こんにちは！ハタノです。ようやく春を感じられるようになってきましたね〜。寒かったり暖かかったり、何を着るか困る日々です。
さて、今回はホヤホヤの話題をピックアップしてみました。
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LINE広告が2020年3月26日にアップデート
今まで取れなかったデータが取れるようになったり、配信面が増えたり、ちょっと使い勝手が良くなったり（あるいは悪くなったり）、広告媒体も世の中の様々なサービス同様、アップデートが行われています。今回のLINE広告のアップデート内容は7つあり、その中から待望のシミュレーション機能について使ってみた感想などお伝えしようと思います！
LINE広告とは？
いまやSNSというよりは、電話やメールのような連絡手段の一つとしてすっかり定着しつつあるアプリ「LINE」を中心に、LINE内や関連サービス（LINEマンガ、LINE Camera、各種LINEゲームなど）で表示される広告の総称がLINE広告です。少し前までは「LINE Ad Platform（LAP）」とも呼ばれていました。
前述のように連絡ツールとしての利用頻度の高さや、関連サービス・アプリの幅広さから他のSNSに比べ対象となるユーザー数が多いこと、ユーザーのアクティブ率の高さなどが魅力です。
アップデート内容
今回のアップデート内容は以下になります。
- 推定オーディエンスモジュール
- パフォーマンスシミュレーター
- History機能
- 電話番号/メールアドレスのハッシュ化ファイルのアップロード対応
- 9:16動画アップロード対応
- キャンペーン期間終了後の発⽣コストの⾃動調整
- アプリインストールキャンペーンにおける上限CPAの最低⼊札価格引き下げ
個人的にはHistory機能もなかなか魅力的でご紹介したいところではあるのですが、今回はシミュレーション機能にあたります、
- 推定オーディエンスモジュール
- パフォーマンスシミュレーター
の簡単な機能と、使ってみて感じたことをお伝えしたいと思います。
シミュレーション
ここでは「この金額・このターゲティングで配信を行ったら、どれくらい表示されてどのような効果が見込めるのか」を推定値で配信前に確認ができる機能のことをシミュレーション機能とします。
シミュレーションの結果を基に、期間や出稿費を見直したり、ターゲットの年齢幅を広げるなどの調整を行います。事前にこうした調整が出来ることで、そのまま配信を行うよりもお金や時間をロスすることがなく、より結果が見込める配信へプランをブラッシュアップ出来ます。
推定オーディエンスモジュール（未実装）
※この機能だけリリースされ次第追記いたします※
（予定では、LINE広告のターゲティング設定は広告グループで行います。その広告グループの作成時・編集時に「そのターゲティング設定で配信可能な推定オーディエンス数（ボリューム）」が画面右上に表示される、と告知されています。）
所感
※この機能だけリリースされ次第追記いたします※
パフォーマンスシミュレーター
先の推定オーディエンスモジュールと同じフェーズ・同じタイミングで確認できます（推定オーディエンス数の下に表示）。
現在の設定内容と過去の配信実績を基にして、1日あたりの推定パフォーマンスを確認できます。指標はリーチ数とクリック数のみで、算出には入札価格（単価）と日予算の入力が必須です。
また、以下項目は未対応となります。
- キャンペーン：友だち追加/商品フィードから販売
- ⼊札単価の設定⽅法：コンバージョン/インストール数の最⼤化
- カスタムオーディエンス：全て
- 配信⾯：LINE広告ネットワーク⾯
- ⼊札戦略：単価の上限なしで1⽇の予算の消化を最⼤化
所感
推定オーディエンスモジュールが未実装なので、現在の管理画面の右上にはパフォーマンスシミュレーターのみ表示されていました。
入札単価の設定方法が「クリック数の最大化を目的に自動で設定」でも、イベント単価もしくは入札額の上限を入力していれば算出出来ました。
地域と年齢がメインの条件で、趣味・関心の掛け合わせ変更ではリーチ数、クリック数共に大きな変化はありませんでした。
ただ、具体的な数値として配信規模の確認ができることで、格段に配信イメージがしやすくなったと感じます。Facebook広告／Instagram広告もそうですが、配信中でも編集画面で確認できるのは便利です。
まとめ
シミュレーション機能は広告主（クライアント）に広告実施の必要性をご理解いただく上で一番わかりやすく、伝わりやすい要素だと思います。もちろん我々運用側にとっても、より効果的な配信を行う上で事前に配信イメージを具体化するにあたり非常に重要な要素です。ただし、あくまでイメージのための参考値であるため、実際に配信をするタイミングや配信内容（クリエイティブ、テキスト）、遷移先ページなどによってシミュレーションとは異なる結果になるということも留意しておかなければなりません。経験から得られる傾向なども盛り込みつつ、精度の高いシミュレーションが出来ると良いですよね。
