少人数のまま、試す回数を増やす。広告動画を2週間で約70本作ってわかったこと
はじめに
広告の当たりは、作って出してみないと分かりません。少人数の会社ほど作れる本数が限られ、試す回数が足りないまま判断することになりがちです。
AIで制作の手間を減らすと、試せる回数は一気に増えます。一方で、増やしてみて初めて分かったこともありました。
起きたこと
化粧品の通販企業で、縦型の広告動画を作る仕組みを組みました。企画を1つ書くと、素材の選択、ナレーション、字幕、BGMまでを組み立てて書き出します。1本あたりの書き出しは約5分です。立ち上げから約2週間で、派生や差し替えを含めて約70本を試作しました。
ただ、作れる本数が増えても、判定できる本数は同じようには増えませんでした。
AIで作った動画6本を1つの広告セットにまとめて配信したところ、配信が1本に寄り、ほかの動画にはほとんど表示が回りませんでした。約5.6万円の広告費をかけて、判定できたのは実質1本です。担当の方からも、AIで作った動画はほかの動画と挙動が違い、直帰率が悪かったとのことでした。
わかったこと
1つ目は、判定のものさしです。配信を始めたばかりの時期は購入が数件しか出ないため、獲得単価は数字として出ても意味を持ちません。購入が1件だけだと、獲得単価が5万円台に見えることもあります。
そこで、初速はLP到達単価とクリック率で見ることにしています。合格ラインは固定せず、同じアカウント・同じ期間の勝ち動画と比べて決めます。表示回数が少ないうちは判定しません。数百回の表示でクリック率2.67%に見えた動画が、表示が増えると1.67%に戻ったこともありました。
2つ目は、同時に判定できる本数には上限があることです。広告費の消化量から逆算すると、判定できる本数はアカウントごとに決まります。同じ会社の中でも、試算では約24本を同時に見られるアカウントもあれば、1〜3本が限度のアカウントもありました。
3つ目は、検証したい動画は広告セットを分けて出すことです。まとめて出すと配信が寄り、1本分の学びしか返ってきません。
自社で進めるなら
1つ目は、作る仕組みより先に判定のものさしを決めることです。何の数字で、何と比べ、どれだけ表示されたら判断するのかを先に置きます。
2つ目は、1回に試す本数を、広告費から逆算して判定できる本数に合わせることです。
3つ目は、勝ち負けの結果を記録し、次の企画に戻すことです。試す回数が増えるほど、この記録が効いてくるのかなと感じます。