本ユニットでは、ネット広告を出した後の『最適化・効果測定・配信』に関わる技術を学ぶ。SEOで検索結果を最適化し、A/Bテストで施策の効果を検証し、レコメンデーションで個別に最適な提示を行い、デジタルサイネージでデジタル媒体に情報を配信する。各語の目的と仕組みの違いが頻出テーマとしてよく問われる。
検索結果で自社サイトを上位に表示させるための最適化施策。
SEO(Search Engine Optimization、検索エンジン最適化)は、検索エンジンで特定のキーワードを検索したとき、自社のWebサイトをできるだけ上位に表示させるための工夫の総称です。上位に出るほど多くの人にクリックされ、訪問者(集客)を増やせます。 具体的には、検索されやすいキーワードをページに適切に盛り込む、わかりやすい構成にする、他サイトからのリンクを集める、といった対策を行います。 試験では、SEOが『検索結果での表示順位を上げる(上位表示を狙う)』施策である点が問われます。お金を払って広告枠に表示するリスティング広告(検索連動型広告)とは異なり、SEOは広告枠ではなく自然な検索結果(自然検索)での順位向上を目指す点を区別して覚えましょう。
たとえ本屋で自分の本を『目立つ棚の一番手前』に置いてもらう工夫のようなもの。お金で広告スペースを買うのではなく、内容や見せ方を整えて自然と前に出してもらう。
記憶フックSEOといえば検索結果で上位表示を狙う最適化
2案を実際に出し分け、成果を比較して良い方を選ぶ検証手法。
A/Bテストは、WebページやWeb広告などでパターンAとパターンBの2つの案を用意し、実際に利用者へランダムに出し分けて、どちらが成果(クリック率や購入率など)が高いかを比較・検証する手法です。 たとえばボタンの色や見出しの文言を変えた2案を同時に試し、数値の良かった方を採用します。勘や思い込みではなく、実際のデータで効果を確かめられるのが利点です。 試験では、A/Bテストが『2つの案を実際に比較して効果を検証する』手法である点が問われます。施策を出すこと自体ではなく、その効果を測定・評価する工程に位置づけられる点を押さえましょう。
たとえ味の違う2種類の試食を客に配り、よく売れた方を本採用するようなもの。どちらが当たるかは実際に試して数で確かめる。
記憶フックA/Bテストといえば2案を比較して効果検証
利用者の好みや履歴に応じて商品や情報を個別に薦める仕組み。
レコメンデーション(レコメンド)は、利用者の購入履歴・閲覧履歴・属性などをもとに、その人に合いそうな商品や情報を選んで薦める仕組みです。通販サイトの『この商品を買った人はこちらも買っています』や、動画サイトの『あなたへのおすすめ』が代表例です。 一人ひとりに最適な提示を行うことで、購入や利用を後押しし、満足度の向上にもつながります。 試験では、レコメンデーションが『個々の利用者に合わせた個別最適な提示(おすすめ)』を行う配信技術である点が問われます。全員に同じものを見せるのではなく、人によって出す内容を変える点が特徴です。
たとえ行きつけの店員が『あなたの好みならこれが合いますよ』と一人ひとりに違う品を薦めてくれるようなもの。過去の好みを覚えて個別に提案する。
記憶フックレコメンデーションといえば個別最適なおすすめ提示
ディスプレイで情報や広告を電子的に表示・配信する仕組み。
デジタルサイネージは、駅・店舗・街頭などに設置したディスプレイ(電子看板)に、画像・映像・文字などの情報や広告を電子的に表示・配信する仕組みです。紙のポスターと違い、時間帯や場所に合わせて表示内容をネットワーク経由で簡単に切り替えられます。 動きのある映像で注目を集めやすく、複数拠点へ一括で配信できるのも利点です。 試験では、デジタルサイネージが『ディスプレイを用いて電子的に情報・広告を配信する媒体』である点が問われます。紙媒体との違い(内容を遠隔から差し替えられる、動画が使える)を意識して覚えましょう。
たとえ貼り替えの手間がかかる紙のポスターを、リモコンで中身を切り替えられる大きな電子掲示板に置き換えたようなもの。場面に応じて表示をすぐ変えられる。
記憶フックデジタルサイネージといえばディスプレイで電子的に情報配信
関連の過去問演習は今後のアップデートで追加予定です。