デジタル広告リーチ100万UUは、人数換算すると何万人？人口比率に直すと・・・

この記事はこんな方にオススメ！

• デジタル広告（インターネット広告・WEB広告）のリーチを使ってプランニングしたい方
• 他媒体も含めたオンオフ統合でのトータルプランニングを検討中の方
• デジタル広告について理解を深めたい方

広告運用におけるギモン：複数媒体で出稿したときのトータルリーチは？

デジタルマーケティングを担当する人なら1度は？！こんな風に思ったことはないでしょうか。
「うちの会社の広告って、結局どのくらいの人に届いたんだろう？」

デジタル広告の出稿効果を精緻に検証するには、マーケティングファネルの一番上の上にある「リーチ」がどのくらいあったのかを知ることが入り口となります。
弊社も普段は各媒体の広告管理画面から取得できるレポートからユニークユーザー数（UU）＊1を確認していますが、UUはあくまで媒体上の算出値であり、実際の"ニンゲン"の人数とは乖離があるのは周知の事実です。

また、たとえばGoogle広告、Yahoo広告、Meta広告‥‥など、複数の媒体で同時に出稿した場合、どの媒体でどの程度ユーザーが重複し、トータルリーチはつまりどのくらいになったのかが分からないのが実情です。

ビデオリサーチもイチ事業会社として、デジタルメディアへのペイド広告出稿、Twitter（@researchboy_vr）やFacebook（https://www.facebook.com/videoresearchltd/）などのSNS運用を行っています。

そこで今回は、デジタル広告の第三者計測サービス「DAR（Digital Ad Ratings／デジタル広告視聴率）」を用い、自社で実際に広告出稿した結果をもとに「ビデオリサーチのデジタル広告がどのくらいの人に届いたのか」を検証してみます。

＊1：ユニークユーザー数（UU）は、媒体により「リーチ」「リーチ数」など表記が異なります。
デジタル広告の世界における『ユーザー』を示す単位の違いは以下の記事でさらに詳しくまとめていますのでこちらもあわせてご覧ください。

実際に検証してみた

今回の検証に用いたのは、ビデオリサーチが23年5月に実施していた「自社開催のウェビナー動画がアーカイブで見られる」訴求を行ったキャンペーンです。

本キャンペーンでは、2つのアドネットワーク（ADNW）に3つのSNSプラットフォーム、計5媒体での露出を行いました。
各媒体での出稿条件（キャンペーン設定）は以下の通り。配信面以外はコンディションが同じ状態となっています。

【全媒体共通での出稿条件】
・キャンペーン期間＝23年5月8日〜21日
・フォーマット＝バナー(静止画）広告
・ターゲティング条件＝全媒体でなるべくそろうように設定
・配信エリア＝全国
・キャンペーン予算＝1媒体につき10万円 →5媒体合計で50万円

【媒体ごとでの配信面の指定条件】
・媒体A、Bは配信面の具体指定なし
・媒体C、Dは配信面を「タイムライン上」に限定
・媒体Eは配信面を「タイムライン以外（の特定エリア）」に限定

検証結果：広告管理画面上は30万UU、人数に直すと・・・

まず1点目の検証は、各媒体での広告リーチが実際のところどの程度だったのか、という点です。
図1では、媒体レポートで出力されるユニークユーザー数（UU）と、DAR（デジタル広告視聴率）で算出した人数＝ヒトベースでの数を比較しています。

ADNWに配信している媒体A,BではUUと人数での乖離がそれなりに発生していることが分かります。
他方、媒体C,D,EはSNS内のみでの配信になり「ヒト」のカウント精度が高くなっているのか、UUと人数での乖離が少ない結果となりました。

こちらの結果は一例であり、この結果だけを以てざっくり「100万UUだと●万人、1000万UUだと〇万人」といった比率が出せるわけではありません。
弊社で本検証を行ったチームメンバーからも、配信面のデバイス比率やiOS比率等でも変わってくるので、何度か同じ条件で出稿し、同一条件で自社・自ブランドで出稿した際のおおよその肌感を担当者として持つことが大切だと言う意見がでていました。

検証結果：5媒体で同時出稿したら、重複を除いたトータルリーチは・・・

2つ目の検証は、複数媒体で出稿した際の「トータルリーチ」と「重複」度合です。

総額50万円という少額のキャンペーンではありますが、トータルリーチは約116万人とCD売上で言う"ミリオン"を超える到達となりました。
単純計算で1人あたりのリーチ単価は0.4円ほど。CPMで見るよりもより「ヒト」に近いので、実際に広告を届けられた相手のイメージがより見えやすくなった印象を受けます。

そして検証チームメンバーの中でも意外だという受け止め方をされたのが重複度合です。
出稿規模が少ないこともありますが、同じターゲティング条件で出稿しても媒体が異なると重複はたったの4.7%とほぼ被っていませんでした。
出稿規模を増やし、impがかさめば重複はより増えてくると思われますが今回の検証におけるターゲティング条件、そしてこの程度の規模であれば、媒体を分けることは単純にリーチを増やす効果が存分に得られたといえそうです。

検証結果：日本の人口比率に直すと・・・

最後の検証は、人口比率換算です。
DAR（デジタル広告視聴率）ではデジタル広告リーチが「人数」だけでなく、「人口比率」でも換算できます。今回のキャンペーンは出稿規模が少なかったため、日本全国民ベースでのリーチは0.9%にとどまりました。

上記は日本全国ベースで算出しましたが、リーチが「人数」ベースで分かれば総務省統計局等で公表されている人口推計データベースや、ターゲティング条件に合わせた推定人口と掛合せることでターゲットごと／配信エリアごとでの人口比率換算も可能です。
今回、検証時に訴求したウェビナーはエリア問わず全国の方に見ていただきたい内容だったので、検証チームとしては、もう少し予算を増やしてリーチを上げても良かったのかもな・・・と反省した次第です。

検証は意外と簡単。やり方のご紹介

いかがでしたか。
本検証では、実際にビデオリサーチのデジタル広告出稿担当者も検証チームに入ってもらい、彼らの普段の「キャンペーン出稿」がどのような結果となっていたのかを一緒に検証しました。

出稿担当者からは「まるで健康診断みたいだね」という感想が出ましたが、文字通りDAR（デジタル広告視聴率）でのリーチ計測は、"自分たちの出稿の実態を第三者視点で可視化する"という"健診"に他なりません。

デジタル広告は多くの企業が年に何本もキャンペーンを走らせ、運用を行っていることかと思います。
何回かに一度は"健診"を行い、振り返りを行うことでより良いキャンペーンプランや出稿設定、そして運用コントロールができるようになると考えられます。
DAR（デジタル広告視聴率）での"健診"にご興味お持ちいただけました方は、以下よりぜひご相談ください。

資料ダウンロード お問い合わせ

【本記事で紹介したサービス】
・サービス名：ビデオリサーチグループ「DAR（Digital Ad Ratings／デジタル広告視聴率）」＊2
・調査時期：2023年5月8日〜21日
・対象地区：全国

＊2：DARはニールセンデジタル社のサービスで、ビデオリサーチグループが販売代理を行っています。