フリークエンシー上限: Twitter広告を最大限に活用するための最新情報

Austin Evers, Joe Connors
Austin Evers, Joe Connors
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マーケターが広告キャンペーンで成功を収める上で重要な要素の1つと見なしているのが、オーディエンスへの効果的なリーチです。そのためTwitterでは、全世界のTwitter広告を対象にフリークエンシー上限を提供しています。ブランドリフトや、オフラインセールスへの効果など、目的が何であれ、広告主様はフリークエンシー上限によって、長期間にわたりインプレッションの配信やオーディエンスのリーチを詳細にコントロールすることで、効率的に事業成果を出せるように広告キャンペーンを最適化できます。

本日より、リーチ、エンゲージメント、動画の再生数、プレロール再生数の各目的の広告グループにおいて、フリークエンシー上限を初期設定で利用できるようになりました。

フリークエンシー上限が重要な理由
  • オーディエンスリーチを最大化できる: フリークエンシー上限でインプレッションを新しい利用者に再配信することで、リーチを最大化できます

  • 広告配信の不安が解消される: フリークエンシー上限により、広告キャンペーン期間全体にわたり、利用者に広告を配信する回数をコントロールできます

  • 広告キャンペーンの成果を高められる: フリークエンシー上限でメディア配信をより詳細にコントロールできるようになるため、最も重視する成果をさらに最適化できます

「当社ではTwitterのフリークエンシー上限を、ブランドポートフォリオ全体で活用しています。この機能によって広告キャンペーンのパフォーマンスを向上させ、コストを削減したことでROIを最適化できました。当社ではメディアプランの有効性を検証する新たな方法を絶えず模索していますが、当社のTwitterプラットフォームのメディア戦略において、フリークエンシー上限は非常に優れた広告アセットであり続けています」

— レイ・アマティ氏、メディアディレクター、Mars Wrigley US

お客様がTwitterで広範にわたる成果を達成できるように、私たちはまず、広告想起、ブランド認知、広告キャンペーン認知を高めるのに最適な頻度設定や広告キャンペーン期間について調査を実施しました。

調査結果1

適切な頻度 

  • 週ごとの広告配信の頻度は、アッパーファネルのブランドデータの向上に影響を及ぼします。Twitterの調査では、広告キャンペーンの週ごとの広告配信のうち、最初の2回が、広告想起やブランド認知の発生への潜在的影響全体の最大80%を占めていることが明らかになりました。

  • ファネルの下層に向かうほど、ブランドリフトを向上させるため、広告配信の頻度を若干高める必要があります。この関係性はTwitterによる広告キャンペーン認知に関する分析で明らかになっています。この分析では、ファネルの下層に向かうほど、潜在的影響全体の80%を達成するには、週ごとの広告配信をより多く行う必要があることが示されています。

  • 週ごとの配信の頻度を高めれば、さらに高い値を達成することができますが、広告配信の回数を増やすほど、その効果は最初のインプレッションよりも劣るものになっていきます。広告キャンペーンの予算があらかじめ決まっている場合、1週間の広告配信の頻度を高めるには、オーディエンスリーチの規模をトレードオフすることになります。

広告キャンペーンの適切な長さ

  • Twitter広告キャンペーンの長さは、アッパーファネルのブランドデータを向上させる上で重要となります。1週間に広告を4回配信する広告キャンペーンを、4週間未満実施する場合と、4~12週間にわたって実施する場合を比較すると、後者は広告想起率が5%、ブランド認知が18%、広告キャンペーン認知が14%向上します。

フリークエンシー上限などのツールの提供は、広告キャンペーンの影響規模を拡大するTwitterの取り組みの一例に過ぎません。フリークエンシー上限に関する詳細については、Twitterのクライアントパートナーにお問い合わせください。

手法1

2019年1月から2020年5月の期間に開始された、米国のTwitter広告キャンペーンを対象に301回実施されたNielsen Brand Effectによるすべての調査のメタ分析。広告配信頻度とアッパーファネルのブランドデータの向上に対するその影響の関係性は、マルチレベル(個人レベルおよび調査レベル)ロジスティック回帰に基づいて推定しています。検討対象のすべてのモデル(さまざまな関数形式や交絡変数を含む)は、標本全体のトレーニングサブセットに基づいて構築されています。テスト段階で最も高いパフォーマンスを発揮した、最も倹約的なモデルが、この関係性を示すために選択されています。

Nielsen Brand Effect for Twitterでは、広告想起、ブランド認知、広告キャンペーン認知など、ブランドデータに対するTwitter広告キャンペーンの影響を測定しています。この調査は、複数のデバイスを横断する「対照」群と「実験」群から得られたアンケートへの回答に基づいて実施されています。対照群の反応は、背景情報が伏せられた状態で無作為に選ばれたグループから収集されており、このグループは実験群のターゲティング条件に一致しています。

謝辞

本調査と、本ブログ記事の執筆にご貢献いただいた、TwitterのMarketing Insights & Analyticsチームのデータサイエンティストであるマリア・ホルチェコヴァ博士に感謝申し上げます。

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