キャンペーンでアプリのフィルタリングをする

最終更新:

キャンペーンの最適化において重要なのは、アプリのフィルタリングです。Chartboostではキャンペーンの分析結果をアプリ別にエクスポートできるので、パブリッシャーは自社ゲームで成果が上がらない広告を検出できます。また、広告主なら広告のパフォーマンスが悪いゲームを確認することができます。

成果率の悪いゲームは、期間を定めてキャンペーンから除外することができます(ただし、Chartboostのネットワークの広告主/パブリッシャーの活動はかなり活発なので、広告のパフォーマンスも劇的に変化することがあります。そのため、数週間ごとにフィルタを解除して状況を再評価し、必要に応じて別のゲームをフィルタリングのリストに追加したりするといいでしょう)。

以下はフィルタリングの基本操作です。キャンペーンの種類によって最適化戦略は変わってくるので、アドバタイジングパブリッシングクロスプロモーションダイレクトディールのヘルプも併せてご参照ください。

フィルタリング手順

(Microsoft Excelが必要になります。)

  1.  [アナリティクス] > [キャンペーン] を開きます。対象のキャンペーンと期間を選びます。期間は、「先週」1週間が手始めとしてはおすすめです。(最近のデータなので妥当性が高く、データ量も適当でしょう。)

  2. デフォルトの [キャンペーン別] から [アプリ別] に変更します。アドバタイジング・キャンペーンの場合には自社広告を掲載するアプリが一覧表示され、パブリッシング・キャンペーンの場合には自社ゲーム内で広告を掲載中のアプリが一覧表示されます。

  3. 更新アイコンをクリックし、データがロードされたらこちらのセクションのボタンを押して、データをTSVファイルとしてエクスポートします(ファイルの拡張子は .csvのままになります)。ダウンロードが終了したら、Excelでファイルを開きます。

  4. ピボットテーブルを作成します。(シートのすべてのデータを選択し、[データ] > [ピボットテーブル] を開きます。)行ラベルにはToアプリ名を、値には総インプレッション数総クリック数総インストール数総収益を追加します。


  5. F列でeCPMを計算します。数式は収益/インプレッションx1000なので、ここではセルF5で=E5/B5x1000を行い、それを残りの列に拡張できます。(この列全体を通貨として書式設定すれば、読みやすくなります。)

  6. eCPMが最も重要な値ですが、クリック率(CTR、クリック数/インプレッション数)とインストール率(IR、インストール数/クリック数)も気を付けて見ておきたいデータです。アプリによっては、インストールの追跡をまったく行わないものもあります。その場合、インストール数は0として表示されます。

  7. 平均eCPMが新しいテーブルの右下に表示されます。eCPMの相対価値が低いアプリを除外して、キャンペーンの最適化を行うといいでしょう。(ピボットテーブルを別のシートにコピーし、eCPMでソートすると、見つけやすくなります。)

  8. フィルタリングを行う前に、対象アプリのインプレッション数(受信者側/配信者側のいずれにおいても)をチェックしてみましょう。例えば、ゲームのeCPMが平均より多少低くても、インプレッション数が高い場合、キャンペーンから除外しないほうがいいかもしれません。インプレッション数で絞り込みすぎると、広告のインベントリが極端に減ってしまうこともあります。また、インプレッション数がごくわずかなアプリをまとめてフィルタリングすること自体、あまり意味がない場合があります。

上記をよく検討して、フィルタリングを行ってください。


よくあるご質問とその回答

1つのキャンペーンでフィルタリングをかけられるアプリの数は?

はっきりとした限度は設けておりませんが、1つのキャンペーンでフィルタリングをかけるアプリ数は1,500以内におさめることをお勧めします。

フィルタリング設定後、どのくらいで設定が有効になりますか?

ダッシュボードで変更した設定内容は、30分以内に反映されます。アプリの広告はデバイスに24時間キャッシュされていることがあります。そのため、アプリをブロックしてもユーザーのデバイスで広告がキャッシュされていれば、最大24時間の間は広告が表示され続けることになります。