admin

持続性のある自社データ戦略に投資したいと考えている顧客を担当しています。 この場合の対応策として、次のうちどれを伝えますか。

• ランディング ページの戦略を変えてメールアドレスの入力画面を前面に移動し、高い確率でメールアドレスを入手する。
• デバイス ID の取得を始めて、サードパーティ Cookie からのシグナル損失を抑制する。
• サードパーティ データサービスへの投資を増やして、現在の自社データセットを補完する。
• 消費者のメールアドレスと引き換えに大幅な割引を提供して、自社データベースを構築する。

 

説明:

**ランディング ページの戦略を変えてメールアドレスの入力画面を前面に移動し、高い確率でメールアドレスを入手する。**が正しい理由は、自社データの戦略を強化するためには、ユーザーから直接的かつ効率的にデータを収集する仕組みを設けることが重要であり、ランディング ページの設計を工夫することで、メールアドレスの取得率を向上させる効果があるからです。この方法はプライバシーに配慮しつつ、サードパーティデータへの依存を減らし、自社データの活用を促進する持続可能な戦略の一環となります。

 

プライバシーに配慮したフルファネル マーケティング戦略を構築するおすすめの方法は、次のうちどれですか。

• 推奨されたとおりに目標到達プロセス全体の戦略を構築し、次に最も非効率的な戦術を除外することで戦略を精査する。
• 目標到達プロセスの中流でいくつかの戦術を開始して、プロセスの下流にユーザーを導く。
• 目標到達プロセスの下流に効果的な戦術を作成して、広告費用対効果を最大化する。
• どの目標達成プロセスから始めても戦術を有効化する仮説の戦略を作る。

 

説明:

**推奨されたとおりに目標到達プロセス全体の戦略を構築し、次に最も非効率的な戦術を除外することで戦略を精査する。**が正しい理由は、フルファネル マーケティング戦略を効果的に実行するためには、まず推奨されるガイドラインに従って包括的な戦略を設計し、その後、効果が低い部分を段階的に削除することで、効率的かつプライバシーに配慮したアプローチを確立できるからです。この方法により、リソースを最適に活用しながら、各段階で最大限のパフォーマンスを実現できます。

 

スマート自動入札がプライバシーに配慮した方法でパフォーマンスを向上させる仕組みは、次のうちどれですか。

• クライアントは自動生成された類似ユーザーリストを使用して新しい消費者にリーチし、そのリストを第三者エクスチェンジにエクスポートできる。
• ディスプレイ、動画、YouTube、Gmail の各キャンペーンでリーチが向上するため、クライアントは複数チャネルにわたり新しいオーディエンス リストを活用できる。
• サードパーティ Cookie とピクセルによる測定で不足していたデータを補完することで、クライアントの目標に対して最大限の成果を引き出す。
• クライアントのアカウントのコンバージョン データと、膨大なシグナルの組み合わせを使用し、それぞれのオークションで正確な入札単価を設定する。

 

説明:

**クライアントのアカウントのコンバージョン データと、膨大なシグナルの組み合わせを使用し、それぞれのオークションで正確な入札単価を設定する。**が正しい理由は、スマート自動入札がクライアントのコンバージョンデータを基に、時間帯、デバイス、ユーザー属性などの膨大なシグナルをリアルタイムで分析し、各オークションにおいて最適な入札単価を計算する仕組みを持つためです。このプロセスは、サードパーティ Cookie に依存せず、プライバシーを重視しながらパフォーマンスを向上させます。

 

最適化されたターゲティングが Cookie のない環境に最適な理由は、次のうちどれですか。

• サードパーティ データの代わりに、自社データ、Google オーディエンス、機械学習が活用されるため。
• Google アナリティクス 4 と一緒に実装されるように設計されており、プライバシーに配慮したマーケティング戦略にも対応できるため。
• ディスプレイ キャンペーンと動画キャンペーンを最適化して、複数のサイトで Cookie によるトラッキングを頻繁に許可しているユーザーにリーチするため。
• ユーザーに通知せずにサードパーティ Cookie の使用を許可しながらも、ユーザー プライバシーを確保する機械学習アルゴリズムを使用しているため。

 

説明:

**サードパーティ データの代わりに、自社データ、Google オーディエンス、機械学習が活用されるため。**が正しい理由は、最適化されたターゲティングがサードパーティ Cookie に依存せず、自社で保有するデータやGoogleのオーディエンスデータを機械学習と組み合わせることで、Cookie のない環境でも効果的にターゲット設定を行える仕組みを提供するためです。このアプローチは、プライバシー保護を重視しながら、高精度のターゲティングを実現します。