CTRが上昇すると、全体的な収益もそれに追随します。CPCモデルでは、CTRの重み付けがあらゆる指標よりも優先されます。しかし、バナー広告のCTRの現状は非常に悪く、これに満足しているパブリッシャーはほとんどいません。では、バナー広告のCTRが低下し続けている中で、どうすればCTRを向上できるのでしょうか？その方法をいくつかご紹介します。
バナー広告の適切な CTR とは何ですか?
この質問に答えるのは少し難しいです。CTRは、業界、オーディエンス、広告キャンペーンの種類など、多くの要因によって異なります。しかし、検索広告の場合、3.17%は良好なCTRとみなされ、バナー広告の場合は0.4～0.5%を超えるCTRが良好とみなされます。
バナー広告の CTR を向上させるにはどうすればいいですか?
ご存知の通り、CTRは広告収益に大きな影響を与えます。CTRが上昇すれば、広告収益全体も増加します。しかし、CTRの向上だけに焦点を当てるべきでしょうか？いいえ、そうではありません。ユーザーエクスペリエンスを損なわない方法でCTRを向上させることを目指すべきです。以下に、実行可能な戦略をいくつかご紹介します。
– ネイティブ広告を試して、ターゲティングを調整します。
– ヒートマップと分析ツールを活用してユーザーの行動を調査します。
– バナーのブラインドネスを減らす方法に焦点を当てます。
– セッションあたりの収益を最大化します。
ネイティブ広告を試す
ネイティブ広告の仕組みは非常にシンプルです。ネイティブ広告はコンテンツ内に配置され、周囲の要素と自然に調和します。そのため、ユーザーがサイト上の情報を注意深く閲覧している最中にネイティブ広告に遭遇すると、ネイティブ広告もユーザーから同様の注目を集めます。
ユーティリティサイト「Palleton」の例をご覧ください。広告とツールを区別できますか？ 両者は完璧に溶け込んでいるので、ユーザーは間違いなく目に留まります。訪問者にとって適切な広告であれば、クリックされるはずです。
広告が表示されませんか？表示いたします。画像の白い枠で囲まれた部分が広告です。
以下の記事を参照してください Prebidでネイティブ広告を設定する (NAIST) と Google Ad Manager 現在のヘッダー入札設定でそれらをどのように実装できるかを知ることができます。
ターゲティングを調整する
どれほど見分けがつかない広告でも、関連性がなくなるまでユーザーはクリックしません。広告の関連性は、ターゲティングによって高まります。現在、ターゲティングはユーザーの行動（行動ターゲティング）またはコンテキスト（コンテンツ・ターゲティング）に基づいて行うことができます。
コンテキスト： 上記の例では、ウェブサイトで提供されているツールは、グラフィック要素を扱うクリエイティブプロフェッショナルによって使用されています。ツールの周囲に表示される広告も、同じオーディエンス層をターゲットとするウェブサイトからのものです。このような高いコンテキスト関連性は、自社と同じニッチの広告主と直接キャンペーンを実施することで実現できます。直接キャンペーンを実施する際には、 右の行項目 (できればスポンサーシップ) クライアントの要件に応じてクリエイティブを提供します。
行動： 行動ターゲティングは、ダイレクト、PMP、オープンマーケット、その他のプログラマティックソースなど、あらゆる需要に最適であり、常に効果を発揮します。入札者がユーザーに関する必要なデータポイントをすべて取得できれば、より効率的になります。 キーバリューターゲティング GAMのオプション、 入札者パラメータ Prebidでは、 DMPの, ファーストパーティデータ, ユニバーサルID、そして行動ターゲティングを次のレベルに引き上げるための多くのツールが利用可能です。
ヒートマップと分析ツールを活用してユーザー行動を研究する
ヒートマップはバナー広告のクリック率を高めるもう一つの方法です。この方法については、既に記事で触れています。 最適な広告掲載場所を見つけるためのデータ駆動型アプローチHotjarのようなツールを使えば、サイト上のユーザー行動を分析できます。ヒートマップ形式で、ユーザーのマウスの動きやクリックを確認できます。色温度が高い部分は、マウスの動きが活発であることを示しています。複数の訪問者から得られるパターンを観察し、最適な場所に広告を配置できます。
この方法の最大の利点は、自社の訪問者から得られたデータに基づいて意思決定を行えることです。そのため、最適な結果が得られます。配置戦略のための他のアプローチについては、記事全文をお読みいただくことをお勧めします。
また読んで、 広告インプレッションの差異を最小限に抑える方法
機械学習
ほぼすべての業界が機械学習を活用し、その発展を図っています。アドテクノロジーもその一つです。機械学習をベースにしたツールは、継続的にデータを収集・処理し、その結果に基づいて最適なソリューションを予測します。継続的な観察と偏りのない予測は人間にとって少々難しい作業であるため、機械学習はほぼあらゆる分野で活用されています。
Googleは、広告が最も効果を発揮する可能性のある場所に広告を配置できる自動広告を提供しています。配置は機械学習によって決定されます。他にも多くのテクノロジー企業が、機械学習を活用して視認性の高い広告を配置しています。 The Vergeを勉強するでは、Hymnalというツールを使って、ユーザーのインタラクションに基づいて広告を動的に最適化する方法を見てきました。同様に、Bidalgoは収集したデータに基づいてクリエイティブを作成しています。
クリエイティブの作成、掲載場所の選択、その他広告配信に関連するあらゆる目的において、アルゴリズムベースのツールを試してみることをお勧めします。最適な結果が得られるまで、しばらく時間を置いてみてください。その後、結果を過去のデータと比較してみてください。クリック率が向上した場合はそのまま使い続け、改善されない場合はいつでも元に戻すことができます。
トレードアテンション
当社の高度な広告リフレッシュ製品、 AXTAXTは、広告の視認性とページ上のユーザーアクティビティに基づいて、視認可能な広告インプレッションを再現します。簡単に言うと、AXTは広告が表示された時間を測定します。 露出した 〜に アクティブユーザー 25秒を過ぎると、新しい広告が配信され、新たなビューアブルインプレッションが生まれます。AXTの詳細はこちら こちら.
最も良い点は、アクティブユーザー（言い換えれば、 注意）、クリック率が大幅に上昇します。
バナーブラインドネスを減らす方法に焦点を当てる
インターネットユーザーは、広告である可能性のあるコンテンツを無視する習慣を身につけています。この習慣は「広告」と呼ばれています。 バナー失明。 2012で、 オンラインで最後に見た広告を覚えているユーザーはわずか14％で、35％のユーザーは1ヶ月に5件未満の広告しかクリックしていない。広告やその他の形式のコンテンツがユーザーに表示されなくなると、CTR は当然低下します。
バナー盲視に関する視線追跡実験では、 NNグループが見つかりました サイトのコンテンツと異なる広告が表示される場合、ユーザーは広告を無視する傾向があります。上の画像を参考に、広告がコンテンツから際立つ特徴は次のとおりです。
「テキストの中央にある小さな長方形
派手なフォーマット
白いページに色付き（青）の背景
画像に埋め込まれたテキスト
ユーザーは、典型的な広告スポットに広告が表示された場合も無視します。
では、解決策は何でしょうか？バナーブラインドネスに関する知識に基づいて、それを最小限に抑えるための対策をいくつか講じることができます。
- 普通ではない場所に広告を配置してみましょう。
- ネイティブ広告を使用して、広告とコンテンツを融合します。
- 広告に使用するグラフィックは魅力的であるべきです。プログラマティック広告の場合、この点はコントロールできないかもしれませんが、広告主と直接やり取りする場合は確実にコントロールできます。
- スティッキー広告を使用します。
- モバイルでは、スクロール広告などの形式を使用してユーザーの注意を引きます。
- ダイレクト キャンペーンの場合は、バナーのメッセージに明確な CTA を使用します。
- A/B テスト ツールを使用して最適な広告を選択します。
モバイルファーストのアプローチ
モバイルでは、ユーザーの注意が集中する画面領域が小さいため、 モバイルのクリック率はデスクトップより高いモバイル広告枠の価値はさらに高まり、位置情報をSSPと共有することで広告の関連性が高まります。そのため、サイト全体のクリック率を向上させるには、モバイルファースト戦略を採用することが望ましいでしょう。
広告の配置が CTR に影響するのはなぜですか?
広告の関連性と視認性が高まるほど、ユーザーが広告を閲覧しクリックする可能性が高まります。そのため、バナー広告は適切なユーザー（オーディエンスターゲティング）に、適切な配置（ユーザーエンゲージメントが高くなる傾向にある場所）に配置することが重要です。
次は何ですか？
バナー広告のクリック率向上に努めることは重要ですが、その際にはポリシー違反を起こさないように注意する必要があります。何が許可され、何が禁止されているかを常に把握しておきましょう。 Googleの広告エクスペリエンスレポート (NAIST) と より良い、許容できる広告基準 あなたを助けるでしょう。
___
by オートマッドチーム
ソース： ヘッダー入札
