クリエイティブ予測モデルで広告運用を最適化、CVR1.4倍の成果

クリエイティブ予測モデルの活用で広告効果改善

デジタル広告の運用において、効果が薄れていく「クリエイティブ疲弊」という問題は多くの企業が直面しています。この問題を解決するために、REHATCH株式会社は独自に開発したクリエイティブ予測モデルを活用し、広告運用の最適化を促進しています。

REHATCHが実現したデータ分析の最前線

REHATCHは、高度なデータ分析技術や機械学習、深層学習を駆使し、広告効果の向上に努めています。この度、自社開発のクリエイティブ予測モデルによって、広告クリエイティブの効果を迅速に検知し、適切な運用判断を行う手助けを行っています。

このクリエイティブ予測モデルにより、広告の効果を事前に予測し、配信のPDCAサイクルを迅速に回せるようになりました。その結果、企業はこれまでよりも適切な判断を短期間で行えるようになったのです。

モデル開発の背景

広告業界では、クリエイティブの配信結果をもとに配信の継続や停止、配信量の調整をすることが、困難を伴うケースが多々あります。特に、効果が薄れているクリエイティブの判断や、改善新規入稿のスパンを短縮することは、大きな課題として存在していました。

REHATCHは、このような課題を解決するためのデータ分析モデルの必要性を感じ、配信開始から迅速に正確な判断ができるモデルを開発しました。これにより、無駄な配信を減らし、一時的なCPA改善を図ることが可能となりました。

実績の紹介

この予測モデルを導入した企業からのフィードバックによれば、CVR（コンバージョン率）は1.4倍に向上し、CPA（顧客獲得単価）は20%も削減されました。運用を担当しているスタッフは、クリエイティブの効果に基づく停止判断の精度が向上し、迅速な新規入稿が可能になったと語っています。このように、広告クリエイティブの最適化が進んだ結果、企業のマーケティングの効率が大幅に向上したのです。

クリエイティブ予測モデルの仕組み

モデルは、各クリエイティブの配信後に発生するデータ（費用、表示回数、クリック数、CV数など）を分析します。これに基づき、一定期間後のIMP数（インプレッション数）やCV数、CPAを予測し、どのクリエイティブを停止すべきか、再配信すべきかを通知します。

この仕組みによって、配信停止判断の精度は85%以上に達し、高い成功率を誇っています。媒体ごとの特性や各クライアントの傾向が組み込まれており、実績に基づいた信頼性の高い判断が可能です。