R-DCRブランドリフトサーベイ

Feature01

YouTube広告の接触ログべースでの
効果検証が可能

楽天インサイトのR-ブランドリフトサーベイの強みを活かし、YouTubeの効果測定も行うことが可能です。

Feature02

ログベースでの
クロスメディア分析が可能

YouTubeを含め、最も効果がある配信メディアの組み合わせや独自リーチが取れるメディアを
把握することができ、プランニングに生かすことが可能です。

Feature03

楽天グループならではの
データアセット

Ads Data Hub（ADH）を活用することで、楽天グループ各社が蓄積する行動データと、
これまでログの抽出がかなわなかったYouTube広告の接触データを合わせた分析が可能となります。
これにより、広告接触によるさまざまな消費行動の分析ができます。

さらに、楽天インサイトの生活意識データ等（アスキングビッグデータ）を加えることで、
広告接触有無×行動有無による4つの属性区分等（上図①～④）の
プロファイル / ペルソナを作成することが可能となります。

Feature04

傾向スコア分析に対応

広告接触者・非接触者間に生じるバイアスを「傾向スコア」により補正します。
広告接触者と非接触者のカテゴリ関与（以下の例ではアルコール飲用頻度）が異なる場合、
この広告とは異なる因子によって、ブランド評価指標に影響を与えてしまいます。
「傾向スコア」を使用し、カテゴリ関与の違いを均すことで、
より正確に広告効果を測定することが可能となります。

YouTube広告の接触ログはAds Data Hub（ADH）に蓄積され、
楽天インサイト実施のアンケートデータや、蓄積するアスキングビッグデータ、メディア接触データ等を
Ads Data Hub（ADH）にて連携、集計し、その集計結果を出力します。

業界

メディア企業

課題

• YouTube広告の接触ログを取得できないため、YouTube広告と他の広告のクロスメディアに関わるブランドリフトや
  純増リーチ（インクリメンタルリーチ）が把握できず、 十分な分析結果が得られない状況にあった。
• 従来、YouTube広告はアンケートによるアスキングで広告認知有無のみを聴取。
  他のデジタルメディア広告は接触ログとアスキングで認知有無を聴取し、クロスメディアの広告効果を測定していた。

従来のスキームとアウトプットのイメージ

施策

• Ads Data Hub（ADH）によるYouTube広告の接触ログを活用して、
  接触ベースでYouTube広告に対する他メディアのリーチ純増分（インクリメンタルリーチ）を確認する。
• 接触ベースの重複効果と、接触媒体毎に効果が示される購買プロセスの階層の違いを確認する
  （例 商品認知により効くのか、購入意向により効くのか）。

Ads Data Hub（ADH）活用による結果

分析可能な広告接触者のサンプルサイズを確保するために必要な広告接触ログの蓄積期間を、
案件のご相談をいただいた段階で検証いたします。