Return on Ad Spend(ROAS)の概念は、iOS 14.5の時代とプライバシーへの懸念の増加が進む中、依然として主要な課題です。広告主は、ROASの計算に必要なコストとアトリビューションデータを正確に測定および照合するのがますます困難になっています。
このブログでは、広告主がプライバシーに配慮した世界でROASを定量化する際に直面する課題を探究し、これらの課題に対処するためのさまざまな手法を検討します。
ROAS(Return On Advertising Spend)は、デジタル広告キャンペーンの効果を評価するための重要なマーケティング指標です。しかし、異なる広告ネットワーク間のデータの断片化は、コストとアトリビューションデータを整合させることを困難にしてきました。
各広告ネットワークは、それぞれ独自のデータスキーマ、ビジネスルール、モデルで運営されており、コストデータを標準化し、アトリビューションと整合させることは困難です。Apple iOS 14.5およびATTフレームワークによるSKAdNetwork(SKAN)やWeb-to-Appアトリビューションの登場により、データの断片化と複雑さはさらに複雑化しました。
多くの広告ネットワークは、コストとアトリビューションの異なる粒度のデータを提供しています。たとえば、ネットワークAはキャンペーン、アドセット、広告、国レベルのコストデータを提供しますが、SKANと非SKANのアトリビューションに対する異なる粒度を提供します。この報告構造とデータの粒度の不一致は、コストとアトリビューションデータを正確に組み合わせて分析する際に課題を提起します。
この課題に対処するため、マーケターはしばしば同じデータを複数回格納および分析する必要があり、データ分析の複雑さと潜在的なエラーが増加します。
プライバシー重視の新しいランドスケープでは、正確なインストールあたりのコスト(eCPI)およびROASの測定が難しいです。SKANと非SKANのアトリビューション方法における重複インストールにより、異なるメトリックスと報告データの食い違いが生じます。この報告の一貫性の欠如により、正確なデータに基づいた知識に基づいた意思決定が困難になる場合があります。
SKANデータの匿名性は複雑さを高めます。SKANデータの重複インストールを割り当てることや、特定のアトリビューション方法に帰属することが正確にされなくなるためです。
プライバシー重視の世界でROASとeCPIを正確に測定する課題に対処する方法はいくつかあります。
1つのアプローチは、広告ネットワークのダッシュボードからコストとアトリビューションデータを手動で収集し、スプレッドシートで照合することです。
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また、マーケターは、パートナーのAPIとの接続を作成し、コストとアトリビューションのデータを統合するための独自のプログラムソリューションを開発することができます。
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別のオプションは、コストとアトリビューションデータを自社のビジネスインテリジェンス(BI)システムに自動的に集約および相関させる第三者のコスト集計ツールを利用することです。
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上記のいずれのソリューションも、SKANと非SKANのインストールデータを独立して重複排除して正確なeCPIおよびROASメトリクスを提供することはできません。これらのメトリクスの正確さは、アトリビューションパートナーが重複排除を処理し、正確なデータ報告を提供できる能力に依存しています。
AppsFlyerのXpendは、オーバーラッピングインストールを重複排除し、正確なeCPIおよびROASメトリクスを提供するSingle Source of Truth(SSOT)ソリューションを提供しています。Xpendのデータ集計機能を活用することで、マーケターは正確なコストとアトリビューションデータを測定および分析し、情報に基づいた意思決定を行い、広告パフォーマンスを最適化することができます。
プライバシーを重視する世界でのROASとeCPIの測定は、データの断片化と正確性の問題により、いくつかの課題が存在します。ただし、Xpendなどの包括的なソリューションを使用することで、正確かつ重複排除されたコストとアトリビューションデータを提供することができます。正確な測定と分析により、マーケターは広告の取り組みを最適化し、総合的なパフォーマンスを向上させることができます。
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