DSP

データに基づいた戦略的な
ターゲティング設計

DSPの成果は、どのDSPを選ぶかで大きく変わります。ビジネスモデルや競合との違い（購買決定要因）を分析したうえで、商材に合ったDSPを選びます。BtoBなら企業のIPをもとにターゲット企業のオフィスに配信できるDSP、EC・通販なら動的リターゲティングに強いDSP、審査の厳しい医療・健康食品なら対応できるDSP、といった使い分けです。複数のDSPを併用する際も、計測の重複や予算の競合を防ぐ構造を設計します。

効果を最大化する
クリエイティブのPDCA

DSPでも、バナーや動的クリエイティブが成果を左右します。ターゲットの購買決定要因に基づいて訴求を設計し、複数パターンを検証します。動的リターゲティングを使う場合は、商品データの精度も含めて整えます。東京と佐賀の分業体制で、検証と差し替えを継続します。

ビジネスゴールから逆算した
KGI・KPI設計

クリック単価やインプレッションだけで判断しません。目標CPA、売上、ROAS、LTVなど、事業の最終目標から逆算して指標を決めます。DSPのAIが安定して学習するには予算を途切れさせないことが重要なため、月末の予算切れで配信が止まり学習がリセットされないよう、中長期の予算計画を設計します。

専門家による分析とアカウントの継続的な最適化

1,500社・150業種の支援実績をもとに、各DSPの仕様や審査を把握した担当者が、アカウントを継続的に最適化します。ブランドセーフティのツールを連携し、配信先のドメインレポートを定期的に確認して、不適切な面や不正なクリックの多い面を除外します。DSPは導入前の掲載審査に時間がかかるため、その事前手続きも代行します。管理画面の推奨をそのまま適用せず、事業の目的に合わない設定は避ける、人の判断による管理を徹底します。