「ネット広告」に関連する記事一覧
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広告媒体利用経験【ヤフーのデータが語る】
普及の糸口は認識のギャップ解消 中小規模広告主のネット広告事情 広告関与者に対して、出稿中の媒体、出稿経験のある媒体を回答してもらった。ネット広告は約38％の広告関与者が現在出稿中と回答し、他の媒体と比較すると最もスコアが高くなっている。また、「2015年度出稿あり」および「2014年度以前出稿あり」を合計すると、約半数の広告主がネット広告を出稿した経験があることになる。
2016/11/25 -
広告出稿理由「瞬時に多数の人たちに見てもらえるから」【ヤフーのデータが語る】
普及の糸口は認識のギャップ解消 中小規模広告主のネット広告事情 各媒体出稿者にそれぞれの媒体への出稿理由を回答してもらった。複数ある項目のうち、「瞬時に多数の人たちに見てもらえるから」という項目がネット広告の中でスコアが最も高く、他の媒体と比較してもスコアが高かった。
2016/11/25 -
ネット広告を出稿しない理由【ヤフーのデータが語る】
普及の糸口は認識のギャップ解消 中小規模広告主のネット広告事情 広告関与者で、かつネット広告の出稿経験のない回答者に回答してもらった。「費用対効果が見合わなさそうだから」、「効果が わかりにくいから」、「費用が高そうだから」など、コストや効果の面で見合わない、わからないという回答が多かった。
2016/11/25 -
ネット広告出稿経験に対する回答者属性の寄与度【ヤフーのデータが語る】
普及の糸口は認識のギャップ解消 中小規模広告主のネット広告事情 回答者の属性を職場の属性とし、出稿経験のない広告主の重回帰分析を行った。結果は属性面では次の寄与度が高かった。年間の広告予算（企業規模と相関が高い）が低いほど、ネット広告の出稿がないという結果になった。また、自社サイトがない、ショッピングサイトがないという項目も当然ながら入っているが、年齢も寄与度が高かった。
2016/11/25 -
年間広告予算別に見るネット広告を出稿しない理由【ヤフーのデータが語る】
普及の糸口は認識のギャップ解消 中小規模広告主のネット広告事情 回答者の属性を職場の属性とし、出稿経験のない広告主の重回帰分析を行った。結果は属性面では次の寄与度が高かった。年間の広告予算（企業規模と相関が高い）が低いほど、ネット広告の出稿がないという結果になった。また、自社サイトがない、ショッピングサイトがないという項目も当然ながら入っているが、年齢も寄与度が高かった。
2016/11/25 -
ネット広告の出稿経験と2015 年度対前年売上【ヤフーのデータが語る】
普及の糸口は認識のギャップ解消 中小規模広告主のネット広告事情 2015年度の対前年売上の増減についても回答をしてもらった。売上の増減とネット広告の利用について関係性の図。売上が「かなり増えた」と回答した回答者は、ネット広告の出稿経験が最も高く、売上が減少するにつれてネット広告の出稿経験が低くなった。
2016/11/25 -
媒体別今後２～３年後の予算の増減見通し【ヤフーのデータが語る】
普及の糸口は認識のギャップ解消 中小規模広告主のネット広告事情 各媒体に出稿している広告主のうち、ネット広告およびテレビ（地上波テレビキー局）に、今後2～3年後の各媒体の予算を増やすと回答した回答者が多かった。また、減らす、やめると回答した回答者の比率はネット広告が最も低かった。
2016/11/25 -
媒体別今後２～３年後の新規出稿意向【ヤフーのデータが語る】
普及の糸口は認識のギャップ解消 中小規模広告主のネット広告事情 非出稿者のうち新規出稿意向はネット広告が最も高かった。ネット広告は中小規模の広告主において今後他の媒体に比べると利用社数、予算ともに増加することが想定される。
2016/11/25 -
フリークエンシーごとのクリック反応率【ヤフーのデータが語る】
オーディエンスを一枚岩で捉えることで陥りがちな罠 フリークエンシーごとのクリック反応率のグラフ。横軸はフリークエンシー（一人のオーディエンスが一定期間内に広告に接触した回数）を、縦軸はクリック反応率（クリックしたユーザー数÷広告に接触したユーザー数）を示している。左図はプロモーション全体の結果を表し ており、フリークエンシーを重ねると若干クリックオーディエンスを一枚岩で捉えることで陥りがちな罠反応率が下がるものの、基本的には横ばいとなっている。つまり、フリークエンシーを重ねることによってクリ...
2016/12/25 -
プロモーションのターゲットグループ【ヤフーのデータが語る】
オーディエンスを一枚岩で捉えることで陥りがちな罠 転職検討の深度によって、AからDまで四つのグループ分けを行った。転職関連サイトへの訪問データをもとに転職サービス検討者層（D）を特定し、興味関心カテゴリーデータおよび検索データを用いて転職関連の検索を行っている顕在層（C）、転職関連の興味関心カテゴリーが付与されているが関連キーワードの検索を行っていない顕在層（B）、そして属性データを用いて有職者を特定した潜在層（A）の四つである。
2016/12/25 -
グループごとのサーチリフト【ヤフーのデータが語る】
オーディエンスを一枚岩で捉えることで陥りがちな罠 プロモーション全体をみると、広告接触者は非接触者よりも転職関連キーワードの検索数が4.3倍多かった（左図）。また、4グループに分けたターゲットグループ別のサーチリフトをみると、転職に関心の薄いAグループにはほとんどリフトは見られなかったが、Bグループ（転職に興味関心のある人）は3.3倍、Cグループ（転職関連キーワードでの検索行動がある人）は11.4倍、Dグループ（転職関連サイトへの訪問がある人）は12.6倍となった
2016/12/25 -
検索ワード別のサーチリフト【ヤフーのデータが語る】
オーディエンスを一枚岩で捉えることで陥りがちな罠 グループごとに上昇する検索キーワードに違いはあるのか。ここで注目してみたいのは、転職への関心が顕在化している層では転職関連のキーワードやブランド名で大きな反応が見られたのに対して、グループA（転職しうる有職者）ではタレント名での反応が大きかったという事実である。
2016/12/25 -
データフィードとは何か【次世代マーケティング教室】
データフィードは、ネット広告において、自社で保有している商品などのアイテムデータを広告配信先（Criteoのダイナミックリターゲティング広告、Facebookのダイナミック広告、Googleのショッピング広告など）のフォーマットに変換し提供する仕組みのことを言います。
2016/12/25 -
データフィード広告、主要3媒体の位置づけ【次世代マーケティング教室】
データフィード広告は、広告での活用領域を広げマーケティングファネル全体に対してリーチできる存在へと進化しています。
2016/12/25 -
年齢ごとの検索数分布（結婚・妊娠・子育て）【ヤフーのデータが語る】
消費者インサイトの塊、検索 データから需要期を把握する 1.結婚（「結婚式」、「結婚指輪」、「ウェディングドレス」、「結納」など）、2.妊娠（「妊娠初期症状」、「妊娠検査薬」、「出産予定日」、「赤ちゃん名前」など）、3.子育て（「チャイルドシート」、「離乳食」、「お食い初め」、「学資保険」、「お宮参り」など）の三つについて、女性の年齢ごとの検索数分布を表している。関連の検索語の検索数を抽出し、全年齢を足し合わせると100%になるように処理している。 グラフを見ると28 歳に結婚のピークが...
2017/01/25 -
年齢ごとの検索数分布（マンション購入・賃貸）【ヤフーのデータが語る】
消費者インサイトの塊、検索 データから需要期を把握する 20代ではマンション賃貸に関する検索語を検索する人が多く、マンション購入に関する検索は30代半ばから40代後半に分布の山がある。当たり前のことだが、年齢によって、商品への関心は異なるため、商品への関心度を把握することが重要になる。
2017/01/25 -
年齢別たばこ銘柄の検索数【ヤフーのデータが語る】
消費者インサイトの塊、検索 データから需要期を把握する たばこに関する検索データの調査事例。年齢別にたばこ銘柄に関する検索数を集計している。これを見ると、45歳くらいまで検索数は一定だが、その後、急激に減少していく。
2017/01/25 -
質的変動指数【ヤフーのデータが語る】
消費者インサイトの塊、検索 データから需要期を把握する ユーザーの検索語とそれぞれの検索回数を調べたとき、特定のブランドに検索回数が偏っているのか、それとも複数のブランドにちらばっているのかを確認するため、「質的変動指数（index of qualitative variation）」を用いた図。
2017/01/25 -
年齢別自動車メーカーの検索数と質的変動指数【ヤフーのデータが語る】
消費者インサイトの塊、検索 データから需要期を把握する 自動車の検索数は40代をピークとして山型を描くが、質的変動係数は一定で、年齢とブランドの固定化が無関 係であることがわかる
2017/01/25 -
ネット広告が表示される仕組み【次世代マーケティング教室】
ブロックチェーン技術の広告領域への活用 ユーザーがWebサイトやアプリにアクセスしてから広告が表示されるまでの間に、「アドサーバー」「DSP」「SSP」「3PAS」といった複数のプラットフォームが関与している。
2017/08/25
