戦略・目標設計

戦略・目標設計

機械学習との向き合い方|「任せる」と「丸投げ」は違う、広告運用者の役割を考える

広告成果が悪化したとき、「機械学習の精度が悪い」と考えていませんか?機械学習は、設定された目標やデータをもとに配信を最適化する仕組みです。成果悪化を機械学習のせいにせず、CTR・CVR・CPAなどを分解して原因を考える方法と、人と機械学習の役割分担を飲食店の事例で解説します。
戦略・目標設計

広告運用は行動量じゃない|少ない手数で最大の成果を出すテスト設計

バナーやコピーをたくさん作れば、広告成果は良くなるのでしょうか?大切なのは施策の数ではなく、今どこが成果を止めているかを見つけること。ボトルネックを特定し、仮説に優先順位をつけ、最小のテストで成果につなげる広告運用の考え方を解説します。