2022/10/12開催「Criteo広告運用スキルアップセミナー」レポート

dfplus.io では月に1回程度、媒体について実践的なセミナーを行っており、無料でご参加いただけます。「Criteo広告運用スキルアップセミナー」は人気のセミナーの一つです。その内容や、質疑応答を一部ご紹介いたします。

※本記事は、直近で開催された2022年10月12日の内容を元に更新しています。

Criteoの基本をおさらい
クリエイティブの改善
カテゴリの改善
成功のカギを握るデータフィード
まとめ
質疑応答
セミナーに関するご質問やご相談窓口

Criteoの基本をおさらい

セミナーではまず始めに、Criteoの簡単な概要と、その特徴を３つご紹介しました。

Criteoの特徴

豊富なクリエイティブ
圧倒的な配信量
AI・機械学習による最適化

Criteoはサイトに訪れたことのあるユーザーだけでなく、一度も訪問していない新規のユーザーにも有効な媒体です。カスタマーアクイジションやCriteo 動画広告といった広告メニューによって、これまでの既存顧客へのアプローチだけでなく、認知の獲得から購入までフルファネルで活用可能です。

また、プライバシー保護の動きが強まりポストCookieとなっていく中で、Criteo社がどのような対応を行っているのかをご紹介しました。

クリエイティブの改善

次に、Criteoクリエイティブ作成時の重要なポイントをご紹介し、それぞれについて詳しくご説明しました。クリエイティブは実際にお客様の目に触れるという点で非常に重要です。

クリエイティブ改善３つの確認ポイント

タイトルで重要な情報が表示できているか？
ユーザーが必要としている情報を過不足なく表示できているか？
バッジなどのオプション機能を活用し情報量の充実や視認性の向上が図れているか？

クリエイティブを作成する際は、一秒で伝わる工夫をする必要があります。

カテゴリの改善

続いて、カテゴリ設定のポイントをご紹介しました。クリエイティブは表に出る要素であるのに対して、カテゴリは裏側で活用されている要素です。いかにユーザー様が検討する目線に近づけて設定できるかが重要です。

カテゴリ設定３つの確認ポイント

カテゴリが正しく設定されているか？
カテゴリは３種類設定されているか？
カテゴリ設定は適切か？

成功のカギを握るデータフィード

データフィードの管理環境の重要ポイントを５つご紹介しました。

データフィード管理でおさえたいポイント

自動更新
データフィード設定・変更が用意
誰でも状況が確認できる
システムリソースを圧迫しない
媒体情報をよよく知り、相談できるパートナー

また、弊社のデータフィード管理ツールであるdfplus.ioについてもご紹介させていただきました。dfplus.ioを用いることで配信開始までの時間を短縮できたり、都度の改善を手元で容易に行うことができます。

まとめ

最後に、セミナー全体の内容を簡単におさらいをしてセミナーを締めくくりました。

質疑応答

これまでの「Criteo広告運用スキルアップセミナー」で皆様からいただいたご質問をご紹介させて頂きます。
※記事にする上で、質問・回答文言を一部調整しています。

dfplus上でCriteoの表示をプレビューできますが、Criteoは様々なバナーサイズが存在すると思われます。他のサイズでも問題なく表示できているかチェックする方法はありますでしょうか？

dfplus.io上のプレビューは、広告クリエイティブと完全に一致するわけではありませんので、あくまでもデモとしてお使い頂ければと思います。Criteo管理画面上で広告クリエイティブを確認することが可能ですので、そちらをおすすめします。

弊社で出稿している横長のクリエイティブは必要情報がほとんど表示されていないのですが、どのように改善すればいいですか？

一度実際のクリエイティブを拝見させて頂きたい為、個別にご連絡させて頂ければと思います。

フィードをダウンロードすると文字化けしてしまいます。どうすれば改善できますか？

文字コードが影響していることが考えられます。テキストエディタで一度開いていただくか、エクセルで開く際に文字コードを指定してファイルを開いていただくことをお試しいただけますでしょうか。解決されない場合は個別にご相談ください。

extra_atpの文字数の上限はありますか？

特に上限は指定されていません。ただ、extra_atpはタイトルや金額などの横に表示されるため、あまりにも長い文章をつけてしまうと見切れてしまいます。なので、始めの８文字程度に重要な情報を配置することをお勧めします。

タイトル、バッジ、カテゴリの改善に対応済みの場合、次に改善するべき点はありますか？

一例としては、カテゴリの設定など機械学習に影響を与える項目は各サイトの特性やKPIに沿って決めていく必要があるので、社内で広告についての方針の変更などがあれば変えていく必要があると思います。また、軸を変えて色々な観点で機械学習させていくとさらに成果向上の可能性もあるので少しずつ変えて運用していくことが良いかと思います。

クリエイティブに関しても訪れるユーザー様の特徴の変化に合わせたり、季節性のある商品を適切なタイミングで変えるといったことを行うのもおすすめです。

CVがついていないアイテム（求人であれば応募数0件の求人など）をフィードから除外したり、減らしたりすることで、AIの学習精度は上がりますか？

アイテムを減らすことは、AI・機械学習による媒体最適化のための学習精度向上には有効ではない、と思われます。

一般的に、AI・機械学習は、学習材料が多ければ多いほど最適化が進みやすいとされています。CVがついていないアイテムであっても、フィードに入れておくことで、媒体側にとっては「このアイテムはCVがつかない」「このアイテムはCVしやすい」といった情報を含む学習材料が増えるので、最適化が進みやすくなると考えられます。

実際に、広告配信をしない商品でもフィードに含めることが推奨されている媒体もございます。