Wantを用いないコミュニケーション

「ご家族は可能な限りの治療を希望されますか?」「延命治療を希望されますか?」「1分1秒でも頑張りたいですか?」。こうした「〇〇を希望しますか?」というwantを用いたコミュニケーションを救急集中治療領域の医療者はしがちである。しかし,こうした聞き方は避けるべきだ。「〇〇を希望しますか?」と聞いてはいけない理由として,Schwarzeらは以下の3点を理由として挙げている4)

1)どの治療を選択するかにフォーカスしてしまい,なぜ選んだかのプロセスがわからない。
2)非現実的な願望を持つ。直感と感情で判断しやすい。
3)家族の「希望します」の意思表示を撤回することは意見の対立につながる。

筆者は「家族が(治療の)フルコースを希望しているのですが,どうすれば良いですか」と質問を受けることがあるが,これはwantで聞くことにより発生している問題かもしれない。このような場合は「もし〇〇さんが今のお話を聞いているとしたら,ご本人はこの状況について何と言われるでしょうか」という表現を使うことを勧めている。ポイントは「希望する」ではなく,「言う」「考える」「思う」という言葉を使う点だ。聞き方を少し変えるだけで,家族は患者本人の価値観を考えて,患者の過去の言葉やどんな経験をしてきたかについて語ることができる。

信頼区間を99.5%に設定し、表示回数が100回、期待クリック率が50%の場合のクリック率の下限は約30.6%、上限は約69.4%となる

一般的に信頼区間は95%を使いますが、考え方によっては5%の出現率って結構高いと思いませんか?ということで信頼区間を99.5%まで拡張させた場合のメンテナンスの目安を考えてみたいと思います。

クリック率10%を期待する場合

ChatGPTに聞いてみたところ

信頼区間を99.5%に設定した場合、表示回数が100回の場合のクリック率10%の下限は約2.3%、上限は約17.7%となります。

とのこと。

クリック率50%を期待する場合

これはちょっと極端だけど同じく聞いてみた。表示回数100回時点で検討する場合を想定。

信頼区間を99.5%に設定し、表示回数が100回、期待クリック率が50%の場合のクリック率の下限は約30.6%、上限は約69.4%となる

下限30.6%とのことです。

どんなメンテを想定してるか?

クリック率50%というのは非現実的な話。ここではCV率50%程度を期待できる簡単なマイクロコンバージョンを想定。GA4 のuser_engagement イベントみたいなやつ。

条件:信頼区間を99.5%、表示回数:20、期待クリック率:50%

信頼区間を99.5%に設定し、表示回数が20回、期待クリック率が50%の場合のクリック率の下限は16.5%、上限は83.5%となります。この信頼区間は比較的広く、信頼性がやや低いと言えます。

表示回数をクリックに、クリック率をCV率に置き換えて考える。クリック数:20を達成した段階でCV率が下限の16.5%を達成出来てない場合、今後試行回数を重ねてもCV率50%を見込み無いと判断して除外対象とする。みたいな感じ。クリック数20に対する16.5%は3.3。なるほど、なんとなくイメージしやすい数字です。クリック数10だとCV0はありえる(信頼区間内)だと判定だったので20で試すとそれなりの数字が出ました。

ちなみに、クリック数10でも信頼区間を一般的な95%として計算すると

信頼区間を95%に設定し、表示回数が20回、期待クリック率が50%の場合のクリック率の下限は10.6%、上限は89.4%となります。この信頼区間は比較的広いですが、信頼性が高いと言えます。

95%判定ならクリック10回で判定できるのか。。。キーワードの種類は膨大。クリック;1がロングテールでずらーと続く。正直クリック20回というのはハードルが高い。95%判定。クリック10回で除外判定していく方が現実的か。下限10.6%ってことは10の1ならセーフ。10-0ならアウト。まあそんな感じだな。

クリック率10%を目標とする場合、表示回数22回でクリック0ならその目標は叶わない

ChatGPTに聞いてみた。「表示回数X回以上あってクリック0ならクリック率10%が見込めないと判断できる」Xの値を教えて。

回答はこちら

クリック率が10%であると仮定し、信頼区間95%で考えた場合、クリックが0である回数がX回以上になると、クリック率が10%という仮説を棄却することができます。このとき、Xの値は以下のようになります。

クリック率pの二項分布に基づいて、クリックが0回である確率は以下の式で求められます。

P(X=0) = (1-p)^n

ここで、P(X=0)を0.05以下にする最小のnを求めると、

(1-p)^n <= 0.05

(0.9)^n <= 0.05

n >= log(0.05) / log(0.9) ≒ 21.85

となります。したがって、表示回数は22回以上必要となります。ただし、この計算はあくまでも理論上の話であり、実際のデータにおいては、多様な要因によってクリック率が変動することがあるため、統計的手法に加えて適切な仮説検定や分析が必要です。

とのことです。確率論上、22回程度判断できそう。除外キーワードの選定に使いたいと思います。

同じくCV率:1%を期待する場合、「n >= log(0.05) / log(0.99) ≒ 459.45」となり、460クリックで0CVなら、クリック率1%の期待が棄却されるとのこと。これまで個人的には400クリックを目安としてましたが正確には460クリックだそうです。

キーワードメンテナンスのシチュエーションを考えると、「表示回数X回以上でクリック率がY回未満のものはクリック率10%が期待できないから除外」のようにしたい。同じく質問してみると、

  • クリック22回以上とする場合:クリック率0.55%未満
  • クリック30回以上とする場合:クリック率0.86%未満

とのことです。

レスポンシブ検索広告でズバッと訴求できる場合、クリック率10%以上でることはザラにあります。クリック率10%を期待できるキーワードを探していく場合の参考にしたいと思います。

SKU考察 参考サイト

ECサイト運営時に考えるべきSKU。もれなくかぶりなくSKUを決めたい。何も考えずに「A01」とか決めれたらどんなに楽だろう。

一度設定したSKUはAmazonやRakutenなどのモール共有で設定したいところだけど、こんな記事も発見

意図しないSKUが設定されたりするケースがあるみたいですが、フォーラム内では「仕様通りじゃないか?」という意見も。

Amazonではバリエーション登録する際に、同じ商品を「バリエーションの親」「バリエーションの子」のような形で登録します。親子それぞれにSKUが設定されてしまうので、本来の運用ルールでは採番できなくなるようです。

Meta広告(Facebook広告) コンバージョンAPI参考リンク

Meta広告(Facebook広告)のコンバージョンAPIを設定するにあたり参考になりそうなリンク先をメモ

手動設定だとちょっと手間なんですよね。これがShopifyなら一発連動。初めて連動したときは感動しました。すごいよShopify。

Google広告 オーディエンスの「型」

Google広告のオーディエンス。項目に「型」というものがあり、フィルタでも「型」を絞り込めます。フィルタ画面がこれ

Google広告 オーディエンス 型

展開したものがこれ。

  • ユーザーがお客様のビジネスを利用した方法
    • 類似セグメント
    • 組み合わせリストのセグメント
    • ウェブサイトを訪れたユーザー
    • アプリユーザー
    • YouTube ユーザー
    • 顧客リスト
    • Ads Data Hub
    • アプリ + ウェブの訪問者
  • ユーザーが積極的に調べている情報や立てている計画
    • 購買意向強: その他
    •  購買意向の強いセグメント
    • ライフイベント
  • ユーザーの属性
    • 詳しいユーザー属性
  • ユーザーの興味や関心、習慣
    • アフィニティ セグメント
    • アフィニティ: その他
  • 選択したカスタム オーディエンス セグメント
    • カスタム セグメント
  • 選択した統合オーディエンス セグメント
    • 統合セグメント

運用者としての感想

個人的には「型」を意識してオーディエンスを設定はしていません。一番項目の多い「ユーザーがお客様のビジネスを利用した方法」の内訳を見ても、新規向けやリマケ向けが混じっていることが分かります。この入り混じった「型」でフィルタした集計値で得られる情報は多くありません。

ただ、Google広告として「型」というフィルタ軸を作っているということは、それなりの意図があるのだと思います。うまく活用できるように意識して見ようと思いました。

Amazon AWS の IAM ユーザーって何だ?

クライアントが多言語サイト構築中ということもあって、「Amazon Translate」なるAWSのアプリを使うことになりました。Google翻訳やDeepLなど、ログイン無しでブラウザからアクセスできるプロダクトもありますが、対応言語数の多さでAmazon Translateを使うことに。

管理人としてのAWSアカウントを作り、いざログインしようとするとログイン画面はこんな感じ。

IAMユーザーって何?

管理者とは別の一般ユーザーみたいなことかな?と思いつつ、これ何の略なのか?みたいなことについて調べて見ました。

IAMはIdentity and Access Managementの略です。AWSアカウントにおける「認証・認可」の役割を担うサービスとなっています。IAMは各サービスへのアクセスを管理するもので、なかでもアクセスする「人」に対して付与するものを「IAMユーザ」と言います。

IAM ユーザーの作成手順 – サーバーワークス

IAMは「Identity and Access Management」の略とのこと。やはりAWSにログインするログインユーザーのようでした。上記記事元のサーバーワークスさんのページ、関連領域に関してかなり詳しく解説がありました。

IAMユーザは、AWSアカウント利用者ごとに作成しましょう。 1ユーザを複数人共有し、ログインすることは可能ですが、誰が何の操作をしたのか追跡が出来なくなります。

とあったので、スタッフ全員分のIAMアカウントを作りたいと思います。

商品起点の10段階分類

  1. (そのジャンルの商品自体を)知らない。
  2. 知っているが、そこまで興味はわかず、使ったことはない。
  3. 知っているが、使いたくないと思っている。
  4. いつかは使いたいと思っているが、使ったことはない。
  5. 以前は使っていたが、今は使っていない(また使うかもしれない)。
  6. 以前は使っていたが、今はやめており、今後も使う気はない。
  7. 今も使っているが、良いものがあれば乗り換えてもよい。
  8. 今も使っているが、可もなく不可もなく、今のところ替える気もない。
  9. 今も使っており、満足しているので替える気がない。
  10. そのジャンルの商品が好きで、色々試したい。

木下 勝寿. ファンダメンタルズ×テクニカル マーケティング (Japanese Edition) (p.79). Kindle 版.

ユーザーニーズの9段階分類

  1. 対策の必要性に気づいていない。
  2. 対策の必要性に気づいてはいるが「悩みや痛みは一時的なもの」だと思っている。
  3. 対策の必要性を自覚しているし、悩みや痛みは一時的ではないと思っているが、何も手を打っていない(探してもいない)。
  4. 対策を色々検討し始めている。
  5. 対策を色々検討してかなり詳しい状態。
  6. 対策の手を打ち始めた(何らかの商品を買った)。
  7. 既にお気に入りの対策のための商品があり、満足している。
  8. お気に入りの商品はあるが、「他にもっと良いものはないか」と思っている。
  9. 色々使ったが結局満足するものはなかった。

木下 勝寿. ファンダメンタルズ×テクニカル マーケティング (Japanese Edition) (pp.74-75). Kindle 版.

 

Google広告 自動適用 NG集

Google広告の「最適化案」に「自動適用」なるメニューが追加されたのが2021年4月14日。それから約1年が経過しました。

設定画面はこんな感じ

色々と自動化メニューがあって、オンオフをそれぞれコントロールするような使い方。各メニューがどのような動きをするのか分からないのでひとまずぜんぶチェックを入れて様子を見てきました。最近、少しずつ動作が分かってきました。ということで、

  • ONにしたほうがよさそうなもの
  • ONは慎重にと感じたもの

を紹介したいと思います。

ONにしたほうがよさそうなもの

入札と予算>コンバージョントラッキングをアップグレードしましょう

これはまだ自動化適用されたことは無いのですが、理屈でいうと素晴らしい機能。コンバージョンを設定する際に「アトリビューションモデル」なる設定があります。貢献度を振り分ける設定です。この設定、最初はこんなかんじで「データドリブン」という設定は選択できないようになっています。

ある程度データがたまらないと選べないようなのですが、「コンバージョントラッキングをアップグレードしましょう」がONになっていると、データドリブンが使えるようになったときに自動的に「データドリブン」に設定されるようです。機械学習の仕組み上、データドリブンによる貢献度振り分けが一番運用効率が良いそうです。であれば、ONでしょ。

ONは慎重にと感じたもの

キーワードとターゲティング> 最適化されたターゲティングを使用する

これは運用者の方針次第だと思いますが、個人的には要注意だと感じました。マーケティングファネルような考え方で広告を動かしたい場合、「ボトムファネル」のようなターゲット(オーディエンス)を設定することがあります。この場合、配信オーディエンスはかなり「限定的」な配信となります。こうした運用をしたい場合に「最適化されたターゲティングを使用する」がONになっていると。。。おやおや、知らないうちにターゲットが拡張され、想定外の配信がされているじゃありませんか。レポート上、拡張設定で配信された結果は分かりますが、個人的には勝手に拡張されたくないな。ということで、僕はこの機能はOFFにしています。