Web広告の分析で身につけたい「分析4原則」とは？陥りがちなミスと分析の具体例を解説

ビジネスの場、特に営業やマーケティング活動において「分析」は切っても切れない関係にあります。自分でやってみると案外難しく「時間をかけてやってみたものの、何も発見がなかった」なんて経験、一度はあるのではないでしょうか。

今回の記事では、マーケティングや広告関連の仕事に慣れていない人のために、分析においてハマりがちな7つの落とし穴と、分析の基本となる考え方を紹介します。弊社の新人研修をもとに丁寧に解説するので、参考にしてみてください。

キーワードマーケティングが使う「分析4原則」とは？

キーワードマーケティングでは、分析の基本が身につく考え方「分析4原則」と呼ばれるものを研修で教え、新卒でも一定以上の分析ができるようにしています。以下が分析4原則の中身です。

1. ざっくり把握：全体の情報を把握すること
2. 最小単位：最も細かい粒度で情報を見ていくこと
3. 比較：あるものと別のものを並べて差を確認すること
4. 時系列：時間の流れに合わせてデータを連続的に並べてみること

分析4原則の詳しい解説に入る前に、まずは分析とはなにかや、うっかりハマってしまう罠を紹介したいと思います。

分析とは

分析とは、物事を構成する各要素を一つ一つに分け、細かい部分まで明らかにすることです。分析は定性、定量データを用いたり、統計データや市場などを加味しておこないます。

分析に正解はありませんが、「正しい考え方」はあります。分析では正解を探そうとせずに、正しい考え方ができているかを意識しましょう。「正しい考え方」とは、100人いたら100人が同様の考えになる方法と定義して話を進めていきます。

分析は数値を集計して、悪いところを指摘するだけで終わりにしてはいけません。悪化要因を明らかにするまでが分析です。要因まで突き止めないまま、なんとなく自分がいいと思う施策を実施するのは危険です。場当たり的な施策の実施はベストではないので、きちんと要因まで考え、施策を実施することで問題解決に繋がります。

分析の時点で要因分析までできれば、課題解決までの所要時間が削減できます。また、お客様や上司に説明する際の説得力も増します。そのため、分析では必ず要因まで突き止めましょう。

注意したいのは「分析」と「問題解決（提案）」は別モノという点です。分析は問題解決（提案）のプロセスに過ぎません。実際は分析とセットで施策を考案しますが、今回の記事では分析にフォーカスして解説します。

分析でハマりがちな7つのこと

経験が浅い場合、分析において以下の7つのことに陥りがちです。経験があっても、意識していないとうっかり陥るミスでもあるので、細心の注意を払って分析をおこないましょう。

1. 分析の目的が明確になっていない
2. 自分の感覚だけで、客観的な情報を集めていない
3. 事実と解釈を混ぜて考えている
4. 全体への影響を考えずに分析してしまう
5. 細部まで確認せずに早とちりして失敗する
6. 比較対象が適切でない
7. 時系列推移でデータを見ていない

それでは1つずつ具体例を用いて解説します。

1. 分析の目的が明確になっていない

管理画面にはさまざまな数値があるので、分析の目的が明確になっていないと、どの数値を見るべきかわからないので、時間をかけた割に何も分からないこともあります。

分析の目的とは、例えば「前月16日以降での CPA 悪化要因を探る」や「前月比でコンバージョン率が下がっている箇所を特定する」などです。

データを見ていくうちに目的を忘れてしまうことがないように、パッと見れる付箋などに書いて、モニターの横に貼っておくのがいいでしょう。

2. 自分の感覚だけで、客観的な情報を集めていない

しっかりと数値を見ずに「コンバージョン数が増えないのは、クリエイティブがよくないからだ」と感覚だけで結論を出しても、それは分析とはいえません。

ある程度の仮説を立てたら、データなどの客観的な情報を用いて、正しいかを必ず確認しましょう。なぜなら、客観的な情報に基づいた分析は精度が高く、適切なアクションに繋がりやすいためです。

例えば広告運用の場合、「コンバージョン数が落ちていると思う」と考えるのではなく、広告管理画面での数字を使ったり、実店舗への来店データをお客さまに取得してもらったりして、必ず起こっている事象から分析を進めます。

実際の数字を見てみると、管理画面上の数字と実店舗で集計した数字がズレていることもあるので、必ず事実から読み取れることをもとに分析をおこないましょう。

3. 事実と解釈を混ぜて考えてしまう

根拠としているものが事実か解釈かを明確に分けましょう。事実は誰にも変えられませんが、解釈は正解がなく、人によって異なるものです。解釈を事実と思っていないか、最初のうちは意識しましょう。

数字を見た上で「前月比でコンバージョン単価が上がっている」と判断するのは事実ですが、「前月比でコンバージョン単価が悪化している」と判断するのは解釈です。

例えばコンバージョン単価が10,000円だったものが10,001円になったとしても、それは横這いと言えそうで、悪化しているとは考えにくいです。分析になれないうちは、事実と解釈を勘違いしやすいので、扱っている情報が事実なのかは慎重に確認しましょう。

4. 全体への影響を考えずに分析してしまう

全体への影響を考えずに分析を始めてしまうと、分析した結果、悪化の要因が明らかになったのに、それを改善しても大した成果に繋がらなかったなんてこともありえます。

そのため、予算配分が大きいキャンペーンや広告グループ、アクセス数が多いページの分析など、全体への影響が大きい箇所から分析をするのがよいでしょう。

5. 細部まで確認せずに早とちりして失敗する

分析をおこなう際に早とちりをして、自分が思ったことだけを信じて、一辺倒になり失敗してしまうこともあります。

例えば、媒体単位の数値だけを見て、キーワードやセグメントごとのデータを確認せずにアクションを実行してしまうと、背景にある原因を見つけられなかったり、見誤ったりしてしまいます。その結果、ボトルネックが解消されないズレた施策になる可能性があります。

6. 比較対象が適切でない

何かを比較するときは Apple to Apple（AtoA）＝比較対象を同じものにすることが鉄則です。例えば、手元のリンゴが大きいか調べるときに、比較対象をさくらんぼにすると、そもそもリンゴという果物自体が大きいのか、手元のリンゴが大きいのかの判断がつきません。

同じようにコンバージョン率などの指標の良し悪しを見るときには、比較するデータの期間を揃えたり、広告媒体やターゲティングを揃えたりするなど、1つの要因だけが異なるように比較対象を設定します。

7. 時系列推移でデータを見ていない

時系列推移でデータを見ないと、瞬間的に成果が悪化した場合に判断を見誤ることがあります。

例えば、前月と比較して今月の成果が悪い場合、時系列推移でデータを見ないと、今月の成果が悪いと判断してしまいます。

月	コンバージョン数	前月比
7月	25件	－
8月	9件	– 16件

しかし、一定の期間のデータを見てみると、今月が悪化しているのではなく、先月の成果が通常よりもよかったことが分かり、今月の成果は平均的なものだと判断できます。

月	コンバージョン数	前月比
2月	10件	－
3月	11件	+ 1件
4月	9件	– 2件
5月	13件	+ 4件
6月	8件	– 5件
7月	25件	+ 17件
8月	9件	– 16件

また、時系列でみないと、明確に悪化したタイミングが分かりません。悪化したタイミングの直前に起きた変化が要因となっていることが多いので、データは時系列で見ましょう。

こうした分析の落とし穴を回避するために、弊社では誰でも正しい分析ができるように「分析4原則」を使っています。

「分析4原則」を具体例を用いて解説

分析4原則とは、誰でもできる分析の基本となる考え方です。4原則は「ざっくり把握」と「最小単位」、「比較」、「時系列」があります。それぞれどのように活用するかを、運用型広告を例に解説します。

1. ざっくり把握

ざっくり把握は、分析の初めに全体の状況を把握するためにおこないます。細かい箇所の分析から始めると、本質的な課題を見つけられず無駄になるので、まずは全体像を捉えます。

ざっくり把握で見るのは、「媒体単位」もしくは「キャンペーン単位」といった最上位階層の数値です。目標としている指標を中心にチェックしましょう。

例えば、コンバージョン獲得が目的であれば、確認すべき指標は、目標となるコンバージョン数やコンバージョン単価、広告費の3点です。大まかに見ればいいので、1円など細かな数値ではなく桁や傾向にフォーカスします。期間は迷ったらとりあえず過去30日、それでも足りないなら過去3か月、半年と延ばしていくのがいいでしょう。

例として Google 広告の配信実績を用いて説明します。Before／After でコンバージョン単価が悪化した場合に読み取れることを下に書いたので、実際のキャプチャを見て予想してみてください。

ざっくり把握で読み取れることは以下のようなものがあります。

• コンバージョン率は、Before／After ともに0.37%
• コンバージョン単価は、Before では29,083円だが、After では47,840円と高騰
• クリック単価は、Before では107円だが、After では176円と高騰
• Before ／After ともに検索キャンペーンで費用を多く使用
• Before ／After ともにキャンペーン「02_一般名詞_202205【指名以外】」で最も費用を使い、コンバージョン単価は上がっている
• キャンペーン「02_一般名詞_202205【指名以外】」では、クリック単価とコンバージョン率が悪化
• キャンペーン「02_一般名詞_202205【指名以外】」以外でも、クリック単価とコンバージョン率が悪化

一方で、管理画面を見ているといろいろと目移りしてしまいますが、コンバージョン獲得が目的なので、分析では「コンバージョン単価が悪化した原因を探る」ことしか考えないようにします。それらに関係のないものや、関係性が遠いものは一旦気にしないようにしましょう。気にしないものの一例も以下に挙げてみました。

• Before よりも After のほうが全体のコンバージョン数が減っている
• キャンペーン「51_広告アカウント診断_ディスプレイ」で、Before／After ともにそれぞれ4万円ほど費用を使って、コンバージョンが未発生
• キャンペーン「11_広告アカウント診断_検索」の表示回数は増えていない

ざっくり把握では今後のアクションを決めないようにしましょう。この粒度ではボトルネックを正確に把握できません。次に最小単位でデータを見ていきます。

2. 最小単位

最小単位とは、最も細かい粒度で情報を見ていくことです。ざっくり把握で見ていたデータを細分化していくイメージです。

例えば Google の検索広告だと、キャンペーン単位でざっくり把握をしたら、次に見るのは広告グループやキーワードではなく、検索語句単位でのデータを見ましょう。

A と B と C の広告グループがあったとき、いずれも合計の消化金額が105,000円でコンバージョン数は10件だったとします。

広告グループ	費用	CV 数
A	105,000円	10
B	105,000円	10
C	105,000円	10

したがって、どの広告グループから分析してもよさそうですが、検索語句単位（最小単位）に分けてデータを見ると、 A の広告グループではコンバージョンが獲得できている検索語句と獲得できていない検索語句の差が激しく、100,000円消化してもコンバージョンがとれていないものがありました。

広告グループ	検索語句	費用	CV 数	CPA
A	ア	100,000円	0	–
A	イ	5,000円	10	500円
B	ウ	60,000円	5	12,000円
B	エ	45,000円	5	9,000円
C	オ	72,000円	7	10,286円
C	カ	33,000円	3	11,000円

このようなときに、広告グループ単位で見ていくと、すぐに発見できず、見落としてしまう可能性があるため、一気に最小単位で見る必要があります。ディスプレイ広告であればオーディエンスレベル、Meta 広告であれば広告クリエイティブ単位です。

細かくすれば、アカウントで何が起きているかが正確に分かります。ざっくり把握で無理やり要因を解き明かそうとすると、推測が多くなり、事実とズレてしまいます。最小単位でデータを見ることで、何が起きているか明らかになり、現状打破のアイデアが沸いてきます。

しかし、膨大な量のデータをすべて最小単位にして分析していては、時間がいくらあっても足りません。そこで、まずは仮説が正しそうかを判断するのに十分な量のサンプル（標本）をとって、一部だけ最小単位にしましょう。

必要に応じて時間をかけてもよいですが、慣れないうちはスピード重視で、物足りないくらい（弊社では6割原則と呼んでいます）の情報量で最小単位での分析は終わりにして大丈夫です。

サンプルを選ぶコツとしては、量の多いものから見ていくことです。例えば CPA を改善したいときには、費用やコンバージョン数、クリック数が多いものから順に見ていくとよいです。

どのレベルが最小単位に値するかの判断は非常に難しいですが、仮説に合わせて変えていけば問題ありません。

例えば、仮説が「四季によってコンバージョン率が変わる」とするなら、1年を春夏秋冬の4つに分けたデータが最小単位です。一方で仮説が「曜日によってコンバージョン率が変わる」とするなら、7つの曜日ごとに分けてデータを見ます。

もし仮説が「四季と検索語句の組み合わせで成果が変わる」とするなら、4つの四季と検索語句ごとのデータにわけて、それらを組み合わせて（加工して）分析する必要があります。

ありとあらゆる仮説を見ていくにも時間が足りないので、可能性が高そうだと感じるものからチェックしていくとよいでしょう。もし傾向が掴めないことがあっても、それ自体も発見なので安心してください。

3. 比較

比較は、あるものと別のものを並べて差を確認することです。比較は誰しもできることのように感じますが、正しく比較することは案外難しいです。

比較においては比較対象を同じ条件にすることを意識するようにしましょう。例えば、1日から30日までのデータを比較するときは、それぞれのデータの日数を30日で揃えておきましょう。

また、漏れなくダブりなく見ることも重要です。例えば、Google 広告のキャンペーンタイプを分類すると8つになりますが、ショッピングが漏れてしまったり、リスティングを入れて検索とのダブりが発生してしまったりします。

例	キャンペーンタイプ
よい例 漏れなしダブりなし	・検索 ・ショッピング ・ディスプレイ ・スマート ・ファインド ・P-MAX ・動画 ・アプリ
悪い例 漏れあり	・検索 ・ディスプレイ ・スマート ・ファインド ・P-MAX ・動画 ・アプリ
悪い例 ダブりあり	・検索 ・リスティング ・ショッピング ・ディスプレイ ・スマート ・ファインド ・P-MAX ・動画 ・アプリ

これはかなり分かりやすいですが、実際の分析ではうっかり漏れや言葉が違うだけのダブりが発生してしまうので、分類し終わったら必ず確認しましょう。

そして、比較するときは数ではなく率で見るようにします。なぜなら比較対象にするものによって数の大きさ（単位）が異なると、純粋な比較にならないためです。

以下は架空の配信実績です。前半から後半にかけてコンバージョン単価が悪化していますが、コンバージョン率（CVR）は98.41%とほぼ変わっていないのに対して、クリック単価は110.01%と大きく上がっています。そのため、クリック単価が悪化の原因と考えられます。このように数ではなく率で見ることで、適切な分析がおこなえます。

	表示回数	クリック数	クリック率	クリック単価	費用	CV 数	CVR	CV 単価
前半（A）	329,039	3,340	1.02%	283円	946,343円	32	0.96%	29,573円
後半（B）	360,301	3,500	0.97%	312円	1,090,944円	33	0.94%	33,059円
差分（B-A）	31,262	160	-0.02%	28円	144,601円	1	-0.02%	3,486円
変化率（A/B）	109.50%	104.79%	95.70%	110.01%	115.28%	103,13%	98.41%	111.79%

どれも当たり前のように感じるかもしれませんが、いざ実践してみると案外できないので、意識的にやってみてください。

4. 時系列

時間の流れに合わせてデータを連続的に並べてみる「時系列」での分析も重要です。時系列で並べることで気付くことも多々あります。

例えば、月単位で数年分を並べてみると、毎年同じ月で成果が悪化していることがあるかもしれません。日別で並べてみれば、毎週同じ曜日で成果が悪化していることもあるでしょう。

時系列の最大のメリットは、再現性の高さです。なぜなら時間は絶対的だからです。時間は何かほかの要因で止まったり、誰かによって止めたりできず、常に進みます。全世界共通で、どの時代、どの業界、どこの企業においても変わることはありません。

時系列をうまく使うコツはグラフにすることです。変化したタイミング、パターンが分かりやすくなり、未来を予測しやすくなります。未来が少しでも見えることはビジネスにおいて大きなアドバンテージです。

時系列で見るときの一助となるよう、自社でおこなった施策や、主な外部要因はメモとして残しておくことも大切です。変化があったタイミングで自社が何かやっていれば、その施策がうまくいっていないかをチェックすれば済みます。

もしメモがないと、その仮説が出てくるまでにさまざまなところを見にいかなければなりません。私が担当している案件では、よっぽど影響度の低い調整などでない限りは、キーワード単位の入札価格の変化まですべて記録しています。

記録するときは自分だけがわかればいいので、きれいにする必要はまったくありません。他の人が読めないレベルの字の汚さで大丈夫です。デジタルでメモを残すのもいいですが、個人的には振り返りやすいノートなどに手書きで残すようなアナログ手法がおすすめです。

分析4原則はすぐに身に付くものではありません。実際に分析をしてみると、うっかり忘れてしまいます。筆者が新人の頃にやっていて、部下にもよくやらせている方法は、分析4原則を付箋に書いてモニターに貼っておき、いつでも目に入るようにすることです。3か月ぐらいかかりますが、どんな人でも分析4原則の通りに進められるようになっています。

実際の分析でよく見る指標

広告の管理画面ではさまざまな指標が確認できますが、広告代理店のベテランはすべての指標を見ているわけではありません。よく見る指標と、その指標から分かることや何を目的としたときに見るものかを表にしてまとめました。

指標	わかること	目的
リーチ	広告が表示された人数	・認知
表示回数（インプレッション）	広告が表示された回数	・すべて
クリック数（タップ数）	広告がクリックされた回数（スマホではクリックをタップという）	・サイト誘導 ・コンバージョン獲得
クリック率（CTR）	広告が表示回数に対して何%の確率でクリックが発生したのか	・サイト誘導 ・コンバージョン獲得
クリック単価（CPC）	費用をクリック数で割った、平均で1クリックあたりいくらかかったかの金額	・サイト誘導 ・コンバージョン獲得
費用	広告で使用された金額	・すべて
コンバージョン数	成果として設定したものが発生した回数	・コンバージョン獲得
コンバージョン率（CVR）	広告のクリック数に対して、何%の確率でコンバージョンが発生したのか	・コンバージョン獲得
コンバージョン単価（CPA）	費用をコンバージョン数で割った、平均で1コンバージョンあたりいくらかかったかの金額	・コンバージョン獲得

以上が一般的な指標ですが、分析が深まっていったときには、必要に応じてこれ以外の指標も見る必要があります。そして、見るべき優先度は広告の目標などで都度変わります。

Google 検索広告での分析例

ここからは toC 商品でコンバージョン獲得を目的としたときに、Google 検索広告の管理画面から読み取れる数字でどのように分析すればいいかを解説します。無駄を見つける視点と機会損失を見極める視点の2つのアプローチ方法を紹介します。

どちらの場合でも最初は「ざっくり把握」から始めます。キャンペーンタイプは「検索」を選び、分析したい期間で絞ります。

最初に全体のコンバージョン数とコンバージョン単価、使用した費用を確認します。次にキャンペーンがいくつあって、どのキャンペーンが一番多くコンバージョンを獲得できているか、どのくらいの費用を使っているかを見ます。

次に「最小単位」でデータを分析しましょう。特定のキャンペーンを選択せず、画面左の「キーワード」の中にある「検索語句」をクリックすると、すべての検索キャンペーンにおける検索語句を確認できます。

このあとは、無駄を見つける視点と機会損失を見極める視点にわけて解説します。

無駄を見つける方法

検索語句を表示したら「コンバージョン単価」が高いもの順になるように並び替えます。その後、コンバージョン単価が高い検索語句を日別・週別・月別に分けて、一時的に悪化しているものか、長期的に成果が悪いのかを判断します。

もし長期的に成果が悪い場合は無駄な配信になっている可能性が高いので、その検索語句の配信に繋がっているキーワードの入札を抑えるといいでしょう。

さらにクリックが多く発生し、費用も使っているのにもかかわらず、コンバージョンが発生していない検索語句や、数クリック発生しているが自社のビジネスに関連しない検索語句は、除外キーワード登録をすることも検討しましょう。

機会損失を見極める方法

次に機会損失を見極める方法を説明します。フィルタを利用して、コンバージョン数が0件よりも多いものに
絞り込み、「コンバージョン単価」が低い順になるように並び替えます。

もし低いコンバージョン単価で1～2件でもコンバージョンが獲得できていて、キーワード登録をしていないものがあれば、追加で登録し、入札を引き上げましょう。登録したキーワードはもちろん、マッチタイプ次第ではそれに関連した検索語句でも広告が配信されるので、チャンスが広がります。

ビッグワードだけでなく、コンバージョンが数件獲得できる検索語句も強化することで、コンバージョン単価の上昇を回避しながらコンバージョン数を増やせます。

過去の配信結果を見て判断する「無駄」は気付きやすいですが、機会損失は未来のことを判断するので、難易度が高い傾向にあります。しかし意識的に取り組むと、チャンスを逃さない施策が実行できます。

無駄を減らすことだけに注力してしまうとビジネスが広がりにくいので、機会損失視点での分析にも積極的にチャレンジしていきましょう。

難しい分析も「正しい考え方」と経験で必ずできるようになる！

たとえ仮説や分析が間違っていたとしても、前に進みましょう。何か新しい施策を実施すれば、新しいデータが生まれ、新しい仮説や分析に繋がります。分析は、マーケティングの目標を達成するためにおこなうものです。

目標を達成するためには、前に進む必要があります。何かしらのアクションをしないと前には進めません。アクションを実行すれば、仮説通りに当たることもあれば、大失敗に終わることもあります。しかし、仮説とは別軸で成功することもあるのです。分析を使って、外れてもいいから仮説を立てることで、あなたの広告運用やビジネスが前に進むことを願っています。