[ケース スタディ] Midsummer Agency — 動的リマーケティングと正規表現

目次

# 1 動的リマーケティングで割引商品を活用する

• 課題: 動的リマーケティング キャンペーンのコンバージョン率が不十分
• 解決策: 割引商品に ads_label 属性を活用する
  
• 結果: コンバージョン率の向上、サイトでの平均時間と直帰率の改善。
  
  

#2 正規表現で失敗を防ぐ

• 課題: 「静的値の追加」機能を使用してルールを作成するための有限数のバリアント
• 解決策: 正規表現を使用して動的でスケーラブルなルールを作成する
• 結果: 新しい属性の自動化された迅速な分類

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#1 動的リマーケティングで割引商品を活用する

リマーケティングのベスト プラクティスの 1 つは、購入ファネルでの位置に基づいてユーザーをセグメント化することです。 これにより、カスタマイズされたキャンペーンと広告グループを作成して、さまざまな戦略、入札、予算を採用できます。

最も古典的な下位区分は次のとおりです。

• ホームページを訪れたユーザー
• 商品ページにアクセスしたユーザー
• 商品をカートに入れるユーザー
• 商品を購入するユーザー

チャレンジ

カートに商品を追加せずに商品ページにアクセスしたユーザーを対象とした動的リマーケティング キャンペーンでは、コンバージョン率が目標よりも低いことがわかりました。 そこで、戦略を変更することにしました。

解決

割引商品を活用して販売を促進します。

今日割引された製品を訪れたユーザーのみを対象としたキャンペーンをテストして、コンバージョンを増加させようとするとどうなるでしょうか? この戦略を実装するために、DataFeedWatch でルールを作成し、「セール」と呼ばれる ads_label を作成して、すべての割引製品に関連付けました。 「静的値の追加」機能を使用して、次のロジックを適用しました。

ノート：

これは従来の custom_label 属性ではなく、ディスプレイ キャンペーン専用の特定の属性です。

ads_label を使用する理由

これまでのところ、キャンペーン レベルで動的広告の商品をフィルタリングするために使用できる数少ない属性の 1 つです。

その後、フィルタリングされた製品の広告のみを表示するテスト リマーケティング キャンペーン (元のキャンペーンのクローン) を作成しました。 つまり、過去 30 日間に興味を示したユーザーへの割引商品です。

割引を利用したくない人はいますか?

結果

この戦略の効果は、売上とエンゲージメントの両方の点で印象的です。 この戦術により、広告主は自然な購入現象を利用することができます。この現象では、割引オファーに惹かれたユーザーが他の製品も見つけて購入します。

テスト キャンペーンでは、元のキャンペーンと比較してコンバージョン率が 18% 増加し、サイトでの平均滞在時間が 30 秒改善され、直帰率が 20% 改善されました。

最近割引された製品に対して自動的にアクティブ化される機能である「値下げ」レイアウト タグの存在により、広告の CTR も 20% 増加しました。

製品のサブグループのキャンペーンをフィルタリングしていたため、最終的にインプレッション シェアを 10% から 38% に引き上げることができました。

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#2 正規表現で失敗を防ぐ

正規表現 (または regex) は、定義済みのパターンに従ってテキスト文字列を検索、フィルタリング、または置換できる関数または数式です。

これらは、プログラミングやデータ分析で広く使用されています。 私たちマーケターにとっても、常に持ち歩くスイスナイフのようなものです。 たとえば、ビュー フィルター、ターゲット、またはセグメントを作成するために Google アナリティクスを使用した場合。

フィード属性間に複雑な依存関係を作成することは、デジタル マーケターにとって強力なツールとなります。 しかし、気をつけて予防策を講じないと、もろ刃の武器にもなり得ます。 ファッション業界で働く人にとって、色、サイズ、素材は基本的な属性です。 スタンドアロン フィールドとしても、高品質のトラフィックを変換するためにタイトルに含まれる情報としても使用できます。 この点で、ファッション業界で働く人々のためのベストプラクティスに関する優れた Google ガイドをお勧めします。

ファッション分野のすべてのお客様に対して、通常、フィード内のさまざまな既存の属性 (素材、色、サイズ、製品名) を使用して、次のようなルールに従ってタイトルを動的に作成します。

最終的な結果は次のとおりです。デザイナーの女性用コットン シャツ、赤、ProductName、XL。

これまでのところ、すべて順調です。 多くの場合、タイトルで使用される内部フィールドは生データでは提供されません。ソース フィードで提供されるデータを使用して、外挿またはゼロから作成する必要があります。 この特定の例では、販売された商品の色と素材に関する情報を含むフィード列から情報を取得しました。 元のフィード列内で提供された場合、Google が読み取れない商品属性。

上の画像の左側は、ソース フィードの「タグ」列を示しています。 右側の部分は、その情報を使用して「マテリアル」属性を作成するルールを作成した例を示しています。

チャレンジ

「静的値の追加」機能を使用する際の制限は、ルールの作成時に存在する有限数のバリアントのみを考慮することができることです。 そのような場合、ダイナミズムは失われます。 顧客がカタログに新製品を追加した場合、素材がまだ分類されていないか、それまで色やパターンが予測されていなかった場合はどうなりますか?

言っておきますが、属性 (マテリアル、色など) が空になるか、さらに悪いことに、正しくない値が表示されます。 その結果、タイトルなどの依存属性、および最終的には、これらの内部フィールド (カスタム ラベル、説明など) を使用する他の属性が結果を支払い、次のように変換されます。

デザイナー レディース シャツ , , , ProductName, XL

確かに、最適化されたタイトルではありません。 このような状況がもたらす影響を想像してみましょう。 パフォーマンスだけでなく、突然機能しなくなる可能性があるショッピング キャンペーンの構造にも影響します。

解決

私たちにとって幸いなことに、1950 年に、アメリカの数学者であるスティーブン コール クリーンという紳士が、他の自信に満ちた若い男性と共に、私たちが一般的に正規表現として知っているものに命を吹き込みました。

正規表現を使用して、動的でスケーラブルなルールを作成することができました。これは、以前のソリューションに比べてはるかに優れています。 このメカニズムは、ソース フィードから材料に関する現在および将来の情報を自動的に抽出し、依存属性の機能を損なうリスクを排除します。

これは、単純な正規表現のみを使用して、前のスクリーンショットと同じ結果をスケーラブルな方法で取得する方法です。

正規表現の機能を常にテストすることを忘れないでください。 これには、DataFeedWatch が提供するプレビュー オプションとサポートが大いに役立ちます。

結果

この最適化により、フィード エラーやトラフィック クラッシュを防ぐことができました。 さらに、顧客が作成した新しい属性、色、カテゴリ、およびその他の製品情報の分類を自動化および高速化できるため、フィードでの面倒な手作業や IT 部門からの介入を回避できます。

これらは、データ フィード管理ツールと人間の脳の力を組み合わせることで、型にはまらないアイデアのテストや、日常の問題の防止と解決にどのように役立つかを示す 2 つの例にすぎません。 競争力を維持し、終末論的なシナリオを回避するのに役立ちます。

唯一の制限は創造性です。テストをやめないでください!!

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