ブロード配信ってなに？Facebook広告で有効なブロード配信を解説！

Cookie制限がFacebook広告のターゲティング精度を低下させる

iPhoneではiOS14のアップデートからユーザーの情報や行動の取得に制限をかけるようになりました。

そのためWeb広告では、いままで主流であった、ユーザー情報に対してのターゲティングや、ページをまたいでのユーザーの特定などが難しくなることが懸念されます。

この影響はターゲティングだけではなく、コンバージョン計測にズレを発生させ、広告最適化が難しくなるなど様々な悪影響が考えられています。

オーディエンスターゲティングは今後難しくなる？

Facebook広告で効果の高い代表的なターゲティングは次の３つになります。

• 興味関心オーディエンス
  特定のカテゴリ（例えば「アパレル」）に興味がありそうなユーザーに対して広告配信する
• リターゲティング
  一度サイトに訪れたユーザーに対し、広告配信する。
• 類似オーディエンス
  特定の行動(例えばサイト上で商品を購入)をしたユーザーに近しい行動を取るユーザーに対して広告配信する。

Facebook広告では今後、このようなオーディエンスを活用した配信が完全にできなくなる、とまではいかないと思いますが今までよりも精度が下がり、広告のパフォーマンスが悪くなることが予想されます。

　

オーディエンスを設定しないブロード配信

今後オーディエンスターゲティングが難しくなる中で、知っておくとよい配信方法があります。それはオーディエンスを設定せずに配信する手法である「ブロード配信」です。

ブロード配信とはどのようなものか？

この記事で指すブロード配信とは、性別・年齢・地域の3つだけをターゲティングして広告配信する手法と定義します。

リマーケティングリストや類似オーディエンス、興味関心などのリストやオーディエンスをまったく設定しないのが特徴です。

ブロード配信の活用が増えてきた背景には、媒体側のアルゴリズム強化や大量のユーザーデータの蓄積により、ターゲットを絞らずとも機械学習による広告効果が高くなったことがあげられます。

今までの王道パターンであったターゲットを絞り込むような配信方法だけに頼っていては、もはやパフォーマンスの悪化を招くことさえあるのです。

ブロード配信はFacebook広告での活用が最も有効？

ブロード配信は配信手法の種類であるため、Facebook広告に限った話ではありません。

Google広告、Yahoo!広告、その他SNS広告でも共通の概念になります。

しかし、次の理由から最も効果が出しやすいのはFacebook広告になります。

• 豊富かつ詳細なユーザーデータを持っている
• サービス利用にはログインが必須

順を追って説明していきます。

豊富かつ詳細なユーザーデータを持っている

ブロード配信ではパフォーマンスの良いものと悪いものを機械が学習していくことが重要です。

したがって、学習材料である、ユーザーの人となりがわかるデータを媒体側がどれだけ詳細に持っているかで機械学習の精度やスピードが違ってきます。

この点において、他のSNSでは登録しない出身地、交際ステータス、学歴、勤務先などのプロフィールや興味関心の分類の細かさから、Facebook社はデータの質と量において他の媒体よりも一歩先を行っていると感じております。

サービス利用にはログインが必須

FacebookやInstagramはログインが必須なので、ユーザー情報を使うことができます。

一方でGoogleやYahoo!ではログイン不要で使えるサービスも多いため、ユーザー情報をもっていても、それを活用することができないことがあります。

そのため、ユーザー情報を最も活用することができるFacebook 広告でのブロード配信は精度も高くなるのです。

Facebook広告でのブロード配信のメリット

Facebook広告でブロード配信を行うメリットは大きく次の2つになります。

• クリック単価を低く抑えることができる
• 表示、リーチを最大化できる

順を追って説明します。

クリック単価を抑えることができる

オーディエンスを設定しないブロード配信はターゲットを絞った配信と比べ、クリック単価を抑えることができます。

これはFacebook広告に限らず運用型広告全般での傾向ですが、一般的にターゲティングを絞るほどクリック単価が高騰する傾向にあります。

表示回数やリーチ数を最大化することができる

年齢と性別と地域、この3つ以外の絞り込みをしないため、今までアプローチしていなかった層に広告を表示することができます。

例えば今までリマーケティングしかしていない場合、自社サイトに訪問したユーザーにしか広告を表示できません。

また、興味関心ターゲティングも、指定した興味関心以外には配信されないので、表示すればコンバージョンに至る可能性のあるお宝ユーザー層を取りこぼすことになってしまいます。

また、コンバージョンは広告主や運用者が思いも寄らない場所で発生することも多々あります。

Facebook広告でのブロード配信のデメリット

ブロード配信もデメリットは存在します。主に次の2つになります。

• クリック率が低い
• コンバージョン率が低い

クリック率が低い

多くのユーザーへ配信を行う事ができる反面、クリックしてくれるユーザーが表示回数に対して相対的に低くなります。

Google広告などのクリック課金方式の配信であれば、クリック率が低くなっても費用がかからないので問題視する必要性は低いです。

しかし、Facebook 広告はインプレッション課金方式（1000回表示ごとに課金）をとっています。

そのため、あまりにもクリック率が悪くなると連動してクリック単価も高騰してしまうので注意が必要です。

toB案件よりもtoC案件に向いている

ブロード配信は上記のようなメリット・デメリットがあるため、サービスや商材によって向き・不向きがある配信方法となっています。

前提として多くのユーザーにニーズが有ることが必要なので、企業向けのtoB案件やニッチなサービス・商材よりも、多くの人に需要があるtoCサービス・商材の方が向いている印象です。

ただ、toBでは絶対に使えないということもないので、配信するサービス・商材にあわせて、都度検討をする必要があります。

その際の一つの指標として使えるのが、興味関心ターゲティングで結果が良いかどうかです。

属性や興味関心で結果が良ければ、自社の商品・サービスはユーザーの傾向が出やすいと考えられます。

ユーザーの傾向がでやすければ機械学習が進みやすく、結果としてブロード配信での成果が出しやすくなります。

反対に、商品やサービスの特性上、属性や興味関心系のターゲティングで成果が出しにくい場合は、ブロード配信でもコンバージョン数があまり増えず、コンバージョン単価も高くなる可能性が高いでしょう。

ブロード配信で結果を出すコツ

実際にFacebook広告でブロード配信をするときには、いくつか設定時のコツがありますので、以下にご説明していきます。

十分な予算を設定する

ブロード配信の要である機械学習が進むように、ある程度の配信量を確保する必要があります。

できれば広告セット単位で1週間に50件のコンバージョンが発生する余裕のある予算設定をしましょう。

週50件の予算が難しい場合は、週20件〜30件でも問題なく配信できることもあるので、まずは少額からテストをしてみることをおすすめします。

成果指標をかならず設定する

機械学習において特に重要なのは、成果指標であるコンバージョンのデータです。これがないと、機械は何を達成すれば良いかわかりません。

成果指標を設定することで、成果を達成するためのパフォーマンスを最大化するように配信が最適化されていきます。

入札価格は他のキャンペーンと合わせる

既にFacebook広告を配信している場合は、他のターゲティングの設定金額と同額から始めましょう。

ブロード配信でも他ターゲティングと同単価でコンバージョン数を増やせる可能性があります。

設定金額が同じであれば、ターゲティング別の結果の比較も行いやすいですよね。

配信開始してから2日〜3日経過しても、広告が全然表示されないのであれば、入札価格を引き上げて様子を見ましょう。

絞り込まない

原則すべて配信されるようにして、絶対にターゲットにならないもの（例えば商材がナイトブラである場合は男性）だけを仕方なく配信対象から外すという考え方で除外しましょう。

従来のマーケティングに慣れている方だと、効率の良いところに絞り込んで配信したくなりがちですが、これはブロード配信ではNGです。

少し怖いかもしれませんが、機械学習が捗りやすいように配信対象はなるべく広くとってあげましょう。

ただ、コンバージョンユーザーなどの極一部のユーザー除外はあまり影響がないので、必要に応じて設定しても良いと思います。

プラットフォームとデバイスは限定しない

Facebook広告では、Facebook以外にもInstagramやMessenger、Audience Networkという4つのプラットフォームに同時に広告配信することができます。

各プラットフォームを広告セットで分けて配信するということはせず、自動配置にしてまとめて配信しましょう。

こうすることで、より効率的でより機会損失のない広告配信ができるようになります。

デバイスについても同様にまとめてあげるのが望ましいです。

配信開始後すぐに項目を変更しない

配信が開始したら、機械学習がリセットされないように、少なくとも2〜3日は手を加えないようにしましょう。

最初はコンバージョンがつかなかったり、予算消化が早かったり、コンバージョン単価が高くなったりしがちですが、徐々に機械学習が進み落ち着いてくるので我慢です。

まとめ

今後FacebookはiOS14やCookie問題によって、オーディエンス配信やコンバージョン数値の乖離などの影響が出ることが予想されます。

ただ、Facebookはこの記事でご紹介したブロード配信の精度がとても高く、有効な媒体であることに変わりはありません。

ターゲットを絞り込むという発想から、いかに機械学習を早く進められるかという視点も今後の広告運用には必須になってくるでしょう。

その第一歩として、Facebook広告でブロード配信を試してみるのはいかがでしょうか。

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