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アフィニティカテゴリ
アフィニティカテゴリとは
マーケティング戦略を考えるうえで、商品やサービスを認知してもらうための第一歩としてアフィニティカテゴリが活用されています。
この記事では、アフィニティカテゴリとは何なのか、実際に活用するにはどうしたらいいのかについて解説していきます。
アフィニティカテゴリの意味
アフィニティカテゴリとは、広告を配信する際にユーザーの好みや趣向によって分類されたカテゴリを使ってアプローチできるGoogleの機能のことです。
Googleなどの広告プラットフォームでは、このアフィニティカテゴリを利用して、広告のターゲットユーザーを設定できます。
具体的には、ユーザーの検索履歴や訪問したサイトの履歴を分析し、検索エンジンが自動的にユーザーを適切なカテゴリに分類します。そのため、広告を配信する際には、適切なアフィニティカテゴリを選ぶだけで簡単に活用できます。
カスタムアフィニティやカスタムインテントとの違い
カスタムアフィニティとは、より詳細にユーザーをカテゴライズしたり、自社に合った分類方法を使うために、手動で定義できるようにした機能です。アフィニティカテゴリを自社向けにカスタムするようなイメージです。
カスタムインテントは、ユーザーの好みではなく、商品やサービスに対する購入意思や関心などで分類したカテゴリを使ってターゲティングしていく機能です。
アフィニティカテゴリやカスタムアフィニティがユーザーの好みに基づくのに対し、カスタムインテントは購入意思に基づく分類であるため、カスタムアフィニティよりもコンバージョンに結びつく可能性が高いターゲティングであるというのが特徴です。
現在は、「カスタムオーディエンス」という名前に変更され、一つのツールにまとめられています。
アフィニティカテゴリの特徴
アフィニティカテゴリは、興味やライフスタイルに基づく分類で、ブランド認知の向上に効果的です。
アフィニティカテゴリ一覧
| 銀行、金融 | |||
|---|---|---|---|
| 投資家 | |||
| 美容、健康 | |||
| 美容のプロ | |||
| 頻繁にサロンに行く | |||
| フード、ダイニング | |||
| カフェの常連客 | |||
| 料理好き | |||
| 簡単クッキング派 | |||
| シェフ志望 | |||
| ファストフード好き | |||
| グルメ | |||
| 頻繁に外食 | |||
| 飲食店(食事時間別) | |||
| 朝食は頻繁に外食 | |||
| 夕食は頻繁に外食 | |||
| 昼食は頻繁に外食 | |||
| 家庭、園芸 | DIY愛好者 | ||
| インテリア好き | |||
| ライフスタイル、趣味 | |||
| アート、演劇好き | |||
| 家族向け | |||
| ファッショニスタ | |||
| ライブイベントに頻繁に参加 | |||
| エコライフ派 | |||
| ナイトライフマニア | |||
| アウトドアマニア | |||
| ペット好き | |||
| 猫派 | |||
| カメラ愛好家 | |||
| 冒険好き | |||
| メディア、エンターテイメント | |||
| 読書好き | |||
| コミック、アニメファン | |||
| ゲーマー | |||
| アクションゲーム好き | |||
| アドベンチャー、戦略ゲーム好き | |||
| カジュアル、ソーシャルゲーム好き | |||
| レースゲーム好き | |||
| ゲームマニア | |||
| ロールプレイングゲーム好き | |||
| シューティングゲーム好き | |||
| スポーツゲーム好き | |||
| テレビのライトユーザー | |||
| 映画好き | |||
| アクション、アドベンチャー映画派 | |||
| コメディ映画派 | |||
| ファミリー映画派 | |||
| 恋愛、ドラマ映画派 | |||
| SF、ファンタジー映画派 | |||
| 南アジア映画派 | |||
| 音楽好き | |||
| ブルース派 | |||
| クラシック派 | |||
| カントリー派 | |||
| エレクトロニカ、ダンス派 | |||
| フォーク、伝統音楽派 | |||
| インディーズ、オルタナティブロック派 | |||
| ヘヴィメタル派 | |||
| ポップス派 | |||
| ラップ、ヒップホップ派 | |||
| ロック派 | |||
| スペイン語ミュージック派 | |||
| ワールドミュージック派 | |||
| テレビ好き | ファミリー向けテレビ派 | ||
| ゲーム、リアリティ、トークショー派 | |||
| SF、ファンタジー派 | |||
| コメディ派 | |||
| ドラマ派 | |||
| ニュース、政治 | |||
| ニュース好き | |||
| ローカルニュース好き | |||
| 政治ニュース好き | |||
| エンタメニュース好き | |||
| 男性向けメディア派 | |||
| 女性向けメディア派 | |||
| ショッピング好き | |||
| バーゲン志向 | |||
| 高級店志向 | |||
| 買い物好き(店舗タイプ別) | |||
| コンビニエンスストア | |||
| スーパーマーケット | |||
| コストパフォーマンス志向 | |||
| スポーツ、フィットネス | |||
| スポーツファン | アメリカンフットボールファン | ||
| オーストラリアンフットボールファン | |||
| 野球ファン | |||
| バスケットボールファン | |||
| ボート、ヨットファン | |||
| クリケットファン | |||
| サイクリング好き | |||
| 格闘技、レスリングファン | |||
| ゴルフファン | |||
| ホッケーファン | |||
| オリンピックファン | |||
| ラケットボールファン | |||
| ラグビーファン | |||
| ランニング好き | |||
| スキー好き | |||
| サッカーファン | |||
| 水泳好き | |||
| テニスファン | |||
| ウォータースポーツ好き | |||
| テクノロジー | |||
| モバイルファン | |||
| ソーシャルメディアファン | |||
| ハイテク派 | |||
| オーディオ好き | |||
| クラウドサービスのヘビーユーザー | |||
| ハイエンドパソコン好き | |||
| ホームオートメーション好き | |||
| 旅行 | |||
| 出張旅行者 | |||
| 旅行好き | |||
| 家族旅行派 | |||
| 豪華旅行派 | |||
| 乗り物、交通機関 | |||
| 二輪/四輪マニア | |||
| 二輪マニア | |||
| 高性能車、高級車マニア | |||
| トラック、SUVマニア | |||
| 公共交通機関の利用者 | |||
| タクシーの利用者 |
実際の設定方法と手順
次に、実際にアフィニティカテゴリを設定する手順を順番に確認します。
1.キャンペーンや広告グループの作成
まずは、キャンペーンや広告グループを作成します。
2.オーディエンス
次に、設定したいキャンペーンもしくは広告グループを選択します。
左側の欄にオーディエンスという項目が出てくるので、そこを選択して青い新規作成のアイコンをクリック、オーディエンスを編集します。
こうすることで、アフィニティカテゴリを設定することができるようになります。
3.アフィニティカテゴリの設定
「オーディエンスを編集」のページにある閲覧という項目から任意のアフィニティカテゴリを設定することができます。
アフィニティカテゴリは、「スポーツ、フィットネス」や「テクノロジー」といった大枠のカテゴリと、その中の「野球ファン」「水泳ファン」といったより詳細なカテゴリを選択することができます。配信する広告に合わせて選択するようにしましょう。
最後に保存を押して設定の完了です。
活用のポイント
アフィニティカテゴリは、ユーザーの検索履歴などを参考に、ユーザーの好みを推測しています。検索したからと言って本当に好きなのかは分かりませんし、必ず購入するというわけでもないということに注意が必要です。
いきなりコンバージョンに繋げようとするのではなく、自社の商品やサービスを認知してもらうための施策として活用するのがお勧めです。
アフィニティカテゴリを活用して認知度を高め、リマーケティングなど他のマーケティング施策と組み合わせてコンバージョンに繋げるという意識が重要です。
まとめ
アフィニティカテゴリとは、ユーザーの好みやライフスタイルに基づくターゲティングを可能にする分類です。
アフィニティカテゴリを使ったカスタムアフィニティは、ブランド認知を高めるための効果的なツールとなります。アフィニティカテゴリを利用して、より効率の良いターゲットにリーチし、マーケティングを効果的に行うことができます。
よくある質問
Q1. ユーザーがアフィニティカテゴリごとに分類される仕組みを教えてください。
A1. ユーザーの検索履歴や閲覧履歴といった行動履歴をもとに、そのユーザーの好みをカテゴライズします。
Q2. 「検索したからと言って本当に好きなのかは分かりません」とはどういう意味ですか。
A2. 行動履歴はアカウントに紐づけられていますが、そのアカウントを使用したのは本人ではない可能性があります。例えば、インターネットデバイスを持たない子供に貸したかもしれませんし、友人に頼まれて代わりに検索したかもしれません。また、仕事で必要になったからなど、自分の興味以外で検索を行う可能性もあります。
しかし、コンピューターはこういった検索を判断できないので、すべて一律にアフィニティカテゴリに分類するためのデータとして扱います。