イントロダクション
ケントン・スナイダー:
皆様、Intentwiseウェビナーへようこそ!ホストのケントン・スナイダーです。本日は、リテールメディアとAmazon広告においてますます重要になりつつある重要なトピックについて掘り下げていきます。 類似オーディエンスで広告戦略を拡大.
どうすればいいのか分からない場合は リーチを拡大する, ターゲティングを改善する、既存の Amazon Marketing Cloud (AMC) データをさらに活用したい場合は、ここが最適な場所です。
類似オーディエンスが重要な理由
まずは全体像から見ていきましょう。2025年には、ブランドは既存のオーディエンスだけに頼る余裕はありません。競争が激化し、クリック単価が上昇する中で、 最良の顧客のように行動する新しいオーディエンス—そこは 類似モデリング に入っています。
類似オーディエンスを使用すると、 行動、好み、購入パターンが似ている すでにコンバージョン率の高いユーザーへのアプローチです。これは有料メディアチャネル全体で実証済みの戦略であり、AMCでも活用できます。
AMCで類似オーディエンスを構築する方法
Intentwiseでは、数十ものブランドが類似ターゲティングを活用して関心から実行へと繋がるお手伝いをしてきました。その仕組みを簡単にご説明します。
- シードオーディエンスから始める – たとえば、過去 60 日間に購入した人など。
- シードオーディエンスのプロファイルを作成する AMC データ(ASIN、キーワード、コンバージョンへのパス、地域、デバイス タイプなど)を使用します。
- AMCクエリを使用する 同様の行動をとっているものの、まだコンバージョンに至っていないユーザーを特定します。
- この類似セグメントをAmazon DSPにプッシュする ファネルの上部と中部のキャンペーンでターゲットを設定します。
このプロセスは、 拠点を超えて拡大する 盲目的にターゲットを絞ることなく。
類似オーディエンスセグメンテーションのベストプラクティス
私たちが提携しているブランドの実際のベストプラクティスをいくつかご紹介します。
- 時間枠の特異性: 行動の関連性を保つために、定義されたルックバック ウィンドウ (過去 60 日間または 90 日間など) を使用します。
- インテントシグナルによるセグメント化: 製品閲覧者とリピーター購入者など、さまざまなセグメントを検討します。
- コピー&ペーストだけではダメです: あなたのシードオーディエンスは 狭いが高品質テストにおけるコントロール グループのようなものだと考えてください。
類似オーディエンスがファネルのどこに当てはまるか
よくある質問: 類似ユーザーはメディア戦略のどこに位置づけられるのでしょうか?
これらは ファネルの中間層と上流層のオーディエンス完全に冷淡なわけではないが、既存顧客でもない。クリエイティブを使うべきである。 教育し、意識を高める、価値提案を強化します。
具体的な例を挙げますと、以下の通りです。
- トップオブファネル: カテゴリレベルのソリューションを紹介
- ファネルの中間段階: 製品のUSPとブランドのメリット
- ファネル下部(リターゲティング):オファーや緊急性で購入を促す
ケーススタディの例
私たちのクライアントの1人は 美容カテゴリー 価値の高いリピーターの小規模なシードオーディエンスからスタートしました。AMCで類似ユーザーをモデル化し、そのセグメントをDSPにプッシュした後、 クリック率は28%上昇 および コンバージョン率が14%増加予算を増やすことなく、これらすべてを実現できます。これが戦略的ターゲティングの力です。
避けるべき一般的な落とし穴
注意すべき点をいくつか挙げてみましょう。
- シードオーディエンスが広すぎる 類似品の品質を薄めます。
- フリークエンシーキャップを無視する 広告疲れにつながる可能性があります。
- 測定の欠如—何が機能しているかを把握するために、常にパフォーマンスを AMC に結び付けます。
類似広告の始め方
すでにAMCをご利用の場合は、 低リフト、高インパクト戦略Intentwise では、次のことをお手伝いします。
- カスタムクエリを作成する(またはテンプレートを使用する)
- 動的なオーディエンスパイプラインを構築する
- 完全な可視性を備えたDSPへのプッシュ
- AMCベースの指標を使用して監視および反復する
閉じた思考
類似オーディエンスはブランドに強力な手段を提供します スマートにスケールする および より効率的に変換するAmazon Marketing Cloud と DSP を連携させることで、広告戦略を既存の成果にとどめることなく、さらに進化させることができます。
Intentwise がどのようにこれを実装するのに役立つか知りたい場合、またはウォークスルーを希望する場合は、お気軽にお問い合わせください。
ご参加いただきありがとうございました!
