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October 26, 2006

GoogleとMD評価表について

  最近、googleにはまっている。すでにお気づきのこととは思うが、昨日からGoogle-AdSenseと契約をし、左上隅のところに、広告が掲載されるようになっている。この広告は本ブログの記事を自動解析し、関連した内容の広告を自動的に提示する仕組みであり、かなり早いスピードで広告内容が変わっているようである。また、本ブログの左隅の真ん中当りに、googleの検索バナーがあるかと思うが、そこにもGoogle-AdSenseが提供する検索向けGoogle-AdSense もつけてみた。これは中々便利であり、通常のWeb検索に加え、本ブログの記事全文が検索できるので、すでに350本を越えた本ブログの中からキーワードを入力すると該当するブログをあっというまに探り当ててくれる。私自身もそろそろ欲しいと思っていたところで、ちょうどよいタイミングであった。ちなみに、その下にもGoogle-AdSenseが提供するWEB関連のソフトをダウンロードできるバナーも入れてみた。今回、実際、Google-AdSenseと契約をしてみて、実は一番驚いたのは、評価レポートである。客単価2D分析のMD評価表そのものであったことである。

  Google-AdSenseは広告契約者に対し、レポートを提供し、リアルタイムに広告効果が測定できるようなサービスを行っているが、その評価レポートの内容が客単価2D分析、すなわち、MD評価表そのものである。まず、左端はGoogle-AdSenseの項目であり、次がページの表示回数、クリック数があり、このクリック数でGoogle-AdSense広告が何回クリックされたかがわかるようになっている。そして、次が、CTR (Click Through Rate)=クリック率である。これは、PI値そのものであり、ホームページにアクセスした数=客数、広告をクリックした数=買上点数と考えれば、PI値=買上点数÷客数=広告をクリックした数÷ホームページにアクセスした数であるので、PI値である。しかも、Google-AdSenseでは、%で表しているので、100人当りとなり、単位もPI値と同じである。Webの世界ではPI値=CTR (Click Through Rate)であることがわかった。勉強不足であった。

  次がeCPMであり、これが何と客単価、金額PI値そのものである。eCPMはCost Per Milleのことであり、eはEffectiveのことで、直訳すると、1,000人当りの効果的な費用ということになろう。余談だが、Google-AdSenseの広告評価金額はドルであり、申し込みも広告費用の支払いもすべてアメリカで管理し、英語での申し込みである。こんなところにもインターネットはアメリカの文化だったのかと、あらためて思い知らされる。Google- AdSenseもさすがにこのeCPMは説明が必要であると考えたようで、別途次のよな解説をつけている。「広告掲載 1,000 回あたりの効果測定。異なるチャネル、広告プログラムの収益について比較する際に役立ちます。総合収益を表示回数の 1,000分の1で、割った数値です。例えば、45,000回の掲載に対し、180ドルを収益として得た場合、CPM効果( E-CPM ) は $180/45 、$4.00 となります。」要するに、1,000人当りの客単価、金額PI値のことであり、日経MJのPOS分析と全く同じ指標の広告版ということである。ポイントはその目的であり、「異なるチャネル、広告プログラムの収益について比較する際に役立ちます」とあり、まさに、これは客単価2D分析がもとめている目的そのものであり、店舗の大小、業態、時間、空間を客単価で評価できるという利点そのものがインターネット広告の世界でも活用可能であるということをいっているといえよう。Webの世界では客単価のことをCPMということもはじめて知った。これも勉強不足である。そして、最後に、収益額があり、これが一連のレポートである。

   このように、Webの世界ではPI値=CTR (Click Through Rate)、客単価=CPM(Cost Per Mille)のことであり、Google-AdSense のレポートでは、まさに、この2つの指標が根幹指標となっており、客単価2D分析そのものが活用されているということをはじめて知った。ちなみに、意図的なのか、平均単価が算出されてないが、本来であれば、客単価=PI値×平均単価であるので、CPM=CTR×平均広告費用ということになり、ここを高めるのがGoogle-AdSenseの役割であるはずであるが、なぜか、算出していない。ちなみに、Google-AdSenseにはチャネル機能というものもあり、ホームーページのどの位置に広告を出せば効果的か、どの大きさ、どのような色が効果的かということも仮説検証できるようになっており、いわゆる小売業のちらしの仮説検証機能も備えている。

  これまで客単価2D分析、そして、今年度から本格的に取組みはじめた客単価3D分析、来年は客単価3D-ID分析に挑戦してゆきたいと思っている。今回のGoogle-AdSenseを見ていると、Webの世界でも十分に理論展開および実践も可能であると思え、来年はもう一歩進めて、Web客単価分析にも挑戦してみたいと思う。

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