記事LPとは?
記事LPは、その名の通りメディアにある記事や紙面記事と同じ体裁に近づけて出稿する記事風の広告です。
webにおいては記事広告、記事型広告、記事広、ネイティブ広告、クッションページなどと呼ばれることが多いです。雑誌などの記事広告メニューはタイアップ広告、タイアップ記事などと呼ばれます。
記事LPのメリットとは?
記事LPは、商品について知らなかったり、いま必要でないと思っているユーザーが、記事を読み進める中で商品について知り、利点に気づき、今必要かも・・・とユーザーの態度変容に繋げてコンバージョンに繋げることが狙えます。
記事LPは、webメディアやSNSを見ているユーザーへのリーチが最適なため、配信面になじむ文章主体の構成になります。
また、成果の上がる記事LPは、配信面も重要。自然に記事を読んでもらうことが重要ですので、ニュースフィード面などに配信できるディスプレイ広告で成果を狙いやすいといえます。
そのため、ディスプレイ広告はリスティング広告と比較してクリック単価が安く、より多くの新規ユーザーにリーチすることが可能です。
1クリック数百円することも珍しくないリスティング広告と比べて、ディスプレイ広告はクリック単価数十円などで配信できるため10倍のクリック数を集めることができます。
※クリック単価は設定内容により変わるため目安です
記事によって商品の魅力等を伝えた上での購買になることで、他のチャネルよりもLTVが長くなるといったケースも見られます。
記事LPで成果の出るweb広告媒体は?
これまでの経験上、ニュースフィード面への配信で成果を最も発揮します。
同じニュースフィード面といっても、媒体によってユーザー属性や行動特性も変わりますので、それぞれの配信面に合わせた訴求軸で記事LPを運用するのが理想です。
①Yahoo!広告(ディスプレイ広告)
国内最大級メディアであるYahoo!系サイトに配信できる媒体です。Yahoo!ニュース面に絞った配信も可能で、記事を読むモチベーションの高いユーザーにリーチすることができます。
ターゲティングによりますが、安価なクリック単価での出稿も可能。記事LPで商品への理解度を深めたうえで、サービスLPをリマーケティングで配信・・・という手法で実績を上げたケースもあります。
サーチターゲティング(特定のKWを検索したユーザーへの配信)を組み合わせるのも有効です。
特にヤフーニュース面は、ビジネスパーソン向けの商材の獲得が期待できる配信面です。
配信の際は、ニュース面になじむ切り口でライティングすることがポイントです。
②Smartnews
Yahoo!と同じく、記事を読むモチベーションのユーザーが多く存在しており、記事LPで安定した成果を獲得した案件があります。
一方で、コンテンツを次々と消費する傾向があるのか、直帰率や滞在時間が短いという特徴もありました。
短時間で態度変容を起こせるかどうか、記事設計の質が問われる媒体といえるでしょう。
③アウトブレイン
外資系のネイティブアドです。記事読了後などに表示される「おすすめの記事(レコメンド枠)」に配信できる媒体です。
機械学習の精度も悪くなく、配信を続けることで成果が出る特徴もあります。
類似の媒体としてpopInなどが挙げられます。
一方で、MSNなど配信面に癖があり、スマートフォンデバイスでは非常にコンバージョン率が悪いという事例もありました。
「PCでMSNを閲覧するユーザー」というユーザー像から逆算して自社ターゲットに合う場合は配信を検討してもいいでしょう。
④Googleファインド広告
Googleのディスカバリー面などに配信できるメニューです。Gメールの広告枠などにも配信されるため、100%ニュースフィード面に配信できるわけではなく成果が不安定な面もあります。
一方で、カスタマーマッチなどターゲティングと組み合わせることで獲得精度が期待できる媒体です。
【6STEP】成果の出る記事LPを作るためには?
記事LPで成果を上げていくために、一連のユーザーフローを俯瞰して全体を最適化する必要があります。記事LPだけにこだわればいいわけでなく、その入り口となるバナーやテキストからユーザー体験は始まっています。
それぞれのステップにわけて説明していきます。
①まずは最終ゴールのWhoを起点に考える
記事LPを企画するにも、まずは商品のWhoを考える必要があります。最終的にユーザーに関心を持ってもらい、購入などの行動に繋げたい商品は、どんな人が欲するのか?を考えてください。
それによって記事LPの内容だけでなく、配信するweb広告媒体も変わってきます。
②出稿媒体を決める
Whoが見えてきたらweb広告媒体を選びます。
ターゲットユーザーがビジネスパーソンなのか、主婦なのかといったデモグラをベースに媒体選定したり、媒体ごとに存在するターゲティングメニューなどから逆算した設計も有効です。
(例)
商材:紳士服 →ビジネスパーソン →ヤフーニュース面に30代男性へ配信
商材:美白化粧品 →30代女性 →Smartnewsチャンネルクリッカーターゲティングで配信
商材:PCガジェット →PC好き男性 →ファインド広告でアフィニティカテゴリ「ハイテク好き」に配信
ざっくりとした例ですが、上記のようにどのような配信面で、どのようなユーザーに配信するかを考えておくことで成果が変わります。
もう一段深く考えるのであればユーザーのモーメントも考慮していくといいです。
例えば、その記事はどんな瞬間に読んでもらうものか?ゆっくりと余暇時間を過ごす際に読まれるのか、通勤電車の中で隙間時間に読むものかを考えます。そうすることで、ふさわしい記事内容や広告配信設定などのアイデアが浮かんでくるはずです。
③商品LPと配信面を起点に記事LPの内容を考える
Whoをもとに広告媒体に目途を付けたところで、次は商品と配信面の組み合わせから記事LPの内容を考えていきます。
商品が「パーソナライズ型・男性向け香水」の場合で具体例を挙げます。配信先がヤフーニュース面として、以下2軸の訴求を考えました。
「ビジネスシーンで好感度抜群!普通の香水にはもう戻れない」
多くのビジネスマンがヤフーニュースを読んでいると想定して「ビジネスシーン」という見出しを付けました。
ビジネスでどう周りに見られるかは誰でも気になるポイントですので、そこにフォーカスを当てた記事が思い浮かびます。また、さりげなく「普段から香水を使う習慣がある人」に対しての記事にすることで、そもそも「香水」を買うというハードルが低い人にリーチしコンバージョン率を高める狙いも考えています。
「加齢臭が2位?職場で嫌われる臭いとは?」
次は、思わずクリックしてしまうような引きの強い見出しです。商品である「香水」から逆算して、臭いをテーマに設定した記事です。
見出しのテクニックとして「2位」を使うことで「1位はなんだろう?」とクリック率を高める狙いもあります。
例えば、1位を「合っていない香水の臭い」とします。そこで、「あなたに最も合っている香りができるパーソナルフレグランス」のように商品を紹介するとどうでしょう。香水というテーマに引き付けてから、自社商品を紹介することで自然に興味を持ってもらえる流れになるかもしれません。
※ランキングのテーマを使う場合など基本的にはエビデンスが必要になります
④記事LPをライティング
このように、ざっくりと記事のテーマが決まったら実際に書いていきます。
オウンドメディアがある場合は、メディア内の1ページに記事をアップしてリンク先として使ってもいいでしょう。
ワードプレスなどが気軽に触れない環境の場合は、記事原稿を書き下ろして担当者にページアップを依頼する必要があるかもしれません。
また、アップした記事はスマートフォンデバイスで確認しましょう。ニュースフィード面はスマホユーザーが多いため、スマホで記事を見た際に文字が多すぎたり、不自然な改行になっている箇所などは修正必須です。
⑤記事LPを起点に広告クリエイティブを考える
記事LPが完成したら、web広告で配信するための広告クリエイティブ(バナー・テキスト)が必要です。
この際、バナーは広告色が強いものよりも、使用シーンを想起させるような自然なバナーの方がベターです。ニュースフィード面に広告を配信する場合、一目で広告とわかるバナーよりも、そのほかの記事になじむようなバナーの方がユーザーも自然とクリックして記事を読み進めてくれるケースが多いです。
⑥記事LP出稿後の効果計測のポイント
最後に、記事LPを配信したあとの成果チェックについてのポイントです。
従来のGoogleアナリティクスやweb広告のコンバージョンはラストクリックベースの場合が多いです。これはコンバージョンが発生した際に最後にクリックされた広告にカウントされるので、起点として貢献する記事LPを正しく評価できません。
記事LPの成果を見る際は、アシストコンバージョンやアトリビューションでコンバージョンに繋がったユーザーのきっかけとして寄与したかどうかの軸で評価するといいでしょう。
【まとめ】 記事LPは新規ユーザーの獲得に有効な手段の1つ
記事LPを有効に活用することにより、潜在層にリーチしてコンバージョンを狙うことができます。そのため、新たなユーザーを獲得したい、市場を広げていきたいという場合には特に有効です。
成果の出る記事LPを作るには、ライティング力はもちろんですが、それ以上にWhoの解像度を上げ、ゴール(商品)から逆算した設計が重要です。
さらにweb広告媒体ごとの特性も加味する必要があるので、難易度は低いとはいえません。それだけにしっかりと作ることができれば成果が期待できます。
この記事が参考になれば幸いです。
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