自動入札機能 複数の要素をもとに、最適な入札額を自動算出。人手をかけずに、高パフォーマンスかつ安定した運用が可能になります。 マニュアル運用 条件により入札やキャンペーン設定の調整。 KPIの変化を常にモニタリングして対応しなければならないので、 運用コストが高い。 1）Performance（パフォーマンス） 2）Bid（設定されている入札額） 3）Time（時間の経過） 4）Pacing（進捗率） の4つの軸からなる数式に加えて強弱のパラメターで入札アルゴリズムを構築。 その瞬間に最も正しい入札額を判断できるように進化。軽微な変化も検知し微調整を行えるので、滑らかな運用が可能。 フルマネージド運用を支えるAIテクノロジー基盤 運用の再現性を高め、誰でも熟練されたAd Opsのように動ける環境に ① KPI・ターゲティング設計 過去の商材ごとのキャンペーン実績やブリーフィングを参考にし、適切な見積もり・プランニングを実施。 ② キャンペーン設計・設定 過去の運用キャンペーンを参考にしながら対話を通じてキャンペーン設計の詳細化を行う。 実績データ・アセット・プロンプトを元に生成AIが設定の下地を構築しキャンペーンへ自動反映 ③ レポーティングから改善提案 生成AIによって、キャンペーン実績を分析し、運用状況を評価・可視化。 KPIの急激な変化や関係性の変化を捉え、改善提案まで自動で行う。
Hashtagインサイト
Hashtagインサイト alpakaは、KPIに寄与したハッシュタグを分析し、改善につながるレポートとインサイトを提供します。どのハッシュタグが成果を生んだか可視化できます。 💡 ハッシュタグ分析結果 ✅ CV数TOP20のハッシュタグを分析 ✅ 「#今日好き」「#jk」「女子高生ミスコン」など女子高生関連のハッシュタグが上位にランクイン ✅ カラコンと親和性の高いメイク関連も上位ランクイン ✅ 前回施策に引き続き、「#kpop」「#韓国」「#アイドル」が上位にランクインした ⬇️ これらの結果から、商材のペルソナ像は「（韓国）アイドル好きで、メイクに興味がある女子高生」と考えられる。 ※マーケティングリサーチでも同様の傾向が出たため、次回のクリエイティブ訴求軸に追加検討中 次の一手に繋がるキーフレーム分析 ハッシュタグだけでなく、動画クリエイティブの視聴データ分析レポートもご提供可能です。特にクリエイター起用動画では、「どこで興味を持たれ、どこで離脱されたか」といったオーディエンスの反応を可視化できるため、次回クリエイティブの改善に役立ちます。 ▼CTR分析 ▼離脱ポイント分析 💡 キーフレーム分析例 ✅ 結論提示型ではなく、0–4秒は静かに始まるCR展開タイミングがやや遅いため、初期離脱が多い ✅ 5s地点で大きな展開があるが、ユーザーが驚くような表現であるため、それに従い離脱も発生している。 ✅ ブランドロゴを出したタイミングでCTRの山を作れている（32s地点） ⬇️ 冒頭の離脱が多いので、結論提示型などタイパ重視のTikTokユーザーに合わせた0–1秒アテンションの山を作るべき。 また、ブランドロゴ提示タイミングでCTRが上がっている一方、そこまでの離脱者が多いので、CTRの山はもう1つ手前にあった方が良いと思われる。
Hashtagターゲティング
Hashtagターゲティングの仕組み 弊社の解析技術を駆使し、大量のハッシュタグを自動取得・分析し、ターゲティングに活用 ハッシュタグ解析イメージ 商材と関連性のある動画を視聴しているユーザー・ハッシュタグディスカバリー・カテゴリトレンドターゲティング人気コンテンツに反応しやすいユーザー・トレンドターゲティング 指定したハッシュタグを含む動画に、直近 1週間以内にエンゲージ したユーザーのみに配信を行う Hashtagディスカバリー ユーザーの実際の検索行動をもとにキーワードを解析し、独自エンジンで関連性の高いハッシュタグを大量に生成。精度の高いターゲティングを実現します。 STEP 1 指名検索ユーザーの行動ログを解析 検索前後にユーザーがどんなキーワードと接触しているかをデータドリブンに可視化 STEP 2 ターゲティングの軸となる10個前後のキーワードを抽出 → ブランド接触ワード → 競合関連ワード → 起用タレント関連ワード → など、文脈に沿った多様なキーワード群 STEP 3 独自アルゴリズムで、関連性スコアの高いハッシュタグを大量に自動生成 （生成されたハッシュタグの例を可視化） Hashtag トレンドターゲティング TikTokサイドで毎日更新される、トレンドのハッシュタグ情報を自動的に取得し、ターゲティングに追加。最新トレンド動画に反応している層を逃しません。 柔軟なセグメント設計が可能 活用するハッシュタグの設計次第で、幅広いオーディエンスにも、特定のニッチ層にも柔軟にアプローチできます。目的に応じたターゲティングが実現可能です。
Hashtagターゲティングの効果
通常のTikTok広告の インタレスト(興味関心セグメント)との違い alapakaは、以下の要素により通常TikTok広告のインタレストターゲティングと大きくことなります。 ①：オンターゲットリーチ率の高さ 商材と親和性の高く、トレンド性のあるハッシュタグ情報を基にターゲティングすることで、ペルソナに近いユーザーにターゲティング可能です。 ②：対象ユーザーの違い 「直近1週間で、商材と親和性の高い動画にエンゲージメントした人」のみに配信するため、パフォーマンスの改善が期待できます。 ③：オーディエンス鮮度の違い トレンドハッシュタグにエンゲージメントしたユーザーを毎日自動で追加するため、CRの枯れを抑制することが可能です。 興味関心セグメントはブラックボックス メガ広告プラットフォームで最も使用されているターゲティング手法が、オーディエンスターゲティングであり「興味関心セグメント」とも呼ばれます。興味関心セグメントは、プラットフォームが定義し生成されるが、どのようなユーザー行動がそのセグメントに属するかは公開されることがありません。つまり、プラットフォーム側でそのセグメントをスケールさせるために定義を広く拡張したとしても、マーケターには知るよしもありません。 オンターゲットリーチ率の高さ なぜパフォーマンスが期待できるのか1 訴求内容と関連性のあるハッシュタグを採択することで、高いターゲットリーチ精度を実現。結果として、各広告指標のパフォーマンス改善が期待できます。 対象ユーザーの違い なぜパフォーマンスが期待できるのか2 通常のターゲティングでは、興味関心の強弱を指定することができないことに注目。 ハッシュタグ情報を用いて、オンターゲットリーチ率を高めることができるほか、熱量が高いユーザーに対して 広告を配信することができるため、広告パフォーマンス改善が期待できる。 興味関心の強弱を指定することはできない 直近1週間以内にエンゲージしたユーザーのみに配信を行うため 熱量の高いユーザーに広告配信を行うことができる。 オーディエンスの鮮度 なぜパフォーマンスに期待できるのか3 「クリエイティブ枯れによる配信効果の逓減」を防ぐためにトレンドデータのデータリフレッシュを毎日実行することで、TikTokの最新トレンドに反応したオーディエンスを常に新鮮な状態に保つことが可能です。