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【Google / Yahoo リスティング】運用各指標のつながり=KPIツリー を公開いたします

はじめに

こんにちは。twooiです。

今回はリスティング運用にあたり、

各指標のつながり=KPIツリーをご紹介できればと思います。


小売店などでは

売上=客数×平均客単価 のように売上につながる数字を何層にも因数分解し、

その各指標を伸ばすことで最終的な売上向上に至っている場合が多かったりします。

そういったリスティングにおける各指標のつながり・階層を今回ご紹介いたします。


私のように運用歴がまだあまり長くないと、今自分が追っている指標が何につながり、

最終的に売上・利益につながっているのか

瞬時に判断できないことも多いかと思いますし、

各指標をwebで検索しても、各指標の因数分解、(例えばCVR=CV/UU、のみ)

しか出てこなかったりするかと思いますのでぜひこちらの可視化をもとに指標のつながりを整理いただければと思います。


※ただし今回の内容は売上とCVの指標の階層が近い、つまりCVが売上に直結するビジネスモデルの方が

 (例えばECサイト)主にご活用いただけるかと思います。

 BtoBでの資料請求など、売上とCVに複数の階層を挟むビジネスモデルでの広告運用ですと

 参考になりづらい場合もございますのでご注意ください。

KPIツリーご紹介

早速ですがこちらになります。

【文字列前の記号について】

「×」:同じ階層での他指標との掛け算で上位の階層の指標となります ex. UU=imp ×CTR

「・」:上位の指標に対し、厳密な因数分解(つまり計算式を作ること)をしているわけではないのですが、1要素として上がってくる指標となります。


【備考】

もちろんですが、各指標を別角度で因数分解することも可能ですので

自分なりのツリーを複数作ってみるのも運用技術を向上させるのにとても役立つかと思います。


また、指標のひとつとして大きな割合を占める「広告ランク」ですが、

オークション勝率、掲載順位の両方にかかわってくることがわかる記事が以下となります。

https://mariana.tokyo/posts/30

ぜひこちらの「オークションの仕組み」とこちらの「品質スコアの仕組み」を両方見ていただき、

内容の理解を深めていただければと思います。


※ただし品質スコアを上げるためにアカウント構造を細かくするのは要注意です。

 こちらの「昔のアカウント構造の特徴」部分をご確認ください。

 https://amijat.work/listing-ad-hagakure


最後に

運用の際は仮説検証と意思決定の質・スピードを鍛えていく必要があると思いますが

こういったツリーを常に頭の中でなぞり、

「なぜこの指標がこういった変化をしているのか(=Why so?)」

「この指標を変化させるとどうなるのか・本来達成したい指標は何なのか(=So what?)」

を連続して、丁寧に、思考し続けることで仮説検証と意思決定の能力が上がっていくのではないかと私は思っております。

ぜひこちらのツリーをご活用いただければ嬉しい限りです。


ありがとうございました。



追記

今回可視化に使ったツールはこちらです。

Xmind

┗いろんな指標を構造化・整理するのにもってこいのツールです。

 ぜひご活用ください。

http://jp.xmind.net/