デジタルマーケティング、WEBマーケティングの業界では、ここ10年で数値集計や分析の手法やツールが大きく進化しました。弊社では、新しい手法やツールが毎年登場し、それらをテストし比較し、適用して改善を重ねてきました。

そこで本記事では10年間の変遷を年代別にまとめ、各手法とツールを紹介します。

見出しの年次範囲は区切りの目安としてご参考ください。

 

エクセル図表（2014年以前）

2014年以前は、Microsoft Officeが主流でした。広告の結果を運用画面からダウンロードし、エクセルで整形して図表を作成していました。

 

この頃は作業時間が案件数に比例して増え、他の解決策が限られていました。

その後、エクセルの数式やマクロを活用して自動化を試みるのに数百時間を費やしました。少しでも複数案件にまたがる同じ作業をまとめて行って、チーム全体の作業時間を短縮をするためにどうすれば良いか考えることが業務の一部でした。全員がWord、Excel、PowerPointを使用しており、ファイルのフリーズや共有時の混乱が頻発していました。

 

そのうちに、広告レポート自動化と数値管理の簡略化を実現した広告運用者向けのツールATOMも使っていました。
これは便利で、日々のGoogle,Yahoo広告の進捗数値を自動表示するツールとして、運用画面で1個ずつ数値を確認する手間が省けたのが大きく変わった点です。

 

BIツール、自動集計ツール（2014～2017年）

この期間にBIツールの利用が増加し、Tableauなどが登場しました。初期は使いこなすのが難しく、多くの時間が費やされました。

 

BIツールの普及は2012-2015年ごろから始まりました。当社ではその代表格であるTableauを2015年ごろから導入しましたが、使用には苦労しました。

「Tableauを使ってエラーを直すのに2,3時間かかって、結局エクセルでやったほうが早かった」
このようなことも毎月のように起きて、Tableau社のサポートセンターに何度も質問して電話でやり取りして乗り切りました。ただそれでも徐々に使いこなせるようになって、Tableauを使ったレポート作業も浸透していき、その他にも広告代理店向けの数値集計、レポート作成の効率化ツールもいくつか出てきました。

 

同時にPower BIや他のBIツールも利用者が徐々に増えてきて、そちらも試したりしながらBIツールでデータ集計、レポート作成、分析を活かすスキルを磨いていきました。


また、広告媒体から集計場所、そしてBIツールへのデータの流れを考える中で、Big Queryを使う割合がどんどん増えていったのはこの頃です。

 

 

DMP、Java Script、Looker Studio（2017～2020年）

さまざまな自動化ツールが登場し、データの自動化と多様化が進みました。特にDMPやLooker Studioなどが利用されました。

 

Treasure Dataは大規模オフライン統合向けで便利でしたが、小規模事業には向かないことから、Big Queryを活かしながらも別の方法を常に模索することになりました。

 

逆に中堅以上の広告代理店/WEBマーケティング支援会社のほとんどが使っていないものの、無料で便利なのがGoogle広告スクリプトです。こちらは年々進化しており、ずっと無料で使えるので今でも重宝しています。

 

Looker Studio（当時はData Studioと呼ばれていました）は現在ほとんどの事業者が使っているものですが、この頃は「レポートで出力できない」「機能が少ない」ということで、気休め程度にしか使われていないかったでしょう。しかし年々進化し続けた今では、有料のBIツールの代わりに使われるまでになりました。今後もGoogle以外のツールとの連携が進んでいくことが期待されます。

 

複数ツール連結（2020～2023年）

単なる自動化から、複数ツールを連携させてデータを一元化する方向性が主流となりました。AIを活用した機能も一部登場しました。

 

Mixed AnalyticsはGA4やMetaなどをAPIを利用して自動出力するツールで、操作は中級者向けですが、細かい設定が可能で他のツールにはない利点があります。サポートセンターが英語であり、多少のコード知識も必要なため初心者にとっては難しいかもしれませんが、値段は比較的安く、慣れていけば使いこなせるでしょう。Yahoo！広告のサポートがないなど留意点はありますが、色々なツールに展開できて便利です。

 

2023年2月にリリースされたYahoo!広告のスクリプトは、Google広告スクリプトと同じような仕様でGoogleスプレッドシートと連携して最新データを自動更新できるようになりました。しかし、サーバー負荷や予期せぬ問題が起きて、一時期にコードの作成や編集ができなくなりました。しかし、2024年1月11日に復旧し、現在は作成と編集が可能です。引き続き様子を見ながら他のツールと併用していますが、今後の安定化に期待したいところです。

 

Data Beatは複数の広告や広告周りのツールのデータ集計、出力の自動化を手軽にできるツールで、それまで専門エンジニアに依頼していたAPI活用の作業を誰でもできるようにしてくれました。
このツールによって、接続部分でエラーが出たり手動でデータ整理していた手間がなくなり、費用と正確性の両面で恩恵を受けて大助かりでした。

GA4アドオン機能 Magic Reportは、GA4のデータ集計をBig Queryと連携する一方で、スプレッドシートのアドオン機能を使って出力したいニーズにも応えるために2022年後半にリリースされました。これはGoogleではない会社が開発したもので、細かい数値はBig Queryに比べて正確性には劣りますが、全体結果や大まかな数値については十分な機能を提供しています。

 

【2024年以降】即断即決のための基盤構築とAI活用を目指す

AIの活用がさらに重要となり、データ収集や分析の高度化が求められます。AIによる情報収集や判断の迅速化が重視されます。


2024年1月の段階では、まだ新たなツールの導入はありませんが、今後の展望として、AIの活用がますます重要になると考えられます。落合陽一氏がPIVOTチャンネルで「2024年は超AIの年。生成AIが勝手に進化している。」と述べるほど、AIの影響は無視できないものとなっています。

 

何のためにAIを活用するかと言えば、やはり「大量の情報を短時間で収集する」「把握や判断を早くする」ことがあるかと思います。

以前にデータ収集したエクセルを読み込んで中身をAIが解析してくれる方法を紹介しましたが、今は切れ端に過ぎない作業がどんどん作業の中心を占めていくことになるはずです。多様なツールが境目なしに繋がってAIで高度化していく時代に合わせた判断・実行を繰り替えしていくことが重要となります。

 

これが高度に実現できた場合の、依頼側のメリットをまとめてみました。

 

①データをAPI連携して、チーム体制で円滑な運用を行うことで、レポート作成の半自動化かつその分を細かい箇所の確認や施策改善に回すことができます。それによって、他社より高い運用パフォーマンスを発揮してROAS/CPAなどのKPI数値最大化に貢献できます。

 

②毎朝昨日までの費用（手数料有無の調整可）、流入数などの数値をオンラインで二者間の非公開状態で共有できます。これにより、管理者側のスムーズな判断、集計ミス低減、数値改ざん防止に繋げられます。

 

最後に

AI、機械学習の進化が進む中で、半自動化かつ統合化も進められるようになり、競争に強い会社は必ずこれを高度なレベルで突き詰めることが必要な時代になりました。

 

弊社（SPENDA）では強くこの時流を意識して、広告運用とWEBマーケティング全般の支援を行っています。

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