ターゲティングデータの崩壊により、真のパフォーマンスのレバーが表面化しました。それがクリエイティブの質です。
過去5年間で、広告主が依存していたターゲティングシグナルの60〜75%が消滅しました。AppleのApp Tracking Transparency（アプリの追跡透明性）により、ほとんどのiOSユーザーに対するクッキー同意が失われ、オプトインしたのはわずか25〜35%でした（モバイルシグナルの70〜80%の崩壊）。Google プライバシー サンドボックスはクッキーを精度の低い代替手段に置き換えており、同時にGDPRとカリフォルニア州のCCPAが大陸全土でデータ収集を制限しました。
デジタル広告のインプレッションの約50%は、すでにクッキーレス環境で配信されています。あなたが戦略の拠り所にしていたシグナルはどうなったでしょうか？それらは消え去り、二度と戻ってきません。
しかし、データが示しているのは次の事実です。常にクリエイティブの質こそが、真のパフォーマンスのレバーであったということです。
パフォーマンスの大部分はクリエイティブが左右する
Nielsenの調査によると、キャンペーンの成功のばらつきの約60%はクリエイティブに起因することが分かっています。ターゲティング、メディアミックス、リーチ、フリークエンシーが残りの40%を分け合っています。
Metaの社内テストもこれを裏付けています。上位5%のクリエイティブバリアントは、同じオーディエンスに配信された場合でも、中央値のクリエイティブより5〜10倍優れたパフォーマンスを発揮します。同じ人々、同じターゲティングで、結果は劇的に異なります。クリエイティブこそが変数だったのです。
単一の広告には、見出しの長さ、カラーパレット、フォントの選択、画像の構図、コールトゥアクション（CTA）の配置、感情表現、製品のフレーミングなど、200以上の測定可能な要素が含まれています。その一つひとつがパフォーマンスを変化させます。その組み合わせは事実上無限です。
ダイナミッククリエイティブ最適化（DCO）は、これを大規模に証明しています。クリエイティブテストを実施しているプラットフォームでは、ROASが15〜40%向上しています。一部では、パフォーマンスが3倍に跳ね上がり、承認サイクルが40%短縮され、クライアントあたり年間160万ドル以上のコスト削減が報告されています。これらは理論上の数値ではなく、本番のデータから得られたものです。
シグナルの喪失により、クリエイティブが残された唯一のレバーとなった
シグナルが失われる前、ターゲティングは安価な労働力のようなものでした。平凡な広告をピンポイントでターゲットされたオーディエンスに投げつけるだけで、目標数値を達成できました。オーディエンスインテリジェンスが仕事をしてくれたのです。（少なくとも、そのように感じられました。）
それはもう終わりです。
全米広告主協会（ANA）の推計によると、デジタル広告費の25〜40%が無駄になっています。これは世界全体で約270億ドルに達します。ISBAのプログラマティックサプライチェーン調査でも、特にプログラマティックバイイングにおいて同様の無駄のパターンが示されています。
その無駄のほとんどは、間違った相手にターゲティングしていることではなく、間違ったクリエイティブを表示していることに起因します。
クリエイティブインテリジェンスはこの問題を解決します。研究によると、無駄なインプレッション費用を10〜23%削減できることが示されています。年間予算が1,000万ドルの場合、これは100万〜230万ドルの回収に相当します。ポートフォリオ全体で見れば、すぐに経営陣の議題に上るレベルです。
優れたクリエイティブは波及します。オーディエンス、配置、地域を問わず機能します。誰かの閲覧履歴やメールアドレスを知っている必要はありません。見ず知らずの人をコンバージョンさせます。質の悪いクリエイティブは、どれほど正確にターゲティングしても、誰もコンバージョンさせられません。
ほとんどの広告主が未だに誤解していること
ほとんどの企業は、戦略立案時間の80%をターゲティングに、20%をクリエイティブに費やしています。もしクリエイティブがパフォーマンスのばらつきの50〜75%を左右しているなら（データがそれを裏付けています）、この比率は完全に逆です。
古いやり方は、オーディエンスを定義し、インプレッションを購入し、広告を配信するというものでした。クリエイティブは最後に決めることでした。ブリーフ、締め切り、そしてクリエイティブの専門家ではない人々からの3回におよぶフィードバック。これらがすべてでした。
そのモデルは、現在では明らかにコスト高となっています。比率を逆転させ、クリエイティブのテスト、バリアントの生成、そしてパフォーマンスのフィードバックループへとシフトすることこそが、本物のレバーです。より優れたピクセルや、よりクリーンなデータレイヤーではありません。
良いニュースは、これを適切に行うためのインフラがすでに存在しているということです。その活用方法を以下に示します。
現在機能していること
クリエイティブのパフォーマンスを、他のすべてとは切り離して測定する。 Think with GoogleとWarcのクリエイティブ効果に関する調査はどちらも、オーディエンス、配置、チャネルの効果と混同してしまうと、クリエイティブのアトリビューションはほぼ不可能になることを強調しています。
バリアントを大量にテストする。 3つのバージョンしかテストしていないようでは、上位5%のクリエイティブを見つけることはできません。数十、数百のバージョンが必要です。eMarketerのプログラマティック調査によると、1キャンペーンあたり50以上のクリエイティブバリエーションを走らせている企業は、5〜10しか走らせていない企業に比べて2〜3倍優れたパフォーマンスを上げています。
フィードバックループを迅速に回す。 何が成果を上げたのか？なぜなのか？それを次の制作ラウンドにフィードバックします。テスト・学習・制作のサイクルを4〜6回繰り返すことの相乗効果は、常に単発の最適化を凌駕します。
IABのプログラマティックサプライチェーンに関する調査でも、透明性の高いクリエイティブパフォーマンスデータ（何が機能し、なぜ機能したかを知ること）は、これまでのどのオーディエンスシグナルよりも早く無駄を排除できることが浮き彫りにされています。
シグナルの喪失は危機と捉えられていました。しかし、クリエイティブインテリジェンスに投資した企業にとって、それは競合に対する参入障壁（モート）となっています。彼らはより高品質なクリエイティブを迅速にデプロイし、大規模にテストし、効率化の競争で勝利を収めています。
あなたのインフラは、クリエイティブの質、テスト、そして測定を中心に構築されるべきです。なぜなら、そこにこそ実際にシグナルが存在しているからです。
