使い方ガイド MOTENASU

媒体効率分析

媒体効率分析概要

媒体効率分析は、広告・マーケティング活動の投資対効果を測定し、最適な媒体配分を決定するための分析システムです。

ROAS、CPA、コンバージョン率などの重要指標を統合的に分析し、媒体ごとのパフォーマンスを可視化します。

重要な指標

  • ROAS (Return on Ad Spend): 広告費用対効果
  • CPA (Cost Per Acquisition): 顧客獲得単価
  • コンバージョン率: 成約率
  • 構成比: 全体に占める割合

分析データは毎日自動更新され、リアルタイムに近い状態で媒体効果を監視できます。

フィルター設定

分析対象を絞り込むためのフィルター機能です。期間、プラットフォーム、キャンペーン、広告グループを指定できます。

設定可能なフィルター項目
  • 期間選択: 分析対象期間をYYYYMMDD形式で指定
  • プラットフォーム: 現在はMOTENASU代理店のみ対応
  • キャンペーン/代理店: 特定のキャンペーンに絞り込み
  • 広告・測定グループ: 詳細な広告グループ分析
  • 広告流入元コード: 個別広告コードでの分析

注意点

フィルターは複数組み合わせ可能です。期間は必須項目で、他のフィルターは任意選択となります。

KPIサマリー

主要な媒体効率指標をスコアカード形式で表示します。選択期間全体のパフォーマンスを一目で把握できます。

表示される主要KPI
  • 月次広告費: 指定期間の総広告費用
  • ROAS: 広告費用対効果
  • 平均CPA: 平均顧客獲得単価
  • 総CV数: コンバージョン総数
  • 平均購入単価: 1件あたりの平均購入金額

KPI計算式

広告費(日別) = 月次広告費 ÷ その月の実際の日数

ROAS = 総売上 ÷ 日別広告費(表示時は%変換)

実CPA = 日別広告費 ÷ 実CV数

平均購入単価 = 総売上 ÷ 実CV数

構成比 = 個別実CV数 ÷ 同日全体実CV数(表示時は%変換)

プラットフォーム効率分析

各広告プラットフォームの効率を比較分析します。ROASやCPAでパフォーマンスランキングを確認できます。

分析対象プラットフォーム
  • MOTENASU代理店: 現在対応中のプラットフォーム
今後対応予定のプラットフォーム
  • Google Ads: 検索・ディスプレイ広告(開発中)
  • Meta Ads: Facebook・Instagram広告(開発中)
  • Yahoo Ads: Yahoo!検索・ディスプレイ広告(開発中)
  • TikTok Ads: TikTok動画広告(開発中)
  • LINE Ads: LINE広告配信(開発中)
詳細一覧の表示項目
  • プラットフォーム: 広告配信プラットフォーム
  • キャンペーン/代理店: キャンペーン名または代理店名
  • 広告・測定グループ: 広告グループ名
  • 広告/流入元コード: 個別広告識別コード
  • 実CV: 実際のコンバージョン数
  • 実CPA: 実際の顧客獲得単価
  • 平均購入単価: 1件あたりの平均購入金額
  • ROAS: 広告費用対効果
  • 広告費: 投下した広告費用
  • 構成比: 全体に占める割合

分析のポイント

ROAS上位の広告グループへの予算配分を検討し、CPAが高い広告グループは改善余地があります。

キャンペーン別詳細分析

特定のキャンペーンや広告グループの詳細パフォーマンスを月次で追跡します。時系列での効果変化を確認できます。

詳細分析機能
  • 月次推移: 各月のROAS・CPA変化
  • 広告グループ比較: 同一キャンペーン内の効果比較
  • コンバージョン推移: CV数・購入単価の変化
  • 構成比分析: 全体に占める貢献度

自動ページング機能により大量データも効率的に確認できます。

活用方法

パフォーマンスが低下しているキャンペーンを特定し、改善施策の検討に活用します。

月次推移から季節性やトレンドを把握し、予算配分の最適化を図ります。

日別パフォーマンス追跡

キャンペーンの日別詳細データを表示し、短期的なパフォーマンス変動を監視します。

日別分析項目
  • 日付: 分析対象日
  • 広告流入元コード: 個別広告の識別
  • 実CV: 日別コンバージョン数
  • 実CPA: 日別顧客獲得単価
  • 平均購入単価: 日別平均購入金額
  • ROAS: 日別広告費用対効果

データは日本時間で統一され、正確な日次分析が可能です。

監視ポイント

急激なCPA上昇やROAS低下を検知し、迅速な対応を可能にします。

曜日別・時間別のトレンドを把握し、配信スケジュール最適化に活用します。