極予測LEDの導入により、新規顧客数は272％にアップ

MZ：VCLの支援によって実際どのような成果が得られましたか。特に成果のあった動画を挙げつつ、教えてください。

原：まず、全体の結果として、2月からVCLで支援を開始して、支援初月にはCPAは95％に、CV数は155％に伸長しました。ポイントと考えているのが動画の「素材」です。過去の別の事例で、動画の構成は同じでも、中身の素材を変えただけでCV数が474％に上がったことがあります。それほど、素材は重要なのです。

　そのためVCLでは、週1回以上新しい素材を撮影してすぐに動画をブラッシュアップするなど、スピーディーな体制を築いています。また、8Kカメラを用いて商材がきれいに映える構図や流行りのイメージの撮影からナレーションの吹き込みまで、アイデア豊富に対応する「素材ソムリエ」が社内に在籍しており、密に連携を取ってクリエイティブの鮮度を保っています。

　なお、今回、特筆して紹介したい動画は「サーバーに水を注ぐ」という、実際の使用イメージを訴求軸に置いたものです。極予測LEDを導入し、新素材で配信した結果、獲得できた新規顧客数は元のクリエイティブと比較して最大で272％にアップしました。

本多：極予測LEDを導入してから、広告効果も改善し、全体での新規獲得数は117％伸張しています。ターゲットの属性自体は変わっていませんが、引っ掛かりのある背景を複数用意することで、同じ属性の中でもリーチできるようになったユーザー層が広がったと感じています。

MZ：成果の要因はどういった部分だと分析されますか。

髙橋：媒体目線でいうと、極予測LEDの活用で多くの素材を撮影できたことにより、クリエイティブのPDCAサイクルが高速で回せた点が良かったのではないでしょうか。Facebook Japanの中でも、勝ちパターン分析から訴求軸を複数作って、軸に紐づいた動画を複数配信することがCPAの減少につながる、という分析結果が出ています。

原：また、縦型動画広告の基本の尺である約30秒をすべて検証していくとなると、分析のスピードが落ちてしまいます。そこで、ユーザーの態度変容に最も影響があるといわれる動画の冒頭部分に分析の対象を絞り、広告効果を事前予測できるAIツール、極予測AIを活用して検証工数を削減することで、PDCAを高速で回すことを意識しました。

ウォーターサーバー業界のデジタル広告市場をけん引

MZ：最後に今後の展望をお聞かせ願えますか。

本多：ウォーターサーバー業界を考えると、他社と同じようなことをしても、そこで差が出にくい現状があります。そのため、エッジの効いたクリエイティブを入れない限りは埋もれてしまう状況です。それと同時に、クリエイティブの鮮度も重要になってきています。

　今回、極予測LEDを活用する中で、いかにユーザーを飽きさせないかが広告において非常に重要だと実感しました。今後もスピード感をもって、広告の差別化を図っていこうと思っております。

髙橋：先程お伝えしたニールセンや当社の調査結果からもわかる通り、静止画から動画へのユーザーシフトは着実に進んでいます。そうした変化にきちんと対応できるように、サイバーエース様や事業会社の方とは今後も連携していきたいですね。

原：VCLが現在の広告市場において最も縦型動画の制作に強いチームになるよう、極予測AIの検証スピードを向上させて、広告効果を引き続き高めていきたいと思います。

鈴木：先日、ウォータースタンドの役員の方とお話しした際、ウォーターサーバー業界では昨今、デジタル広告に対する「顧客獲得チャネル」としての期待が高まってきていると伺いました。この流れに乗じ、私たちサイバーエージェントグループがデジタル広告の運用支援を着実に行うことで、デジタル広告市場をけん引していきたいと思っております。