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人工知能でWeb改善の「AIアナリスト」、Web広告の間接効果分析を追加

7/13(木) 8:10配信

ITmedia マーケティング

 WACUL(ワカル)は2017年7月12日、人工知能を活用したWebサイト分析ツール「AIアナリスト」に、新たな分析手法として「Web広告の間接効果分析」を追加したと発表した。

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 AIアナリストは、Googleアナリティクスのアクセス解析データを人工知能が分析することでWebサイトの課題を発見し、課題ごとの改善方針提案まで全て自動で行うサービス。中小企業など専任のWeb担当者がいない企業や分析のノウハウが不十分な企業のWebサイト運用を支援する。

 今回の機能追加により、購入や問い合わせなどのコンバージョンに直接貢献した広告だけでなく、コンバージョンに至ったユーザーへのサービス認知に各Web広告がどの程度貢献しているかを把握できるようになった。

 Web広告、とりわけブランディングを目的とした広告出稿においては、ラストクリックのみを指標とした分析では正しい効果測定が難しい。成果への間接効果に注目したアトリビューション分析はWebマーケティングの重要課題の1つといえる。

 AIアナリストでは、複数回サイトを訪問し最終的にコンバージョンしたユーザーが初めてサイトを訪問したときの流入元(Web広告)を、認知効果があったとして評価している。そこで、コンバージョンしたユーザーに最初に接触できた広告に「CVユーザーの認知獲得数」という指標を導入することで、間接効果を評価する。また逆に言うと、同指標によって、CV獲得にも認知獲得にも貢献していないWeb広告を発見することもできる。この指標はWeb広告のみならずコンテンツマーケティングでも利用可能だ。

 WACULではこの新しい分析手法が「Web広告の費用対効果が低く、予算の見直しがしたいが、どの広告を見直すべきかわからない」「既存のアクセス解析ツールを使いこなせておらず、CV以外の指標を用いたWeb広告効果の判断ができない」「自社サービスの認知を広めるのに貢献しているWeb広告を知りたい」といったニーズに応えるものとしている。