UTM 命名規則: 即興の方法でマルチリージョン マーケティング アナリティクスのバインドを解除する
公開: 2022-11-14UTM は、クロスチャネル キャンペーンを管理するマーケティング担当者にとって一般的な方法です。 ただし、さまざまな市場や地域で製品を宣伝するチームにとって、UTM タグ付けは最優先事項になります。
よく考えられた UTM 命名規則がなければ、チームは広告費の効率を追跡できません。 つまり、正確にどのキャンペーン、チャネル、バナー、または製品がコンバージョンを生成したかを知りません。 複数の地域で追跡不可能なキャンペーンを開始するためのコストを追加すると、コンバージョンに帰することができない数千万ドルが発生することになります.
驚くべきことに、エンタープライズ レベルの企業では、命名規則や UTM タグ付け全体を無視するケースが非常によくあります。 私たちの経験から、大企業は 30% のケースで、その効果を追跡する機会がないままマーケティング予算を費やしています。
適切に設計された命名規則に基づいて UTM タグを使用することで、クロスチャネル マーケティング分析が適切に機能し、各マーケティング費用が収益成長に与える影響を評価できます。
クライアントの UTM 命名規則の開発、監査、調整を支援する中で、いくつかの教訓を引き出しました。
- 完璧な命名規則などというものはありません。
- 命名規則に従うことは重要だと誰もが言いますが、その背後にある真の価値を本当に理解している人はごくわずかです。
- すべてのサードパーティ ベンダー、フリーランサー、さらには社内の従業員が規則に従うことを保証するには、多大な努力が必要です。
この記事では、よく知られているが論争の的となっている UTM 命名規則のトピックを再検討し、UTM タグ付けに関する Improvado のベスト プラクティスを共有します。
命名規則モデルの選択
不可解なモデル
位置モデル
キー値モデル
キャンペーン追跡を自動化する UTM マクロ
命名規則モデルの選択
企業は、UTM タグを作成する際に次の 3 つのモデルに固執します。
- 不可解なモデル
- 位置モデル
- キー値モデル
それぞれに長所と短所があります。 それらを確認し、キー値モデルに決めた理由を見つけてみましょう。
不可解なモデル
暗号化モードでは、キャンペーン名は暗号化された ID に変わり、「utm_campaign=123581faj19fmv9910653fq」のようになります。 コードを解読するには、コードを参照ファイルと比較して、コードを読み取り可能な分類に変換する必要があります。
長所:
- UTM タグが部外者に読み取られるのを防ぎます
- キャンペーン名を変更してもIDはそのまま
短所:
- 構造はチームメンバーにはほとんど読めません
- UTM タグを作成したり、ルックアップ スプレッドシートを使用せずにその正確性を確認したりすることはできません
- コードが詰め込まれた解読用スプレッドシートはナビゲートが難しく、コンピューターがフリーズすることがよくあります
評決:暗号モデルで最大の効率を達成するには、プロセスを円滑に実行するための追加のツールと適切に設計された技術インフラストラクチャが必要です。 そうしないと、UTM タグで人的エラーが発生しやすくなります。

位置モデル
これは、すべての属性を並べて区切り記号で区切る、最も一般的な UTM タグ付け方法の 1 つです。
例えば:
en_20072022_li_social_paid_summersale
この例では、最初の位置で言語、2 番目の位置でキャンペーンの開始日、次にチャネル (LinkedIn)、キャンペーンのメディア、キャンペーンの種類、最後にキャンペーンのトピックを追跡しています。
長所:
- コードを解読するために追加のファイルを必要としないため、はるかに読みやすいモデルです。
- 属性の正確性を簡単に確認できます。
短所:
- モデルは注文に依存します。 属性の 1 つが欠けていると、キャンペーン全体のパフォーマンスを追跡できません。
- キャンペーンに該当しない場合でも、各ポジションを埋める必要があります。 一部のパラメーターは「_na_na_」のように見える場合があります。
- どの位置が何を表しているかを覚える必要があります。
- 新しい属性ごとに、タグの読み取りと作成が難しくなります。
評決:このモデルはエントリーレベルの分析には適していますが、キャンペーンの複雑さが増すにつれて修正する必要があります。
キー値モデル
これは、最も柔軟で便利なモデルであり、Improvado で日常的に使用しているモデルです。
命名規則には次のものがあります。
- 属性コード。 たとえば、「cid」はキャンペーン ID、「pr」は商品名を表します。
- 属性値。 たとえば、Twitter の場合は「tw」、LinkedIn の場合は「li」です。
- コードと値の間の区切り文字。 通常はハイフン「-」で区切ります。 たとえば、「pr-backpack」です。
- 各コード値ペア間の区切り文字。 チームごとに「!」、「:」、「|」などの区切り文字を使用します。 たとえば、「la-en|pr-backpack」です。
長所:
- モデルは、複雑なスプレッドシートにも、タグ内の属性の位置にも依存しません。
- 人間と機械の両方が読めるように設計されています。
- 順番は関係ありません。
- 常にすべての属性を入力する必要はありません。
- ダッシュボードに適しています。
短所:
- デリミタを見落としやすいため、モデルを入力するのが難しくなります。
- 属性の背後にある意味を学ぶ必要があります。
評決:このモデルのすべての利点を考慮すると、マーケティング分析に最も効果的であることがわかります。 読みやすく、スケーラブルで、UTM マクロ (後で説明します) で簡単に自動化でき、最終的には、わかりやすいキーとグループ化が必要なアクティビティに適しています。
このモデルはマシン処理に適しているため、ダッシュボードでの使用が容易になります。 たとえば、Data Studio で自動ドロップダウンを作成し、必要な属性に基づいてダッシュボード全体をフィルタリングできます。
キャンペーン追跡を自動化する UTM マクロ
UTM タグのエラーの背後には、主に 2 つの理由があります。
- マーケティング担当者は、独自の命名規則を十分に認識していません
- マーケティング担当者はパラメーターを手動で入力する必要があり、プロセスで間違いを犯す
マクロは、これらの問題の両方を解決します。 これらは、UTM タグに精通している企業にとって不可欠です。
UTM マクロには次の利点があります。
- さまざまなキャンペーン パラメータを手動で処理する必要はありません
- 新しい UTM タグを作成する際の人的エラーの可能性を最小限に抑えます
- 新しい広告キャンペーンの UTM タグの作成にかかる時間を短縮
Google 広告キャンペーンを追跡するために使用するマクロの例を次に示します。
{lpurl}?utm_source=google&utm_medium=cpc&utm_campaign=n-discovery-usa&utm_content=cid_{campaignid}|gid_{adgroupid}|adid_{creative}|phid_{targetid}&utm_term={keyword}&placement={ifsearch:search}{ifcontent:表示}コンテンツ={クリエイティブ}
それを別々の部分に分解しましょう:
- {lpurl}は、ユーザーがアクセスしたランディング ページの URL を表します。
- utm_source、utm_medium、および utm_campaign は、キャンペーンを開始する前に定義できるカスタム セット パラメーターです。
- cid_{campaignid}属性は、キャンペーン ID を自動的に取得します。
- gid_{adgroupid}属性は、広告グループ ID を自動的に取得します。
- adid_{creative}属性は、広告で使用されているコンテンツを自動的に取得します。
- phid_{targetid}は、キーワードの ID を返します。
- utm_term={keyword}は、検索クエリに一致する正確なキーワードを返します。
- placement={ifsearch:search}により、広告が Google 検索ネットワークのサイトからクリックされたことがわかります
- {ifcontent:display}は、広告が Google ディスプレイ ネットワークのサイトからクリックされたことを示します
- content={creative}は、広告の一意の ID を返します。
マクロは、このすべての情報を収集します。 広告プラットフォームの必須フィールドに入力するだけです。
適切な UTM 命名規則は、市場での位置を定義します
十分に考え抜かれた命名規則は、十分な情報に基づいたキャンペーンの決定と、広告予算の浪費との違いを生みます。 UTM タグは、データドリブン アトリビューション、入札戦略の調整、およびあらゆる種類のマーケティング分析のニーズに不可欠です。
Impprovado は、業界やマーケティングのユースケースに合わせた命名規則の作成を支援します。 適切な命名規則と UTM 監査ダッシュボードを使用すると、キャンペーン分析に集中し、マーケティング費用の効率を正確に追跡できます。
マーケティング分析のニーズについては、Improvado にお問い合わせください。
