Twitterの学習精度の高さを実感
MZ：今回の取り組みで得られた学びや気づきについて教えてください。
田中：つぶより野菜の利用者を拡大する上で、Twitterのポテンシャルの高さに続けてきました。
持増：Twitterの機械学習の精度が高いと実感できたことが、新しい気づきでした。今回の配信では45歳から55歳、野菜やオーガニックに興味のある女性のインプレッションが多く、元々のターゲットより若年化を図ることができました。これはTwitterの機械学習の精度が高かったからだと考えています。
また、Twitterにおける効果的なクリエイティブについても試行錯誤を繰り返したことで、UGC風やシズル感のあるクリエイティブが効果的であると気づけたのも大きな学びになりました。
加えて、アカウントの信頼度の重要性にも気づけました。実は認証バッジを取得して以降、つぶより野菜のTwitterアカウントのフォロワーが増加傾向にあるんです。フォロワーの増加と広告のパフォーマンスの相関はまだ見えていませんが、Twitter公式のアカウントであることは利用者にとっても重要だと感じました。
MZ：斉川さんはいかがですか。
斉川：今回のつぶより野菜の取り組みは、サイト訪問数最適化がコンバージョンにも効果があると実感できる、先駆け的な事例になったと思っています。Twitter Japanにとっても気づきの多い事例となりました。
Twitterならではのターゲティングを活用
MZ：最後に、今後の展望について教えてください。
田中：現在、ネット広告経由のお試し購入後から定期購入への引き上げが課題となっているので、その解決に向けた施策をTwitterも含めて考えていきたいです。
持増：私はTwitterならではの配信手法やターゲティングを駆使して、新しい勝ちパターンを作っていきたいです。たとえばTwitterでは、キーワードやフォロワーでターゲティングを行うことができます。これらの機能を活用しながら、Twitter利用者からエンゲージメントを得られるナレッジを蓄積したいです。
また、Twitterは認知から獲得までフルファネルでアプローチできるプラットフォームだと思うので、フルファネルでお客様のプロモーションをサポートしていきたいです。
斉川：Twitterでは今後もダイレクトレスポンス目的の広告プロダクトに関するアップデートを予定しています。田中さんと持増さんからあったフルファネルでの活用や購入後の引き上げといった課題に応えられるよう、機能追加やアップデートなどを行っていければと考えています。
