Amazon広告の検討期間は何日？AMCで購入までの日数を測る

広告に初めて触れてから購入までの日数は、商品によって大きく違います。検討に時間がかかる商品を短い期間の数字だけで評価すると、まだ集計に入っていない購入を見落とします。AMCを使えば、この日数を自社のデータで確かめられます。

広告を出して1週間。ROASが思ったより低いので止めるべきか。この判断をする前に、決めておきたいことがあります。成果が出そろうまで、何日待つべきかです。

広告の運用では、何回見せるかというフリークエンシーの話はよく出ます。一方で、何日待ってから判断するかは、あまり話題になりません。

この記事では、広告への初接触から購入までの日数、いわゆるTime to Conversionを、AMCで確かめる方法を整理します。AMCは、広告の接触と購入の履歴を匿名化された単位で突き合わせて分析できる、Amazonの分析環境です。

Time to Conversionとは？

ある人が広告に初めて接触した日から、実際に購入した日までの日数です。これを商品ごとに集計すると、その商品の検討期間が分かります。

考え方は単純です。広告の表示またはクリックが最初にあった日時と、その後の購入日時の差を日数で出す。それを「即日」「1〜3日」「4〜7日」のような区切りごとに数えます。

区切りごとの購入件数を並べると、山の形が見えてきます。山が左に寄っていれば即決される商品。右になだらかに広がっていれば、比べて考えてから買われる商品です。

商品によって検討期間はどれくらい違う？

日用品や消耗品は数日以内に山が来やすく、高価格帯の商品や比較されやすい商品は山が右へ広がります。

下の図は、2つの典型的なパターンを示したイメージ図です。数値は説明のための架空のもので、実測値ではありません。

見てほしいのは、棒の山がどこにあるかです。即決型の商品は初日から数日で山が来ます。検討型の商品は山がなだらかで、2週間以上たってから買う人も少なくありません。

この違いが実務で効いてくるのは、広告の開始直後の判断です。検討型の商品ほど、始めて数日の数字で良し悪しを決めると誤りやすくなります。

広告の種類で検討期間は変わる？

同じ商品でも、認知を広げる配信と、検索に近い配信とでは、購入までの日数が変わることがあります。認知寄りの接触ほど長くなりやすい、というのが実務でよく語られる仮説です。

下の図は、その傾向を示したイメージ図です。こちらも実データではありません。

ポイントは棒の高さの差ではなく、向きのほう。認知目的の配信は、購入までに別の広告や検索をはさみやすく、そのぶん時間がかかります。指名検索やカテゴリの検索に近い配信は、購入までの距離が短い。

実際の日数は、商品や配信の設計で変わります。この仮説を自社のデータで確かめる手段として、Time to Conversionの集計が使えます。

成果を判断するまで何日待てばいい？

自社の商品で、購入の大半が入ってくるまでの日数を先に測り、その日数を待ってから判断します。一律の正解はありません。

成果を確認するまで待つ期間を、ここでは観測期間と呼びます。下の図は、観測期間を長くするほど、最終的な購入のうち何割を数えられるかを示したイメージ図です。

期間を延ばすほど、数えられる購入は右肩上がりに増えていきます。検討型の商品が多いアカウントほど、短い期間で切ったときに数え漏れる分は大きくなると考えられます。

現場でよく見るのは、キャンペーンが終わった翌週の数字で次の予算を決めてしまうケースです。検討期間の長い商品だと、その時点ではまだ購入が出そろっていません。

自社の検討期間が分かれば、判断の時期を前もって決められます。

商品のタイプ	購入までの日数の傾向	判断の時期の考え方
即決型（日用品・消耗品など）	数日以内に山が来やすい	1週間前後で傾向を見てよい
検討型（高価格帯・比較されやすい商品）	山がなだらかで、2週間以上かかる購入も多い	自社の日数分布を見て、大半が入るまで待つ
認知目的の配信	検索に近い配信より長くなりやすい	配信の終了直後ではなく、一定期間後に再集計する

表の日数は一般的な傾向で、実際の目安は自社のデータで確かめてください。

AMCで集計するときの注意点は？

集計できる人数の下限、結果の並び順、数えられる購入の範囲の3つです。どれも結果の読み違いにつながります。

1つ目は人数の下限。AMCは、一定の人数に満たない集計結果を出力しません。目安は100人です。日数の区切りを細かくしすぎると、小さなキャンペーンでは結果が消えてしまいます。期間を長めにとるか、区切りを粗くします。

2つ目は並び順。AMCの集計結果は、出力の順番が保証されていません。受け取った後で並べ替える前提で準備します。

3つ目は数えられる範囲。広告の接触にひもづけて数えられるのは、その接触に帰属した購入だけです。広告に触れていない人の購入は入りません。より広い範囲で検討期間を見たい場合は、FSIという拡張機能を使うと、広告に直接触れていない人の購入も含めて、長い期間をさかのぼって見られます。

いずれも、結果が必ずこうなるという話ではありません。分析を設計するときに踏まえておく前提です。

まとめ

Time to Conversionは、広告への初接触から購入までの日数を集計して、商品ごとの検討期間を数字で見る分析です。

検討期間は商品の性格や広告の種類で変わります。短い観測期間だけで広告を評価すると、まだ集計に入っていない購入を見落とします。

まずは自社の主力商品で、購入の大半が入るまで何日かかるかを確かめること。それが分かれば、広告を止める判断の時期も決められます。

自社のデータでこの日数を確かめたいけれど、AMCの扱いに手が回らない。そんなときは、私たち、むかしむかしの無料相談で一緒に見ることもできます。

本記事の図はいずれも構造を説明するためのイメージ図で、特定の会社の実測値ではありません。