ブランドリフト

ブランドリフトは、​広告が​直接の​売上ではなく​ブランドに​与える​効果です。​認知、​検討、​購入意向、​あるいは​指名検索のような​観測可能な​代理指標で​捉えます。​他の​増分効果と​同じく、​反実仮想が​必要です。​キャンペーンが​なかった​場合、​指標は​どうなっていたでしょうか。​ブランドリフト調査は、​キャンペーンに​接触した​集団と​接触していない​集団を​比べて、​この​反実仮想を​作ります。

プラットフォームは、​自社の​オーディエンスの​中で​リフト調査を​提供しています。​誰が​キャンペーンを​見るかを​プラットフォームが​無作為に​決め、​その​差を​報告します。​適切に​設計された​調査では​増分効果を​測定できますが、​対象は​その​プラットフォームの​オーディエンスに​限られ、​チャネル全体の​効果を​把握できるわけではありません。​だから​設計と​結果の​読み方は​確認が​必要です。​指名検索などの​代理指標を​地域別に​取得できれば、​地域別リフト実験で、​その​指標への​増分効果を​個人単位の​データなしで​測定できます。​一部の​地域で​広告を​変え、​他の​地域では​変えず、​対象外の​地域から​作った合成対照群が​反実仮想と​なり、​その​差が​リフトです。​地域別の​指名検索は、​この​方法で​測る​ブランドキャンペーンの​成果指標と​して​よく​使われます。​テレビCMが​指名検索を​生み、​ダッシュボードは​それを​検索広告の​成果と​して​計上してしまうからです。

結果を​読むときに、​2つの​点に​注意します。​リフトには​幅が​伴い、​幅が​ゼロを​またぐリフトは​効果が​ない​場合と​区別できません。​そして、​効果が​長く​続く​チャネルは、​数日ではなく​数週間かけて​効果を​示します。​メディアミックス​モデルでは、​それが​アドストックと​ベースラインの​トレンドに​現れ、​プランには、​チャネルの​効果の​うち遅れて​現れる​分を​示します。​Media Plannerでは、​ブランド広告が​売上に​与える​効果も、​実験で​較正した​メディアミックス​モデルで​捉えます。​ブランド向けの​マーケティング効果測定を​ご覧ください。