ネット広告は費用対効果を正しく測定できるなんてウソだよ

マーケティング

「広告の費用対効果を報告してください」

「今回の広告の効果としてはこれくらいの売上に寄与しました」

自分の金や事業だったら本気で考えるのに、ほとんどの運用代理店は成果に対して興味がないんじゃないかなと思います。クリック数とかCV数などをまとめたそれっぽい報告書は作っているでしょうが、質問に対してどこまで自信を持って答えられるのでしょうか?

ということで、今日はよくある「広告の費用対効果は?」なんて厳密には計測できないよねということを考えながら、データ分析のスキルは学校で教えておくくらい必須だなあということについて書いてみました。

因果関係と相関関係を理解して

「○○という施策を行ったら△△という結果が得られた」というのが因果関係です。一方で「乗馬を趣味にするとお金持ちになる」「ネットが普及すると地球温暖化が進む」は因果関係ではなく、逆の因果関係やまったくの偶然です。

それって本当に因果関係?

広告の業界、特にネット広告や中小企業においては費用対効果を把握することはとても重要です。ビジネスのなかでも下記のような会話や報告が行われたり、事例として記載されることがあります。

「Instagramの運用を開始してから問い合わせ数が30%増加しました」

「webサイトをリニューアルしてからCVRが2倍になりました」

深い考察なしにこういった話をすると頭がよくないのかと思われるので注意してください。「○○をしたから△△になった」という論理で話をする際には、それが本当に因果関係になっているのか確認することが必要です。「「原因と結果」の経済学―――データから真実を見抜く思考法」では因果関係であるかのチェックポイントとして下記の3つをあげています。

・全くの偶然ではないか?
・交絡因子が存在しないか?
・逆の因果関係は存在しないか?

「Instagramの運用を開始したから」という原因を確実にしたければ、運用した場合と運用しなかった場合を比較しなければなりませんが、タイムマシーンに乗って運用しなかった場合を見ることはできません。

タイムマシーンで過去に戻るのは諦めるとしても、「Instagramの運用を開始する前後で何も変化がないこと」を確認しなければなりません。例えば、他の広告を実施していないか?季節要因や景気の変動ではないか?まったくの偶然ではないか?Twitterで話題になったとかテレビで紹介されたなど他の要因ではないか?といったように考えられる変化や原因をすべて検討しなければ正しい因果はわかりません。

ABテストで計測できるものもある

例えばバナーを2種類用意して、同じターゲットにランダムに見せてどちらがよりクリックされるかといったものは検証が可能です。またはサイト訪問者に対してランダムで異なるページを見せて、どちらがより申し込みにつながるかというったことも計測が可能です。ここで重要なのは、ランダムであるということと十分な試行回数があるということです。

広告の費用対効果がわからない理由

ユーザーが行動するまでには「テレビCM見てコンビニで買う」とか「インスタ見たから買いました」みたいな単純なものではなく、「ネットの記事で見たことがあって、テレビで紹介されていたのでインスタで検索してみた」とか「比較記事を見ていたら以前知り合いがいいと言っていたものが偶然出てきた」など複数の経路があることが自然なんですね。

ですので施策ごとに費用対効果を出せとか言っちゃうのは、なんか賢い風を装いながらめちゃくちゃアホなことを言っているということに気づいていただきたいです。(もちろんデータ分析をがんばっている人たちもいてまじですごいなと本当に思っており尊敬しているのですが、中小とか零細ではやるべきじゃないよねって話)

データ分析の力は必須

代理店としては効果があったことを説得するためのロジックを組みがですが、やろうと思えば効果がなかったようにロジックを組むことだって可能です。データはあっても切り方がわからないと意味がありません。広告もwebに以降するなかでデータを根拠として判断を行う機会が増えましたが、データを生かすこと・間違ったデータに騙されないことが重要です。

そもそもすべてが事前のシュミレーション可能で結果と費用対効果がすべて計測可能なのであればあなたの仕事はなんなのでしょうか?可能な限りデータ基づいた判断をするべきですが、あなたの仕事はデータに見えないユーザーやブランドの価値について考えることではないでしょうか。

先行きが不確実ななかでも試行回数をこなしリスクをとることに意味があり、もしあなたが目に見えるものだけを追っているのであれば、それは人間がするべき仕事ではなくなっていくかもしれません。

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