広告運用は、日々数字の変動を把握しながら、適時最適なアクションを行っていく業務だと捉えることが出来ます。Googleなどの広告管理画面内の業務に関しては日々自動化が進んでおり、スピード感を持って最適化していくことが可能です。では広告管理画面以外の業務に関してはどうでしょうか。広告管理画面以外で発生する業務は人の手を介する内容も多く、広告の自動化のスピードほどは最適化されていないのではないかと考えています。そこでプログラミングという方法を用いて広告管理画面以外の業務を最適化を行っていきたいと思います。

改めて自動化出来ることを考える

マーケティング業務はクリエイティブな要素がある一方、数字を基に判断・分析するということから、数字集計などの繰り返し業務・定点観測業務も多く存在します。これらの業務に関しては、以前自動化できること・出来ないこととして記事にもあげていますのでこちらをご確認ください。

【広告運用自動化】自動化出来ること・できないことについて考えてみる

特定のキーワード調査や関連する競合の調査は、広告運用において重要な調査の一つでありかつ比較的自動化しやすい業務でもあります。まずはこの業務について自動化を進めていければと思います。

WEB業務最適化にはPythonが適している

スクレイピング(ウェブサイトから任意の情報を収集・成形する技術)に関しては既に様々ツールがすでに存在します。しかし今回はプログラミングで解決する方法を考えます。コストの側面もありますが、ある程度叶えたい内容を臨機応変に対応できることを優先したいためです。ではどのプログラミング言語が良いのでしょうか。私はPythonが良いと考えています。

コードがシンプルで、プログラミング初心者でも始めやすい

Pythonは比較的短いコードでプログラムを組むことが出来ます。一つ一つの構文が短く、プログラム初心者であっても理解がしやすい言語となっています。

ライブラリが豊富。スクレイピングに関する事例も多い

コードが短いことにもつながりますが、Pythonは多くのライブラリが存在します。ライブラリとは目的別に作られた複数のプログラムをまとめたもので、読み込むだけで利用することが出来ます。スクレイピングに必要なブラウザ操作に関するライブラリも存在し、事例も多く利用しやすいです。

データ分析につなげやすい

Pythonは分析に関するライブラリも多く存在し、数字を基に何らかの行動を起こしていく広告運用と相性が良いです。

業務自動化:競合調査

広告運用において重要な情報である競合の訴求内容。まずはPythonを使用して、競合調査を行いたいと思います。なおスクレイピングを行う際はいくつかの注意点も存在します。行う際はルール範囲の中で行うことを徹底します。

【WEBスクレイピング】データ自動収集で広告運用を加速する

そして実際に稼働しながら、改善点を修正していきます。

繰り返し業務はPythonで自動実行。自動化出来るを範囲を広げていく。

競合調査は手動で行えば1日5分ほどの作業内容ではありますが、自動化することで業務時間を短縮することが出来ます。その分クリエイティブを要する他の業務に時間を費やるようになります。その他にも自動化出来ることは色々あるので、試しながら進めていきます。それではまた!

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Hiroshi Shimada

リクルートにて求人広告制作のディレクター、Googleにてアカウントマネージャーをそれぞれ経験。その後、健康コーポレーション(現RIZAP)にて、WEB施策のデータ分析を行う部署を統括。直近10年はWEBマーケティングに専念しているが、広告領域の業務で言えば22年の経験。オンライン・オフラインどちらの戦略立案・実施・分析においても、知識・経験が圧倒的に豊富なマーケター。

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