実行フェーズ

　実行フェーズでは、ターゲット顧客に対してSEO、SEM、バナー広告、メール配信を使い、サイトへの集客を行います。このフェーズでは、訴求シナリオの設定に基づき、ターゲット顧客に向けて最適なクリエイティブを表示します。

　しかし、ユーザの関心事は常に同じとは限らないため、サイト訪問者の流入情報や閲覧履歴からターゲット顧客を抽出するだけでは、いずれ、ユーザ行動の変化に対応することが困難となります。サイト訪問者の興味・関心の変化に対応するには、自己学習型のターゲティング機能が求められます。

　自己学習とは、サイト訪問者が、表示クリエイティブをクリックした際のユーザのセグメント情報を蓄積し、数値化（スコア）することで、表示クリエイティブにおけるセグメント条件の優先順位を自動判断する機能です。

　例えば、あるセグメント条件で初めてサイト訪問する際に、他人の閲覧履歴から類似したユーザがよく反応したクリエイティブを優先的に表示することが可能となります。つまり、自己学習によるターゲティング機能とは、訴求シナリオの設定に基づいたルール表示ではなく、他人の閲覧履歴情報に基づき自動表示する、レコメンド表示機能と言えるでしょう。アクティブコアでは、自己学習機能により、新規ユーザが意図する「その瞬間の情報」とリピートユーザの「過去の履歴情報」と「他人の履歴情報」に対応する行動ターゲティングLPOを実現しています。

　評価・改善フェーズでは、主に、ターゲット顧客に対する訴求シナリオの効果検証を行います。訴求シナリオの評価には、表示クリエイティブに対するターゲット顧客の反応率と成約率、およびコンバージョンページへの送客数（誘導数）を指標として利用します。

　また、設定したターゲット顧客のセグメント情報が意図した表示クリエイティブに対して的確であったかどうかを検証することも重要となります。表示クリエイティブが、当初の想定とは異なるセグメント情報のターゲット顧客に反応している場合には、新たなターゲット顧客の絞り込みを行います。このフェーズでは、ウェブ担当者は、ターゲット顧客の訴求シナリオの反応から、売れる可能性が高い新たなターゲット顧客を絞り込み、さらに新たな訴求シナリオを作成することになります。