡単で、その後、4象限分析法を使用してデータを分析すると、はるかに便利になります（クリエイティブデータの分析はキーワードデータと似ており、4象限分析法も適用できます）。

象限 1 : 消費量と変換率が高い。平均価格が妥当であれば、これは非常に良いタイプのキーワードであり、見られやすく、クリックされやすく、問い合わせを生成しやすく、コンバージョン率が高いことを意味します。

このタイプの単語には特別な注意が必要であり、そのランキングに重点を置く必要があります。平均価格が法外に高くなく、コンバージョンコストが予想額を超えない場合は、簡単に価格を下げないでください。

象限 2 : 消費量が少なく、変換率が高い。消費量が少ないということは、インプレッション数やクリック数が少ないことを意味し、コンバージョン率が高いということは、キーワードが十分に正確であることを意味します。

こうしたタイプの言葉にも注意を払う必要があります。消費量が少ない理由がインプレッション数の少なさにある場合は、それに合わせます。通常は無視してかまいません。

平均クリック価格が低すぎるために消費量が少ない場合は、ランキングを確認してください。ランキングが低い場合は、価格を上げてみます。

ランキングがある場合、または 1 ～ 2 の場合、クリエイティブをチェックして、広告の魅力が十分でないかどうかを確認します。

第 3 象限: 消費量と変換率が低い。消費量が少ないということは、インプレッション数やクリック数が少ないことを意味し、コンバージョン数が少ないということは、トラフィックが不正確であることを意味します。

このタイプの単語は大量に操作することができ、一致パターンを拡張したり、より多くの否定語を使用したりできます。ボリュームが増えたら、クリックと会話の効果を徐々に観察します。クリックが少ない場合は創造性に焦点を当て、会話が少ない場合はランディング ページに焦点を当てます。

象限 4 : 消費量が多く、変換率が低い。消費量が多いということは、クリック数が多いか、平均クリック価格が高すぎることを意味し、コンバージョン率が低いということは、トラフィックが不正確であるか、キーワード自体がトラフィックワードであることを意味します。

これらの言葉は、コンバージョン コストを過度に高くする原因となるため、早期に対処しなければなりません。特に注意が必要な言葉です。

このような単語を分析して最適化する場合、まず検索語レポートを開いて、キーワードのマッチングが乱雑かどうかを確認します。乱雑な場合は、拒否された単語です。正常の場合は、創造性と対話が十分に魅力的であるかどうか、コンサルタントの言葉に問題がないかに注意してください。

これらの問題がいずれも存在しない場合は、平均クリック価格が高すぎないか確認します。高すぎる場合は価格を下げ、妥当な場合はマッチング金額を減らします。

このようなコンバージョンしないワードは一時停止や削除でいいという意見もありますが、予算に余裕があればその必要はないと思います。低価格で大量に運用すれば大丈夫です。これは、キーワードごとにもたらされる検索語が異なるためです。キーワードAは検索語Bをもたらし、キーワードBは検索語Cをもたらす可能性があります。これにより、キーワードの拡張が容易になるだけでなく、予想外のコンバージョンがもたらされることもあります。

以上がデータ分析の方法です。まとめると、データ分析を行う際には、まずデータを比較し、比較を通じて問題点を発見し、次にデータを収集して問題点を見つける必要があります。計画やユニットからキーワードまで、データを段階的に精緻化し、最終的に具体的な業務に実装して問題を解決します。

このように段階的に分解すると、データ分析は実際には難しくありません。データ分析を行う際に覚えておく必要があるのは、お金をかける価値があるかどうかという点だけです。価値がない場合は、問題があるので、その理由を突き止める必要があります。

出典: Xinmoマーケティング