オンラインマーケティングの効果を測定し、エンゲージメントの適用可能性を探る3つの方法

前回の「インターネットマーケティングの効果を測定するためのコア指標」シリーズでは、エンゲージメントとは何か、エンゲージメントにはどのような指標が含まれるのか、これらの指標をどのように定義するのか、そして技術的な手段でこれらの指標をどのように監視するのかを紹介しました。この号では、この問題をさらに一歩進め、エンゲージメントの適用可能性について検討します。

エンゲージメントは柔軟性が高いため、少なくとも 3 つの領域で非常に高い研究価値を持っています。まず、全体的な（マクロ）効果の達成を測定するのに役立ちます。次に、トラフィックの品質を知ることで、Web サイトがユーザーに与える影響（一般的に Web サイトの品質と呼ばれるもの）を測定できます。最後に、Web サイトの品質を知ることで、Web サイトのトラフィックの品質を測定できます。

これら 3 つの質問は、当社のマーケティング分析のほぼ中核となる領域です。まず最初の質問を見てみましょう。エンゲージメント指標を通じて全体的な（マクロ）効果をどのように測定するのでしょうか？

全体的な効果を測定する3つの方法

マクロ効果を測定するエンゲージメント法は、多数のユーザーの一見無秩序な行動が、実際には Web サイトがユーザーに与える影響の度合い (魅力) を反映しているという仮定に基づいています。ユーザーの行動の量と程度が大きければ大きいほど、Web サイトがユーザーに与える影響は大きくなります。これは理解するのが難しくありません。同じ 2 つのニュースサイトでは、平均して各ユーザーはサイト A にアクセスして 10 件のニュース項目を閲覧しますが、サイト B では 5 件しか閲覧しません。サイト A の方がユーザーにとって魅力的であることは明らかです。エンゲージメントは、本質的にはユーザーのさまざまな無秩序な行動を説明するために使用されます。したがって、エンゲージメントの量と強度は、Web サイトがユーザーに影響を与える能力に相当します。

では、エンゲージメントの量と強度をどのように測定すればよいのでしょうか?

マクロエンゲージメントを測定するには、一般的に 3 つの簡単な方法があります。最初の方法は、標準インジケーターまたはカスタムインジケーターのいずれかであるグローバルエンゲージメントインジケーターを観察することです。 2 番目の方法は、個々のエンゲージメント指標をカスタム重み付けされた重要度に従って集計し、測定用のエンゲージメントインデックスを形成することです。 3 番目の方法は、ユーザーの行動とマーケティング目標の間の数学的関係に従って各指標の重要性を定義し、それらを重み付けしてエンゲージメントインデックスを形成することです。ユーザーの行動が適切に監視されていれば、3 つの方法はすべて簡単に操作できます。

方法1: グローバルエンゲージメント指標の分析

最初の方法は、グローバルエンゲージメント指標を観察することです。最も一般的な指標は、直帰率、PV/V、サイト滞在時間です。最もよくある質問は直帰率についてです。ほぼすべての授業で、直帰率に関する知識を説明すると、一部の生徒から「良い直帰率はどのくらいですか?」と質問されます。直帰率が 65% を超えないのであれば、それは本当に祝う価値がある、と簡単に答えることができます。しかし、私はこの答えが気に入りません。JD の直帰率が 65% だったら、彼らは間違いなく足を踏み鳴らし、胸を叩いて痛みに震えているでしょう。しかし、マーケティングキャンペーン中に Web サイトの直帰率が実際に 80% を超えた場合、どのような結論を導き出せばよいでしょうか。

結論A:

ああ、これは完全な失敗だった。トラフィックはひどく、ウェブサイトもひどいものだった。

結論B:

ウェブサイトは成功しましたが、トラフィックに大きな問題がありました。

結論C:

トラフィックは確かに問題ありませんが、ウェブサイトはひどいです。

これら 3 つの結論のうちどれが正しいでしょうか? 答えは、すべてが可能であるということです。ただし、特定のケースでは可能性は 1 つしかありません。直帰率が高いかどうかはどうやって判断するのでしょうか? それは何を意味するのでしょうか?

私の方法は非常にシンプルです。トラフィックソースごとに直帰率を分類し、トラフィックに問題があるのか、Web サイトに問題があるのかを判断します。この問題を解決するために、参照システムとして使用できるトラフィック内の標準トラフィックソースである参照システムの概念を紹介します。ウェブサイトのトラフィックのソースは数多くありますが、最も質の高いトラフィックは自然な検索トラフィック (オーガニック) であることは誰もが知っています。おそらく、あなたはがっかりして、なぜ Direct ではないのかと尋ねるでしょう。その理由は、Direct は実際の直接トラフィックではなく、この Web サイト分析ツールでは発生元を特定できないすべてのトラフィックだからです。したがって、Direct は多くのトラフィックと混ざっている可能性があり、このトラフィックの品質はほぼ間違いなく自然な検索トラフィックほど良くありません。

なぜオーガニックが最高品質なのでしょうか? 実は、とてもシンプルです。オーガニックトラフィックは不正なトラフィックではなく、実際のユーザーのアクセスニーズを反映しています。ウェブサイトにオーガニックトラフィックがあまりない場合は、有料検索エンジントラフィックが 2 番目に質の高いトラフィックになります。これら 2 種類のトラフィックは、直帰率を測定するための基準として使用できます。それでは、次の状況を見て、どのような結論を導き出せるかを見てみましょう。

シナリオA:

オーガニックトラフィックの直帰率は約 40% と良好ですが、Web サイト全体の直帰率は 80% です。

ケースB:

オーガニックトラフィックの直帰率は、ウェブサイト全体の直帰率とほぼ同じくらい高く、どちらも 80% に達します。

これら 2 つの状況を見た後、読者はすでに頭の中にアイデアを持っていると思います。ケース A は、Web サイトが本当に興味を持っているユーザーにとって魅力的であることを示しています。直帰率が 40% であれば良好ですが、Web サイトの直帰率は依然として最大 80% であり、他のトラフィックはおそらく獲得したいグループではないことを意味します。ケース B では、オーガニックトラフィックでも直帰率が非常に低い場合、Web サイトのパフォーマンスが実際には良くないことを意味します。トラフィック参照システムにより、問題がトラフィックにあるか、Web サイトにあるかを明確に判断できます。ただし、この方法を使用するには、オーガニックトラフィックが少なすぎないことが前提条件となります。オーガニックトラフィックが非常に少ない場合、代替トラフィックは有料検索になります。しかし、有料検索トラフィックがない場合は、信頼できる品質であると思われるトラフィックソースを探してください。ただし、参照トラフィックのパフォーマンスがどうであれ、マーケティングキャンペーン全体の直帰率が 80% を超える場合、それは決して理想的な状況ではありません。トラフィックまたは Web サイトに問題があるか、マーケティングコストが無駄になっているかのいずれかです。

直帰率と比較すると、PV/V とサイト滞在時間はベンチマークするのがより困難です。しかし、私の意見では、ウェブサイトの PV/V とサイト滞在時間が長いほど、マーケティング対象者がそのウェブサイトからより深く影響を受けることはほぼ間違いありません。以前は、政府サービスのウェブサイトなど、一部のウェブサイトの PV/V やサイト滞在時間が高すぎるのは良くないと考えていました。PV/V やサイト滞在時間が高すぎるということは、人々が探しているものを見つけられなかった可能性があることを意味します。しかし、多くのウェブサイトを追跡した結果、中国人の忍耐力は実際には非常に限られていることがわかりました。ウェブサイトで必要なコンテンツを簡単に見つけられない場合、たとえそれが重要なウェブサイトであっても、彼らはそのウェブサイトで必死に検索して悪い経験をする代わりに、Baiduに助けを求めます。平均 PV/V が 3 を超える場合、または平均サイト滞在時間が 2 分を超える場合にのみ、Web サイト自体がユーザーにとって最低限の魅力を持っていると言えます。

全体的な状況を観察する場合、カスタムエンゲージメントインジケーターがここでより一般的に使用されます。例えば、販促キャンペーンでは、販促商品のクリック数（または販促商品の詳細ページが開かれた回数）をグローバルエンゲージメントとして扱い、最終的に達成された実際の数値を事前に設定された目標と比較することで、マーケティング効果が達成されているかどうかを観察します。この方法は早いですが、乱暴でもあります。直帰率が 90% を超えているが、運よくプロモーション対象商品のクリック数が事前に設定した目標の 2 倍を超えた場合、このマーケティングキャンペーンは良いのでしょうか、それとも悪いのでしょうか。指標を個別に見ると、常に不快なトレードオフが生じ、全体像を真に把握することが困難になります。この時点で、他の新しい方法を検討する必要があります。

方法2: 個々のエンゲージメント指標の加重集計

2 番目の方法は、カスタマイズされた重み付けされた重要度に従って個々のエンゲージメント指標を集計し、最初の方法の欠点の一部を補います。結局のところ、マクロエンゲージメントは、特定のエンゲージメント指標を 1 つずつ統合した結果です。この方法には 3 つのステップがあります。まず、エンゲージメントの具体的な指標をすべてリストし、次に各指標の重要度に基づいて各指標に重みを割り当て、最後に各指標に重みを掛けて合計を算出します。合計値がエンゲージメントインデックスです。

さまざまなタイプのマーケティングで使用される特定の指標と重み付けの配置は、明らかに異なります。

2 番目の方法は 1 番目の方法よりも包括的ですが、重み付けの配分は非常に主観的であり、直帰率、PV/V、サイト滞在時間など、一般的に使用されるグローバル指標の一部を含めることができないため、2 セットの並行測定にする必要があります。後者は大きな問題ではありませんが、恣意的な重み付けは上司や顧客から簡単に異議を唱えられるようです。しかし、実際には、この方法は比較的単純であり、広告主にとって、いくつかの一般的な行動の重み値を固定することには多くの利点があるため、現在最も広く使用されている方法です。マーケティング活動が目指すべき方向を明確に示し、キャンペーンのさまざまな段階や類似のキャンペーンを水平に比較するのにも役立ちます。

方法3: コンバージョン関係検証におけるエンゲージメント指標の加重要約

3 番目の方法は、2 番目の方法にいくつかの改良を加えたもので、マーケティング活動において、一見無秩序に見えるユーザーの行動が、実際には最終目標 (コンバージョンなど) とかなり明確な比例関係にあるという考えに基づいています。これらの比率はすべてのマーケティングキャンペーンやすべての Web サイトで同じ値になるわけではありませんが、特定のキャンペーンや Web サイトでは比較的安定しています。

例えば、多くのeコマースサイトでは、カテゴリ構造に大きな変化がない限り、「ショッピングカートから実際の購入までのコンバージョン確率」は、例えば40％を基準として変動し、比較的安定しています。この関係は、商品の販売を必要としないブランドプロモーションマーケティングにも当てはまります。なぜなら、これらのマーケティングキャンペーンには、ほとんどの場合、ユーザーにアクション（トライアルの申し込み、友人との共有など）を促すという明確な目標があるからです。これらの特定のアクションは、実際には、eコマースWebサイトでの購買行動と根本的に違いはありません。ここで、電子商取引の Web サイトに次の変換ルールがあると仮定します。新規登録ユーザー 100 人ごとに 4 件の注文が生成されます。IPv6 100 人ごとに (対応する) 18 件の注文が生成されます。ショッピングカートにアイテムが 100 回追加されるごとに 20 件の注文が生成されます...次の表 (表 1) が得られます。

以降の計算関係については、各エンゲージメント指標を 1 を基準に設定し、一連の比例関係を得ることができます。この対応により、コンバージョンが発生する前のすべての重要なイベントのエンゲージメントの重みを簡単に定義できます。 1を100ポイントに変換すると、それぞれの異なる行動の実際の値に応じて各指標のエンゲージメント指数を簡単に計算できます（表2）。

3 番目の方法は 2 番目の方法よりも科学的であると思われます。Google Analytics のページ値の設定はこの方法に似ています。しかし、この方法はまだいくつかの問題を抱えているため、現実を完全に正確に反映しているとは言えません。この方法は、すべての行動が最終的なコンバージョンに直接貢献するという仮定に基づいていますが、コンバージョンは必然的にプロセスであるため、実際には、コンバージョンプロセスのさまざまな段階でのユーザーのさまざまな行動の間には相互関係があり (肯定的な促進または否定的な干渉)、この方法ではこれらの状況はカバーされません。

興味深いのは、この方法では、ウェブサイト内でのコンバージョンも段階的に発生するため、最終的なコンバージョンまでのさまざまなプロセスの価値は必ずしも同じではなく、アトリビューションモデリングアプローチに完全に適用できると思われることです。さまざまなモデリング方法 (線形、減少、中間が高く両側が低いなど) を使用すると、さまざまなユーザー行動の重み付け値が異なります。また、アトリビューションモデリングモデルのアイデアを使用して、実際の状況に基づいてさまざまなエンゲージメント指標に重み付けすることもできます。これにより、期待する実際のビジネスの現実に近づくことができます。しかし、運用上の難しさはかなり悲観的に見えます。

3 つの方法はいずれも、ユーザーエンゲージメントの実際の度合いを 100% 再現することはできませんが (ただし、現実を完全に再現することは理想的な状態にすぎません)、期待する定量的なエンゲージメントを得るのに非常に役立ちます。マーケティングキャンペーンの場合、これらの方法を使用すると、プロセスの観点から予想どおりに進んでいるかどうかがわかります。

著者: 宋星; 出典: Titanium Media