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エグゼクティブサマリー
パブリッシャー全体のトラフィックは過去2年間ほぼ横ばいで、わずか5％しか増加していない一方で、コンバージョンは14％、サブスクリプション収益は28％急増しました。オーディエンス数が減少している場合でも、パブリッシャーの大部分は、ユーザー獲得と解約防止戦略を改善することで、ARPU（ユーザー当たりの平均売上）が増加しています。実際に、全体収益は21%増加し、ARPUは24ドルから29ドルになりました。 また、トラフィックが減少したサイトのうち、76%で収益、そして54%でコンバージョンが増加しています。
これは、パブリッシャーが単にトラフィックに焦点を当てるのではなく、価値の高いユーザーのリテンションやエンゲージメント向上に戦略をシフトしていることを意味しています。ソーシャルメディアからの流入の減少やAIに関する懸念、サードパーティクッキーの不確実性といった課題がある中、パブリッシャーはオーディエンスの価値を最適化する方法を見つけ、エンゲージメントや LTV （ 顧客生涯価値）、リテンション施策を優先することで、トラフィックが伸び悩んでいる状況でも成功を収めることができます。
エグゼクティブサマリー
パブリッシャー全体のトラフィックは過去2年間ほぼ横ばいで、わずか5％しか増加していない一方で、コンバージョンは14％、サブスクリプション収益は28％急増しました。オーディエンス数が減少している場合でも、パブリッシャーの大部分は、ユーザー獲得と解約防止戦略を改善することで、ARPU（ユーザー当たりの平均売上）が増加しています。実際に、全体収益は21%増加し、ARPUは24ドルから29ドルになりました。 また、トラフィックが減少したサイトのうち、76%で収益、そして54%でコンバージョンが増加しています。
これは、パブリッシャーが単にトラフィックに焦点を当てるのではなく、価値の高いユーザーのリテンションやエンゲージメント向上に戦略をシフトしていることを意味しています。ソーシャルメディアからの流入の減少やAIに関する懸念、サードパーティクッキーの不確実性といった課題がある中、パブリッシャーはオーディエンスの価値を最適化する方法を見つけ、エンゲージメントや LTV （ 顧客生涯価値）、リテンション施策を優先することで、トラフィックが伸び悩んでいる状況でも成功を収めることができます。
エグゼクティブサマリー
パブリッシャー全体のトラフィックは過去2年間ほぼ横ばいで、わずか5％しか増加していない一方で、コンバージョンは14％、サブスクリプション収益は28％急増しました。オーディエンス数が減少している場合でも、パブリッシャーの大部分は、ユーザー獲得と解約防止戦略を改善することで、ARPU（ユーザー当たりの平均売上）が増加しています。実際に、全体収益は21%増加し、ARPUは24ドルから29ドルになりました。 また、トラフィックが減少したサイトのうち、76%で収益、そして54%でコンバージョンが増加しています。
これは、パブリッシャーが単にトラフィックに焦点を当てるのではなく、価値の高いユーザーのリテンションやエンゲージメント向上に戦略をシフトしていることを意味しています。ソーシャルメディアからの流入の減少やAIに関する懸念、サードパーティクッキーの不確実性といった課題がある中、パブリッシャーはオーディエンスの価値を最適化する方法を見つけ、エンゲージメントや LTV （ 顧客生涯価値）、リテンション施策を優先することで、トラフィックが伸び悩んでいる状況でも成功を収めることができます。
トラフィックの推移
量より質へ
2022年第3四半期から2024年第3四半期にかけて、世界的なトラフィック成長が5％であったことを考えると、参照元トラフィックが分散されているためにメディアの成長が鈍化したという考えは、正しく課題を捉えていることにはなりません。
トラフィックの推移
量より質へ
2022年第3四半期から2024年第3四半期にかけて、世界的なトラフィック成長が5％であったことを考えると、参照元トラフィックが分散されているためにメディアの成長が鈍化したという考えは、正しく課題を捉えていることにはなりません。
トラフィックの推移
量より質へ
2022年第3四半期から2024年第3四半期にかけて、世界的なトラフィック成長が5％であったことを考えると、参照元トラフィックが分散されているためにメディアの成長が鈍化したという考えは、正しく課題を捉えていることにはなりません。
2024年第3四半期と2022年第3四半期 トラフィック、コンバージョンと収益成長の比較
2024年第3四半期と2022年第3四半期 トラフィック、コンバージョンと収益成長の比較
2024年第3四半期と2022年第3四半期 トラフィック、コンバージョンと収益成長の比較
一部のパブリッシャー、特に政治系サイトでトラフィックが減少しているのは、ソーシャルメディアからの流入が減少したことが主な要因ですが、その他多くのパブリッシャーは安定を保っているか、さらなる成長を遂げています。
一部のパブリッシャー、特に政治系サイトでトラフィックが減少しているのは、ソーシャルメディアからの流入が減少したことが主な要因ですが、その他多くのパブリッシャーは安定を保っているか、さらなる成長を遂げています。
一部のパブリッシャー、特に政治系サイトでトラフィックが減少しているのは、ソーシャルメディアからの流入が減少したことが主な要因ですが、その他多くのパブリッシャーは安定を保っているか、さらなる成長を遂げています。
参照元のあるトラフィックの傾向
参照元のあるトラフィックの傾向
参照元のあるトラフィックの傾向
これまで、Googleはサイトのトラフィックに安定的な貢献をしてきましたが、今後はGoogleの戦略の変化がもたらすリスクについて考える必要があります。
Googleは依然としてトラフィックとコンバージョンの両方において主要な参照元であり、実際にトラフィックの24%がGoogleから来ているのに対して、Facebookからはわずか1%となっています。その一方で生成AIによる検索サービスの提供が、将来の検索パターンに影響を与える可能性があります。
これまで、Googleはサイトのトラフィックに安定的な貢献をしてきましたが、今後はGoogleの戦略の変化がもたらすリスクについて考える必要があります。
Googleは依然としてトラフィックとコンバージョンの両方において主要な参照元であり、実際にトラフィックの24%がGoogleから来ているのに対して、Facebookからはわずか1%となっています。その一方で生成AIによる検索サービスの提供が、将来の検索パターンに影響を与える可能性があります。
これまで、Googleはサイトのトラフィックに安定的な貢献をしてきましたが、今後はGoogleの戦略の変化がもたらすリスクについて考える必要があります。
Googleは依然としてトラフィックとコンバージョンの両方において主要な参照元であり、実際にトラフィックの24%がGoogleから来ているのに対して、Facebookからはわずか1%となっています。その一方で生成AIによる検索サービスの提供が、将来の検索パターンに影響を与える可能性があります。
検索とソーシャルメディアにおけるコンバージョンシェア
検索とソーシャルメディアにおけるコンバージョンシェア
検索とソーシャルメディアにおけるコンバージョンシェア
この不透明な未来は、パブリッシャーが参照元を多様化し、オーディエンスのエンゲージメント戦略を強化する必要性を一層高めています。 トラフィックの増加に期待できない中で、ウェブサイトに訪れる全てのオーディエンスの価値はこれまで以上に重要です。オーディエンスとのエンゲージメント形成やコンバージョンへ導くためには、カスタマージャーニーのあらゆる段階に応じて戦略を構築する必要があります。 初訪ユーザーには、2ページ目を閲覧してもらうことに注力し、再訪ユーザーには、ニュースレター登録を通じてメールアドレスの取得を目指します。そして、すべてのユーザーセグメントにおいて、コンバージョンの可能性を予測するプロペンシティ（傾向分析）を活用します。
この不透明な未来は、パブリッシャーが参照元を多様化し、オーディエンスのエンゲージメント戦略を強化する必要性を一層高めています。 トラフィックの増加に期待できない中で、ウェブサイトに訪れる全てのオーディエンスの価値はこれまで以上に重要です。オーディエンスとのエンゲージメント形成やコンバージョンへ導くためには、カスタマージャーニーのあらゆる段階に応じて戦略を構築する必要があります。 初訪ユーザーには、2ページ目を閲覧してもらうことに注力し、再訪ユーザーには、ニュースレター登録を通じてメールアドレスの取得を目指します。そして、すべてのユーザーセグメントにおいて、コンバージョンの可能性を予測するプロペンシティ（傾向分析）を活用します。
この不透明な未来は、パブリッシャーが参照元を多様化し、オーディエンスのエンゲージメント戦略を強化する必要性を一層高めています。 トラフィックの増加に期待できない中で、ウェブサイトに訪れる全てのオーディエンスの価値はこれまで以上に重要です。オーディエンスとのエンゲージメント形成やコンバージョンへ導くためには、カスタマージャーニーのあらゆる段階に応じて戦略を構築する必要があります。 初訪ユーザーには、2ページ目を閲覧してもらうことに注力し、再訪ユーザーには、ニュースレター登録を通じてメールアドレスの取得を目指します。そして、すべてのユーザーセグメントにおいて、コンバージョンの可能性を予測するプロペンシティ（傾向分析）を活用します。
ダイレクトトラフィックとEメール戦略を強化させることで、検索アルゴリズムの変化に備えることができます。また、ユーザーエンゲージメントを促進するためには異なるトラフィックソースを効率的にセグメント化し、分析や施策に活用することが重要です。
アドバイス
ダイレクトトラフィックとEメール戦略を強化させることで、検索アルゴリズムの変化に備えることができます。また、ユーザーエンゲージメントを促進するためには異なるトラフィックソースを効率的にセグメント化し、分析や施策に活用することが重要です。
アドバイス
ダイレクトトラフィックとEメール戦略を強化させることで、検索アルゴリズムの変化に備えることができます。また、ユーザーエンゲージメントを促進するためには異なるトラフィックソースを効率的にセグメント化し、分析や施策に活用することが重要です。
アドバイス
ソーシャルメディア・トラフィックの減少
FacebookおよびX（旧Twitter）などのソーシャルメディアからのトラフィックの流入が大幅に減少しています。Facebookのトラフィックは、2022年第3四半期から2024年第3四半期の間で34%減少しました。この2年間で、特に政治系サイトは Facebookからのトラフィックが60%急減しました。一方で、他のサイトは安定したトラフィックを維持しており、むしろ成長しているケースも見受けられます。
2022年のX買収と劇的なプラットフォーム変更は、パブリッシャーに大きな影響を与えました。Xからのトラフィックは、2022年の買収以降、49%減少しています。一方で、InstagramやThreadsは、このギャップを埋めるには至っておらず、InstagramとThreadsを合わせたトラフィックは全体のわずか0.5%以下にとどまっています。多くのパブリッシャーにとって、このソーシャルメディアトラフィックの減少によるサブスクリプション収益への影響はさほど大きくはありません。なぜなら、ソーシャルメディアはもともとサブスクリプション獲得に大きな貢献はしておらず、これまでのところ全体のわずか3%程度であるからです。
ソーシャルメディア・トラフィックの減少
FacebookおよびX（旧Twitter）などのソーシャルメディアからのトラフィックの流入が大幅に減少しています。Facebookのトラフィックは、2022年第3四半期から2024年第3四半期の間で34%減少しました。この2年間で、特に政治系サイトは Facebookからのトラフィックが60%急減しました。一方で、他のサイトは安定したトラフィックを維持しており、むしろ成長しているケースも見受けられます。
2022年のX買収と劇的なプラットフォーム変更は、パブリッシャーに大きな影響を与えました。Xからのトラフィックは、2022年の買収以降、49%減少しています。一方で、InstagramやThreadsは、このギャップを埋めるには至っておらず、InstagramとThreadsを合わせたトラフィックは全体のわずか0.5%以下にとどまっています。多くのパブリッシャーにとって、このソーシャルメディアトラフィックの減少によるサブスクリプション収益への影響はさほど大きくはありません。なぜなら、ソーシャルメディアはもともとサブスクリプション獲得に大きな貢献はしておらず、これまでのところ全体のわずか3%程度であるからです。
ソーシャルメディア・トラフィックの減少
FacebookおよびX（旧Twitter）などのソーシャルメディアからのトラフィックの流入が大幅に減少しています。Facebookのトラフィックは、2022年第3四半期から2024年第3四半期の間で34%減少しました。この2年間で、特に政治系サイトは Facebookからのトラフィックが60%急減しました。一方で、他のサイトは安定したトラフィックを維持しており、むしろ成長しているケースも見受けられます。
2022年のX買収と劇的なプラットフォーム変更は、パブリッシャーに大きな影響を与えました。Xからのトラフィックは、2022年の買収以降、49%減少しています。一方で、InstagramやThreadsは、このギャップを埋めるには至っておらず、InstagramとThreadsを合わせたトラフィックは全体のわずか0.5%以下にとどまっています。多くのパブリッシャーにとって、このソーシャルメディアトラフィックの減少によるサブスクリプション収益への影響はさほど大きくはありません。なぜなら、ソーシャルメディアはもともとサブスクリプション獲得に大きな貢献はしておらず、これまでのところ全体のわずか3%程度であるからです。
さまざまな参照元を通じて、オーディエンスのエンゲージメントを多様化し、従来のソーシャルプラットフォームにこだわらないコンテンツ配信方法を検討することが重要です。ソーシャルメディアのオーディエンスには、エンゲージメントを促進するために、ニュースレター登録などのシンプルなオファーが効果的であるほか、ソーシャルメディアから流入したオーディエンス、特に複数回再訪するユーザーは、ニュースレターの登録を促すのに適しています。Pianoのデータでも、複数の参照元経由で訪問したユーザーオーディエンスのコンバージョン率が高いことが示されています。
アドバイス
さまざまな参照元を通じて、オーディエンスのエンゲージメントを多様化し、従来のソーシャルプラットフォームにこだわらないコンテンツ配信方法を検討することが重要です。ソーシャルメディアのオーディエンスには、エンゲージメントを促進するために、ニュースレター登録などのシンプルなオファーが効果的であるほか、ソーシャルメディアから流入したオーディエンス、特に複数回再訪するユーザーは、ニュースレターの登録を促すのに適しています。Pianoのデータでも、複数の参照元経由で訪問したユーザーオーディエンスのコンバージョン率が高いことが示されています。
アドバイス
さまざまな参照元を通じて、オーディエンスのエンゲージメントを多様化し、従来のソーシャルプラットフォームにこだわらないコンテンツ配信方法を検討することが重要です。ソーシャルメディアのオーディエンスには、エンゲージメントを促進するために、ニュースレター登録などのシンプルなオファーが効果的であるほか、ソーシャルメディアから流入したオーディエンス、特に複数回再訪するユーザーは、ニュースレターの登録を促すのに適しています。Pianoのデータでも、複数の参照元経由で訪問したユーザーオーディエンスのコンバージョン率が高いことが示されています。
アドバイス
ライフタイムバリュー(LTV)が主導権を握る
トラフィックが安定化し成長が鈍化しているにもかかわらず、コンバージョン数と収益は増加しています。パブリッシャーは、LTVと、より効果的なリテンション戦略に再び注力しています。過去2年間でトラフィックの成長は平均で5%にとどまっていますが、半数以上のクライアントでオーディエンスは増加しています。Pianoベンチマークに含まれる全てのサイトにおいて、61%のパブリッシャーがコンバージョンを向上させ、85%が収益を増加させました。トラフィックが減少しているクライアントでさえ、その半数がコンバージョンを増やし、76%が収益の増加を実現しています。また、すべてのクライアントのARPUは21%増加し、24ドルから29ドルとなりました。
ライフタイムバリュー(LTV)が主導権を握る
トラフィックが安定化し成長が鈍化しているにもかかわらず、コンバージョン数と収益は増加しています。パブリッシャーは、LTVと、より効果的なリテンション戦略に再び注力しています。過去2年間でトラフィックの成長は平均で5%にとどまっていますが、半数以上のクライアントでオーディエンスは増加しています。Pianoベンチマークに含まれる全てのサイトにおいて、61%のパブリッシャーがコンバージョンを向上させ、85%が収益を増加させました。トラフィックが減少しているクライアントでさえ、その半数がコンバージョンを増やし、76%が収益の増加を実現しています。また、すべてのクライアントのARPUは21%増加し、24ドルから29ドルとなりました。
ライフタイムバリュー(LTV)が主導権を握る
トラフィックが安定化し成長が鈍化しているにもかかわらず、コンバージョン数と収益は増加しています。パブリッシャーは、LTVと、より効果的なリテンション戦略に再び注力しています。過去2年間でトラフィックの成長は平均で5%にとどまっていますが、半数以上のクライアントでオーディエンスは増加しています。Pianoベンチマークに含まれる全てのサイトにおいて、61%のパブリッシャーがコンバージョンを向上させ、85%が収益を増加させました。トラフィックが減少しているクライアントでさえ、その半数がコンバージョンを増やし、76%が収益の増加を実現しています。また、すべてのクライアントのARPUは21%増加し、24ドルから29ドルとなりました。
2024年第3四半期 vs. 2022年第3四半期
収益が増加したクライアントの割合
2024年第3四半期 vs. 2022年第3四半期
2024年第3四半期 vs. 2022年第3四半期
100%
全体
54%
訪問者の増加
46%
訪問者の減少
93%
収益の増加
76%
収益の増加
100%
全体
54%
訪問者の増加
46%
訪問者の減少
93%
収益の増加
76%
収益の増加
一貫したエンゲージメント戦略をチャネル別、セグメント別に展開して実施することで、一時的なトラフィックの増加に頼らず、既存のオーディエンスとのエンゲージメントを高め、コンバージョンを向上させることができます。さらに、より高いリテンション率が得られることも期待できるでしょう。
アドバイス
一貫したエンゲージメント戦略をチャネル別、セグメント別に展開して実施することで、一時的なトラフィックの増加に頼らず、既存のオーディエンスとのエンゲージメントを高め、コンバージョンを向上させることができます。さらに、より高いリテンション率が得られることも期待できるでしょう。
アドバイス
一貫したエンゲージメント戦略をチャネル別、セグメント別に展開して実施することで、一時的なトラフィックの増加に頼らず、既存のオーディエンスとのエンゲージメントを高め、コンバージョンを向上させることができます。さらに、より高いリテンション率が得られることも期待できるでしょう。
アドバイス
オーディエンスの収益化
価格戦略は日々進化しています。月額および年額プランが一般的であることは変わりませんが、トライアル料金に関する戦略は変化しました。2022年1月から2024年9月の間に、トライアル料金は月額プランでは7%増加、年額プランでは5%増加しました。それにもかかわらず、コンバージョン率は上昇しました。
かつて多くの新規サブスクリプションを獲得するための一般的な戦略であった「無料トライアル」は、リテンション率が低いため人気が薄れています。無料トライアルに登録する多くのユーザーは、特定のコンテンツにアクセスした後、自動更新を無効にする傾向があります。一方で、有料トライアルで初めに少額でも支払うユーザーは、より高い確率でサブスクリプションを更新する傾向があり、有料トライアルのパフォーマンスが高いことがわかりますが、トライアルを利用せずに直接コンバージョンしたユーザーのリテンション率は、そうでないユーザーに比べて最もパフォーマンスが高くなる傾向があります。
オーディエンスの収益化
価格戦略は日々進化しています。月額および年額プランが一般的であることは変わりませんが、トライアル料金に関する戦略は変化しました。2022年1月から2024年9月の間に、トライアル料金は月額プランでは7%増加、年額プランでは5%増加しました。それにもかかわらず、コンバージョン率は上昇しました。
かつて多くの新規サブスクリプションを獲得するための一般的な戦略であった「無料トライアル」は、リテンション率が低いため人気が薄れています。無料トライアルに登録する多くのユーザーは、特定のコンテンツにアクセスした後、自動更新を無効にする傾向があります。一方で、有料トライアルで初めに少額でも支払うユーザーは、より高い確率でサブスクリプションを更新する傾向があり、有料トライアルのパフォーマンスが高いことがわかりますが、トライアルを利用せずに直接コンバージョンしたユーザーのリテンション率は、そうでないユーザーに比べて最もパフォーマンスが高くなる傾向があります。
オーディエンスの収益化
価格戦略は日々進化しています。月額および年額プランが一般的であることは変わりませんが、トライアル料金に関する戦略は変化しました。2022年1月から2024年9月の間に、トライアル料金は月額プランでは7%増加、年額プランでは5%増加しました。それにもかかわらず、コンバージョン率は上昇しました。
かつて多くの新規サブスクリプションを獲得するための一般的な戦略であった「無料トライアル」は、リテンション率が低いため人気が薄れています。無料トライアルに登録する多くのユーザーは、特定のコンテンツにアクセスした後、自動更新を無効にする傾向があります。一方で、有料トライアルで初めに少額でも支払うユーザーは、より高い確率でサブスクリプションを更新する傾向があり、有料トライアルのパフォーマンスが高いことがわかりますが、トライアルを利用せずに直接コンバージョンしたユーザーのリテンション率は、そうでないユーザーに比べて最もパフォーマンスが高くなる傾向があります。
トライアル別リテンション率
（年額契約）
トライアル別リテンション率
トライアル別リテンション率
Pianoのベンチマークデータによると、年額プラン会員のLTVは、トライアルを利用したユーザーの方がトライアル無しのユーザーよりも高いことが示されています。 年額プランの有料トライアルユーザーのLTVが高い一方で、月額プランの有料トライアルユーザーのLTVは低くなっています。月額プランの有料トライアル料金は大きな増加が見られず、かつリテンション率が低いことと相まって、トライアルを利用しないユーザーと比較した場合、将来的にLTVが低くなります。
Pianoのベンチマークデータによると、年額プラン会員のLTVは、トライアルを利用したユーザーの方がトライアル無しのユーザーよりも高いことが示されています。 年額プランの有料トライアルユーザーのLTVが高い一方で、月額プランの有料トライアルユーザーのLTVは低くなっています。月額プランの有料トライアル料金は大きな増加が見られず、かつリテンション率が低いことと相まって、トライアルを利用しないユーザーと比較した場合、将来的にLTVが低くなります。
Pianoのベンチマークデータによると、年額プラン会員のLTVは、トライアルを利用したユーザーの方がトライアル無しのユーザーよりも高いことが示されています。 年額プランの有料トライアルユーザーのLTVが高い一方で、月額プランの有料トライアルユーザーのLTVは低くなっています。月額プランの有料トライアル料金は大きな増加が見られず、かつリテンション率が低いことと相まって、トライアルを利用しないユーザーと比較した場合、将来的にLTVが低くなります。
顧客生涯価値（LTV）・有料トライアル vs. トライアル無し
（月額プランおよび年額プラン）
顧客生涯価値（LTV）・有料トライアル vs. トライアル無し （月額プランおよび年額プラン）
顧客生涯価値（LTV）・有料トライアル vs. トライアル無し （月額プランおよび年額プラン）
月額プランと年額プランのバランスにおいて、パブリッシャーは長期契約の有料会員を更に重視する傾向にあります。月額プランは、その柔軟性と初期費用の低さからユーザーに人気がありますが、年額プラン利用者の方が長期間契約を維持する傾向があり、最終的に月額プラン利用者のほぼ2倍のリテンション率を示します。年額プランを割引価格で提供する一方で、月額プランの料金を上げる価格戦略は、ユーザーの意識を年間プランに向かわせ、全体的なLTVの向上につながります。またパブリッシャーは、一見ユーザー向けのオプションを手頃な価格で提供しつつ、高価値ユーザー向けにプレミアムコンテンツを提供する階層型価格モデルや、時間の経過とともに更新価格を引き上げるモデルを採用しています。
月額プランと年額プランのバランスにおいて、パブリッシャーは長期契約の有料会員を更に重視する傾向にあります。月額プランは、その柔軟性と初期費用の低さからユーザーに人気がありますが、年額プラン利用者の方が長期間契約を維持する傾向があり、最終的に月額プラン利用者のほぼ2倍のリテンション率を示します。年額プランを割引価格で提供する一方で、月額プランの料金を上げる価格戦略は、ユーザーの意識を年間プランに向かわせ、全体的なLTVの向上につながります。またパブリッシャーは、一見ユーザー向けのオプションを手頃な価格で提供しつつ、高価値ユーザー向けにプレミアムコンテンツを提供する階層型価格モデルや、時間の経過とともに更新価格を引き上げるモデルを採用しています。
月額プランと年額プランのバランスにおいて、パブリッシャーは長期契約の有料会員を更に重視する傾向にあります。月額プランは、その柔軟性と初期費用の低さからユーザーに人気がありますが、年額プラン利用者の方が長期間契約を維持する傾向があり、最終的に月額プラン利用者のほぼ2倍のリテンション率を示します。年額プランを割引価格で提供する一方で、月額プランの料金を上げる価格戦略は、ユーザーの意識を年間プランに向かわせ、全体的なLTVの向上につながります。またパブリッシャーは、一見ユーザー向けのオプションを手頃な価格で提供しつつ、高価値ユーザー向けにプレミアムコンテンツを提供する階層型価格モデルや、時間の経過とともに更新価格を引き上げるモデルを採用しています。
収益の成長と有料会員獲得のバランスを保つために、価格を継続的に最適化することが重要です。トライアル価格を高く設定してテストすることで、当初はより良い結果が得られる場合がありますが、それらの結果を契約更新率、価格戦略、そして時間の経過に伴うLTVと合わせて分析する必要があります。
アドバイス
収益の成長と有料会員獲得のバランスを保つために、価格を継続的に最適化することが重要です。トライアル価格を高く設定してテストすることで、当初はより良い結果が得られる場合がありますが、それらの結果を契約更新率、価格戦略、そして時間の経過に伴うLTVと合わせて分析する必要があります。
アドバイス
収益の成長と有料会員獲得のバランスを保つために、価格を継続的に最適化することが重要です。トライアル価格を高く設定してテストすることで、当初はより良い結果が得られる場合がありますが、それらの結果を契約更新率、価格戦略、そして時間の経過に伴うLTVと合わせて分析する必要があります。
アドバイス
モバイルの優位性がコンバージョンを促進する
モバイルは長年にわたりオーディエンスの最大シェアを占めてきましたが、コンバージョン率も追従してきています。現在、モバイルは全訪問の76%を占め、全有料コンバージョンの半数以上を占めています。コンバージョンにおいてもモバイルが中心になりつつある今、パブリッシャーはユーザーフレンドリーなモバイルエクスペリエンスを提供する必要が出てきました。 これは、モバイル上での取引のしやすさ、ユーザーエクスペリエンスの向上の双方を反映しています。シンプルな支払いプロセスや、モバイルに最適化されたオファーのテストといったユーザーフレンドリーなインターフェースは、増加するモバイルユーザーを取り込みコンバージョンに導くためにとても重要です。モバイルを最優先することは、ユーザーエクスペリエンスに適応するだけでなく、収益をより向上させることにつながります。
モバイルの優位性がコンバージョンを促進する
モバイルは長年にわたりオーディエンスの最大シェアを占めてきましたが、コンバージョン率も追従してきています。現在、モバイルは全訪問の76%を占め、全有料コンバージョンの半数以上を占めています。コンバージョンにおいてもモバイルが中心になりつつある今、パブリッシャーはユーザーフレンドリーなモバイルエクスペリエンスを提供する必要が出てきました。 これは、モバイル上での取引のしやすさ、ユーザーエクスペリエンスの向上の双方を反映しています。シンプルな支払いプロセスや、モバイルに最適化されたオファーのテストといったユーザーフレンドリーなインターフェースは、増加するモバイルユーザーを取り込みコンバージョンに導くためにとても重要です。モバイルを最優先することは、ユーザーエクスペリエンスに適応するだけでなく、収益をより向上させることにつながります。
モバイルの優位性がコンバージョンを促進する
モバイルは長年にわたりオーディエンスの最大シェアを占めてきましたが、コンバージョン率も追従してきています。現在、モバイルは全訪問の76%を占め、全有料コンバージョンの半数以上を占めています。コンバージョンにおいてもモバイルが中心になりつつある今、パブリッシャーはユーザーフレンドリーなモバイルエクスペリエンスを提供する必要が出てきました。 これは、モバイル上での取引のしやすさ、ユーザーエクスペリエンスの向上の双方を反映しています。シンプルな支払いプロセスや、モバイルに最適化されたオファーのテストといったユーザーフレンドリーなインターフェースは、増加するモバイルユーザーを取り込みコンバージョンに導くためにとても重要です。モバイルを最優先することは、ユーザーエクスペリエンスに適応するだけでなく、収益をより向上させることにつながります。
モバイル vs. デスクトップのコンバージョン率（2022年～2024年）
モバイル vs. デスクトップのコンバージョン率（2022年～2024年）
モバイル vs. デスクトップのコンバージョン率（2022年～2024年）
支払いプロセスからコンテンツ表示に至るまで、モバイル最適化を優先し、ポジティブなユーザーエクスペリエンスを提供することで、コンバージョン率と収益の向上を図ります。スムーズな支払い機能を活用し、より良いモバイルでの購入エクスペリエンスを提供しましょう。モバイルオーディエンス向けに専用のオファーをテストする、またはテキスト量を絞ったテンプレートのバリエーションを試すことも有効です。
アドバイス
支払いプロセスからコンテンツ表示に至るまで、モバイル最適化を優先し、ポジティブなユーザーエクスペリエンスを提供することで、コンバージョン率と収益の向上を図ります。スムーズな支払い機能を活用し、より良いモバイルでの購入エクスペリエンスを提供しましょう。モバイルオーディエンス向けに専用のオファーをテストする、またはテキスト量を絞ったテンプレートのバリエーションを試すことも有効です。
アドバイス
支払いプロセスからコンテンツ表示に至るまで、モバイル最適化を優先し、ポジティブなユーザーエクスペリエンスを提供することで、コンバージョン率と収益の向上を図ります。スムーズな支払い機能を活用し、より良いモバイルでの購入エクスペリエンスを提供しましょう。モバイルオーディエンス向けに専用のオファーをテストする、またはテキスト量を絞ったテンプレートのバリエーションを試すことも有効です。
アドバイス
エンゲージメントを高める
ユーザーエンゲージメントは、コンバージョン率とLTVを高める上で基本的な要素です。Pianoのデータによると、パブリッシャーがユーザー情報を持っている割合は全体のわずか1%にすぎず、66%が一見の訪問者にとどまっています。
エンゲージメントを高める
ユーザーエンゲージメントは、コンバージョン率とLTVを高める上で基本的な要素です。Pianoのデータによると、パブリッシャーがユーザー情報を持っている割合は全体のわずか1%にすぎず、66%が一見の訪問者にとどまっています。
エンゲージメントを高める
ユーザーエンゲージメントは、コンバージョン率とLTVを高める上で基本的な要素です。Pianoのデータによると、パブリッシャーがユーザー情報を持っている割合は全体のわずか1%にすぎず、66%が一見の訪問者にとどまっています。
1.2%
ユーザー情報を持っている割合の中央値
1.2%
ユーザー情報を持っている割合の中央値
1.2%
ユーザー情報を持っている割合の中央値
ユーザー情報の保持率を増やし、一見ユーザーを減らすために、パブリッシャーはエンゲージメント形成を促す施策により注力する必要があります。アノニマスをエンゲージメントの高い再訪ユーザーにするためのきっかけとして、ユーザー登録がありますが、ユーザーにはログインするための理由が必要です。そのため、ユーザー登録特典はリピート利用率とエンゲージメント形成を促す重要なツールです。
ユーザー情報の保持率を増やし、一見ユーザーを減らすために、パブリッシャーはエンゲージメント形成を促す施策により注力する必要があります。アノニマスをエンゲージメントの高い再訪ユーザーにするためのきっかけとして、ユーザー登録がありますが、ユーザーにはログインするための理由が必要です。そのため、ユーザー登録特典はリピート利用率とエンゲージメント形成を促す重要なツールです。
ユーザー情報の保持率を増やし、一見ユーザーを減らすために、パブリッシャーはエンゲージメント形成を促す施策により注力する必要があります。アノニマスをエンゲージメントの高い再訪ユーザーにするためのきっかけとして、ユーザー登録がありますが、ユーザーにはログインするための理由が必要です。そのため、ユーザー登録特典はリピート利用率とエンゲージメント形成を促す重要なツールです。
65.8%
一見ユーザーの割合中央値
65.8%
一見ユーザーの割合中央値
65.8%
一見ユーザーの割合中央値
まず、Pianoのコンテンツレコメンデーションやサイト上でニュースレターオファーを活用します。アノニマスの再訪やページビューを促進することから始め、会員登録特典を通じて、ログインしエンゲージメントを高める動機をユーザーに提供します。 ユーザーが定期的に訪問するようになったら、次はユーザー情報の取得や、有料会員に転換することに注力します。その後、ターゲットを絞ったエンゲージメント戦略を通じて、エンゲージメントを高めることに重点を置きます。有料・無料会員向けに、オンボーディングメッセージを実施します。サイト上でオンボーディングキャンペーンを行い、ユーザーがニュースレターに登録したり、アプリをダウンロードしたり、イベントに登録したりするよう促します。この多様なアプローチによって、ユーザーが再訪し、より多くのコンテンツを閲覧し、ブランド価値の認識を高めます。
機械学習によるモデル、たとえば、LtRtn（Likelihood to Return：再訪可能性）を活用して、再訪の可能性が高いロイヤルユーザーをターゲティングし、LtRtnスコアが高いユーザーには、特典と引き換えに会員登録を促すなど、早期に再訪する動機を提供することも効果的です。一方で、LtRtnスコアが低いユーザーには、メールアドレスを取得するためにニュースレターへの登録を促し、その後、高いコンバージョン率が期待できる施策へと誘導します。 また、PianoのLtS（Likelihood to Subscribe：コンバージョン可能性）モデルでは、2ページ以上を閲覧したユーザーをスコアリングします。このため、1ページビューのみでエンゲージメントの低い訪問者にはスコアが付きませんが、こうしたユーザーでも、Pianoでは読んだコンテンツに基づきターゲティングすることができます。PianoのCLtC（Content Likely to Convert：コンバージョン可能性が高いコンテンツ）モデルを利用することで、コンバージョンにつながる可能性の高い記事を特定し、スコアがないユーザーや低スコアのユーザーに対しても記事に鍵をかけることが可能です。これにより、新たな収益を生み出すことができます。 さらに、ペイウォールやサイト上の施策に上記のスコアリングに基づく、プロペンシティモデルを組み込むことで、無闇にユーザーの体験を阻害することなく収益改善を促進することが可能です。
まず、Pianoのコンテンツレコメンデーションやサイト上でニュースレターオファーを活用します。アノニマスの再訪やページビューを促進することから始め、会員登録特典を通じて、ログインしエンゲージメントを高める動機をユーザーに提供します。 ユーザーが定期的に訪問するようになったら、次はユーザー情報の取得や、有料会員に転換することに注力します。その後、ターゲットを絞ったエンゲージメント戦略を通じて、エンゲージメントを高めることに重点を置きます。有料・無料会員向けに、オンボーディングメッセージを実施します。サイト上でオンボーディングキャンペーンを行い、ユーザーがニュースレターに登録したり、アプリをダウンロードしたり、イベントに登録したりするよう促します。この多様なアプローチによって、ユーザーが再訪し、より多くのコンテンツを閲覧し、ブランド価値の認識を高めます。
機械学習によるモデル、たとえば、LtRtn（Likelihood to Return：再訪可能性）を活用して、再訪の可能性が高いロイヤルユーザーをターゲティングし、LtRtnスコアが高いユーザーには、特典と引き換えに会員登録を促すなど、早期に再訪する動機を提供することも効果的です。一方で、LtRtnスコアが低いユーザーには、メールアドレスを取得するためにニュースレターへの登録を促し、その後、高いコンバージョン率が期待できる施策へと誘導します。 また、PianoのLtS（Likelihood to Subscribe：コンバージョン可能性）モデルでは、2ページ以上を閲覧したユーザーをスコアリングします。このため、1ページビューのみでエンゲージメントの低い訪問者にはスコアが付きませんが、こうしたユーザーでも、Pianoでは読んだコンテンツに基づきターゲティングすることができます。PianoのCLtC（Content Likely to Convert：コンバージョン可能性が高いコンテンツ）モデルを利用することで、コンバージョンにつながる可能性の高い記事を特定し、スコアがないユーザーや低スコアのユーザーに対しても記事に鍵をかけることが可能です。これにより、新たな収益を生み出すことができます。 さらに、ペイウォールやサイト上の施策に上記のスコアリングに基づく、プロペンシティモデルを組み込むことで、無闇にユーザーの体験を阻害することなく収益改善を促進することが可能です。
まず、Pianoのコンテンツレコメンデーションやサイト上でニュースレターオファーを活用します。アノニマスの再訪やページビューを促進することから始め、会員登録特典を通じて、ログインしエンゲージメントを高める動機をユーザーに提供します。 ユーザーが定期的に訪問するようになったら、次はユーザー情報の取得や、有料会員に転換することに注力します。その後、ターゲットを絞ったエンゲージメント戦略を通じて、エンゲージメントを高めることに重点を置きます。有料・無料会員向けに、オンボーディングメッセージを実施します。サイト上でオンボーディングキャンペーンを行い、ユーザーがニュースレターに登録したり、アプリをダウンロードしたり、イベントに登録したりするよう促します。この多様なアプローチによって、ユーザーが再訪し、より多くのコンテンツを閲覧し、ブランド価値の認識を高めます。
機械学習によるモデル、たとえば、LtRtn（Likelihood to Return：再訪可能性）を活用して、再訪の可能性が高いロイヤルユーザーをターゲティングし、LtRtnスコアが高いユーザーには、特典と引き換えに会員登録を促すなど、早期に再訪する動機を提供することも効果的です。一方で、LtRtnスコアが低いユーザーには、メールアドレスを取得するためにニュースレターへの登録を促し、その後、高いコンバージョン率が期待できる施策へと誘導します。 また、PianoのLtS（Likelihood to Subscribe：コンバージョン可能性）モデルでは、2ページ以上を閲覧したユーザーをスコアリングします。このため、1ページビューのみでエンゲージメントの低い訪問者にはスコアが付きませんが、こうしたユーザーでも、Pianoでは読んだコンテンツに基づきターゲティングすることができます。PianoのCLtC（Content Likely to Convert：コンバージョン可能性が高いコンテンツ）モデルを利用することで、コンバージョンにつながる可能性の高い記事を特定し、スコアがないユーザーや低スコアのユーザーに対しても記事に鍵をかけることが可能です。これにより、新たな収益を生み出すことができます。 さらに、ペイウォールやサイト上の施策に上記のスコアリングに基づく、プロペンシティモデルを組み込むことで、無闇にユーザーの体験を阻害することなく収益改善を促進することが可能です。
予測ツールとパーソナライズコンテンツの活用は、コンバージョン率の向上に効果的です。新規会員登録者向けに、ニュースレター登録、アプリのダウンロード、イベントへの参加を促すオンボーディングキャンペーンを展開し、サイトへの再訪やコンバージョンの促進を目指します。可能な限りプロペンシティモデルを活用し、それぞれを組み合わせて利用することも重要です。
アドバイス
予測ツールとパーソナライズコンテンツの活用は、コンバージョン率の向上に効果的です。新規会員登録者向けに、ニュースレター登録、アプリのダウンロード、イベントへの参加を促すオンボーディングキャンペーンを展開し、サイトへの再訪やコンバージョンの促進を目指します。可能な限りプロペンシティモデルを活用し、それぞれを組み合わせて利用することも重要です。
アドバイス
予測ツールとパーソナライズコンテンツの活用は、コンバージョン率の向上に効果的です。新規会員登録者向けに、ニュースレター登録、アプリのダウンロード、イベントへの参加を促すオンボーディングキャンペーンを展開し、サイトへの再訪やコンバージョンの促進を目指します。可能な限りプロペンシティモデルを活用し、それぞれを組み合わせて利用することも重要です。
アドバイス
解約防止は収益拡大の鍵
有料会員の約40％が、契約開始から2カ月以内に自動更新を無効にしていることから、契約直後のエンゲージメントの重要性を示しています。
解約防止は収益拡大の鍵
有料会員の約40％が、契約開始から2カ月以内に自動更新を無効にしていることから、契約直後のエンゲージメントの重要性を示しています。
解約防止は収益拡大の鍵
有料会員の約40％が、契約開始から2カ月以内に自動更新を無効にしていることから、契約直後のエンゲージメントの重要性を示しています。
40.0%
契約開始から60日以内に自動更新を無効にする割合
40.0%
契約開始から60日以内に自動更新を無効にする割合
40.0%
契約開始から60日以内に自動更新を無効にする割合
13.0%
契約初日に自動更新を無効にする割合
13.0%
契約初日に自動更新を無効にする割合
13.0%
契約初日に自動更新を無効にする割合
ユーザーが自動更新を無効にする際にダウングレードや割引を提案するなど、積極的な解約防止施策は効果的であることが証明されています。Pianoのデータによると、これらの対策によって解約プロセスに入った有料会員のうち、最大16%を引き留めることができています。しかし、特典のないアンケートのようなテンプレートでは、有料会員を引き留めることが難しくなるため、ユーザーにとって価値のあるオファーを提供することが重要です。
ユーザーが自動更新を無効にする際にダウングレードや割引を提案するなど、積極的な解約防止施策は効果的であることが証明されています。Pianoのデータによると、これらの対策によって解約プロセスに入った有料会員のうち、最大16%を引き留めることができています。しかし、特典のないアンケートのようなテンプレートでは、有料会員を引き留めることが難しくなるため、ユーザーにとって価値のあるオファーを提供することが重要です。
ユーザーが自動更新を無効にする際にダウングレードや割引を提案するなど、積極的な解約防止施策は効果的であることが証明されています。Pianoのデータによると、これらの対策によって解約プロセスに入った有料会員のうち、最大16%を引き留めることができています。しかし、特典のないアンケートのようなテンプレートでは、有料会員を引き留めることが難しくなるため、ユーザーにとって価値のあるオファーを提供することが重要です。
●アクティブチャーン（ユーザー自らの意志で解約すること）の防止
●アクティブチャーン（ユーザー自らの意志で解約すること）の防止
●アクティブチャーン（ユーザー自らの意志で解約すること）の防止
6–16%
解約防止率
ダウングレードオファーの活用
6–16%
解約防止率
ダウングレードオファーの活用
6–16%
解約防止率
ダウングレードオファーの活用
0%
解約防止率
アンケートのみ
0%
解約防止率
アンケートのみ
0%
解約防止率
アンケートのみ
米国では、一部のパブリッシャーが解約への取り組みと、更新価格に対する施策を組み合わせることで成功を収めていますが、このアプローチは、より厳しい規制のあるヨーロッパではあまり一般的ではありません。かつての米国の出版業界を思い起こさせる手法として、パブリッシャーがデジタル契約者に対し、契約が1年以上継続している場合（また、月額契約者の場合は6か月以上）に更新価格を最大20%引き上げることが増えています。
米国では、一部のパブリッシャーが解約への取り組みと、更新価格に対する施策を組み合わせることで成功を収めていますが、このアプローチは、より厳しい規制のあるヨーロッパではあまり一般的ではありません。かつての米国の出版業界を思い起こさせる手法として、パブリッシャーがデジタル契約者に対し、契約が1年以上継続している場合（また、月額契約者の場合は6か月以上）に更新価格を最大20%引き上げることが増えています。
米国では、一部のパブリッシャーが解約への取り組みと、更新価格に対する施策を組み合わせることで成功を収めていますが、このアプローチは、より厳しい規制のあるヨーロッパではあまり一般的ではありません。かつての米国の出版業界を思い起こさせる手法として、パブリッシャーがデジタル契約者に対し、契約が1年以上継続している場合（また、月額契約者の場合は6か月以上）に更新価格を最大20%引き上げることが増えています。
●段階的価格施策の結果
●段階的価格施策の結果
●段階的価格施策の結果
15–20%
価格の値上げを受け入れた有料会員の割合
15–20%
価格の値上げを受け入れた有料会員の割合
15–20%
価格の値上げを受け入れた有料会員の割合
5–8%
自動更新の無効化および解約率
5–8%
自動更新の無効化および解約率
5–8%
自動更新の無効化および解約率
6–14%
収益の増加
6–14%
収益の増加
6–14%
収益の増加
この戦略により、解約率が約8%増加しましたが、一方で収益が最大14%増加する結果をもたらしました。
クライアントのビジネス目標は大きく異なりますが、Pianoのデータによると、収益もしくはユーザーのLTVの増加が、解約リスクの上昇や更新する有料会員数の減少を相殺する結果となっています。
この戦略により、解約率が約8%増加しましたが、一方で収益が最大14%増加する結果をもたらしました。
クライアントのビジネス目標は大きく異なりますが、Pianoのデータによると、収益もしくはユーザーのLTVの増加が、解約リスクの上昇や更新する有料会員数の減少を相殺する結果となっています。
この戦略により、解約率が約8%増加しましたが、一方で収益が最大14%増加する結果をもたらしました。
クライアントのビジネス目標は大きく異なりますが、Pianoのデータによると、収益もしくはユーザーのLTVの増加が、解約リスクの上昇や更新する有料会員数の減少を相殺する結果となっています。
●解約の割合
●解約の割合
●解約の割合
71%
アクティブチャーン
71%
アクティブチャーン
71%
アクティブチャーン
29%
パッシブチャーン
29%
パッシブチャーン
29%
パッシブチャーン
パッシブチャーン（支払いエラーなどによる自動解約で、ユーザー自らの意志ではないもの）防止施策も重要な役割を果たします。有料会員の解約全体の約30％が、クレジットカードの決済エラーによるものです。これに対処するため、パブリッシャーは決済再試行の成功率を高めるパッシブチャーン対策を活用しています。PianoのPassive Churn Prevention機能を活用し施策を実施したクライアントは、クレジットカードエラー通知メールの開封率や、クレジットカード情報の更新率が10%以上改善しました。よりパーソナライズされたメッセージを使い、有料会員にメール送信をする事で、パブリッシャーは会員とのエンゲージメントとリテンションにおいて大幅な改善を実現させています。
パッシブチャーン（支払いエラーなどによる自動解約で、ユーザー自らの意志ではないもの）防止施策も重要な役割を果たします。有料会員の解約全体の約30％が、クレジットカードの決済エラーによるものです。これに対処するため、パブリッシャーは決済再試行の成功率を高めるパッシブチャーン対策を活用しています。PianoのPassive Churn Prevention機能を活用し施策を実施したクライアントは、クレジットカードエラー通知メールの開封率や、クレジットカード情報の更新率が10%以上改善しました。よりパーソナライズされたメッセージを使い、有料会員にメール送信をする事で、パブリッシャーは会員とのエンゲージメントとリテンションにおいて大幅な改善を実現させています。
パッシブチャーン（支払いエラーなどによる自動解約で、ユーザー自らの意志ではないもの）防止施策も重要な役割を果たします。有料会員の解約全体の約30％が、クレジットカードの決済エラーによるものです。これに対処するため、パブリッシャーは決済再試行の成功率を高めるパッシブチャーン対策を活用しています。PianoのPassive Churn Prevention機能を活用し施策を実施したクライアントは、クレジットカードエラー通知メールの開封率や、クレジットカード情報の更新率が10%以上改善しました。よりパーソナライズされたメッセージを使い、有料会員にメール送信をする事で、パブリッシャーは会員とのエンゲージメントとリテンションにおいて大幅な改善を実現させています。
パッシブチャーン、およびアクティブチャーン防止戦略は併せての実施が効果的です。具体的には、自動更新を無効にしようとする有料会員に対して、パーソナライズされたオファーを提供することで引き留めを図るほか、決済エラーの再試行や、支払いに失敗した際のクレジットカード情報の更新を促す通知を送る方法があります。これらの通知に加えて、契約期間中のユーザーに対して、サイト内メッセージを活用し、「マイアカウント」ページで支払い情報を更新するよう導くことで、より効果的な成果を得られるでしょう。
アドバイス
パッシブチャーン、およびアクティブチャーン防止戦略は併せての実施が効果的です。具体的には、自動更新を無効にしようとする有料会員に対して、パーソナライズされたオファーを提供することで引き留めを図るほか、決済エラーの再試行や、支払いに失敗した際のクレジットカード情報の更新を促す通知を送る方法があります。これらの通知に加えて、契約期間中のユーザーに対して、サイト内メッセージを活用し、「マイアカウント」ページで支払い情報を更新するよう導くことで、より効果的な成果を得られるでしょう。
アドバイス
パッシブチャーン、およびアクティブチャーン防止戦略は併せての実施が効果的です。具体的には、自動更新を無効にしようとする有料会員に対して、パーソナライズされたオファーを提供することで引き留めを図るほか、決済エラーの再試行や、支払いに失敗した際のクレジットカード情報の更新を促す通知を送る方法があります。これらの通知に加えて、契約期間中のユーザーに対して、サイト内メッセージを活用し、「マイアカウント」ページで支払い情報を更新するよう導くことで、より効果的な成果を得られるでしょう。
アドバイス
まとめ
ユーザー行動と業界変化への適応
現在、パブリッシャーが直面している課題は克服できないものではありません。従来のソーシャルメディアからのトラフィックの減少や、誘導パターンの変化があるにも関わらず、多くのパブリッシャーはエンゲージメントの向上、コンバージョンの最適化、価格戦略、そして解約防止に注力することで成果を上げています。モバイルでのコンバージョン増加や無料トライアルの減少は、ユーザーの好みや状況の変化に適応し続ける必要性があることを示しています。
現在の環境において、効果的なエンゲージメントやリテンション施策を実現するには、革新的なソリューションと戦略的なテクノロジーが求められます。 オーディエンスとの関係を深め、ユーザーエクスペリエンスをパーソナライズし、LtS（Likelihood to Subscribe）やCLtC（Contents Likelihood to Conversion）のようなデータドリブンな施策を導入することで、パブリッシャーは収益の成長を維持できます。 将来の不透明性、特に検索アルゴリズムの変更が予想される中で、質の高いエンゲージメントに注力し、ロイヤルユーザーを収益化する取り組みが、パブリッシャーの成功を確実にする鍵となります。
まとめ
ユーザー行動と業界変化への適応
現在、パブリッシャーが直面している課題は克服できないものではありません。従来のソーシャルメディアからのトラフィックの減少や、誘導パターンの変化があるにも関わらず、多くのパブリッシャーはエンゲージメントの向上、コンバージョンの最適化、価格戦略、そして解約防止に注力することで成果を上げています。モバイルでのコンバージョン増加や無料トライアルの減少は、ユーザーの好みや状況の変化に適応し続ける必要性があることを示しています。
現在の環境において、効果的なエンゲージメントやリテンション施策を実現するには、革新的なソリューションと戦略的なテクノロジーが求められます。 オーディエンスとの関係を深め、ユーザーエクスペリエンスをパーソナライズし、LtS（Likelihood to Subscribe）やCLtC（Contents Likelihood to Conversion）のようなデータドリブンな施策を導入することで、パブリッシャーは収益の成長を維持できます。 将来の不透明性、特に検索アルゴリズムの変更が予想される中で、質の高いエンゲージメントに注力し、ロイヤルユーザーを収益化する取り組みが、パブリッシャーの成功を確実にする鍵となります。
まとめ
ユーザー行動と業界変化への適応
現在、パブリッシャーが直面している課題は克服できないものではありません。従来のソーシャルメディアからのトラフィックの減少や、誘導パターンの変化があるにも関わらず、多くのパブリッシャーはエンゲージメントの向上、コンバージョンの最適化、価格戦略、そして解約防止に注力することで成果を上げています。モバイルでのコンバージョン増加や無料トライアルの減少は、ユーザーの好みや状況の変化に適応し続ける必要性があることを示しています。
現在の環境において、効果的なエンゲージメントやリテンション施策を実現するには、革新的なソリューションと戦略的なテクノロジーが求められます。 オーディエンスとの関係を深め、ユーザーエクスペリエンスをパーソナライズし、LtS（Likelihood to Subscribe）やCLtC（Contents Likelihood to Conversion）のようなデータドリブンな施策を導入することで、パブリッシャーは収益の成長を維持できます。 将来の不透明性、特に検索アルゴリズムの変更が予想される中で、質の高いエンゲージメントに注力し、ロイヤルユーザーを収益化する取り組みが、パブリッシャーの成功を確実にする鍵となります。
本レポートは、Pianoの顧客データを基に作成されており、2022年1月から2024年9月にPianoのグローバルパブリッシャーネットワークから収集された情報が含まれています。この分析は、期間中のユーザーの行動や傾向を反映しており、Pianoのデジタルエクスペリエンス・プラットフォーム全体でのエンゲージメントの状況を示しています。このデータは、パフォーマンスや顧客インタラクションに関する重要な情報を提供しておりますが、収集された期間や分析方法には制約があります。今後、オーディエンスの行動が変わることで、このデータに基づくトレンドの傾向にも影響が出る可能性があります。
Pianoのサブスクリプション・ベンチマークレポートでは、ARPU（ユーザーあたりの平均収益）を「1,000訪問者あたりのサブスクリプション収益」と定義しています。この指標は、サブスクリプションを通じたオーディエンスの収益化を評価しています。これは通信業界やストリーミング業界で一般的に使用されるARPUとは異なります。支払済みユーザー1人あたりの平均収益を計算し、平均価格を把握することを目的としています。
本レポートについて
本レポートは、Pianoの顧客データを基に作成されており、2022年1月から2024年9月にPianoのグローバルパブリッシャーネットワークから収集された情報が含まれています。この分析は、期間中のユーザーの行動や傾向を反映しており、Pianoのデジタルエクスペリエンス・プラットフォーム全体でのエンゲージメントの状況を示しています。このデータは、パフォーマンスや顧客インタラクションに関する重要な情報を提供しておりますが、収集された期間や分析方法には制約があります。今後、オーディエンスの行動が変わることで、このデータに基づくトレンドの傾向にも影響が出る可能性があります。
Pianoのサブスクリプション・ベンチマークレポートでは、ARPU（ユーザーあたりの平均収益）を「1,000訪問者あたりのサブスクリプション収益」と定義しています。この指標は、サブスクリプションを通じたオーディエンスの収益化を評価しています。これは通信業界やストリーミング業界で一般的に使用されるARPUとは異なります。支払済みユーザー1人あたりの平均収益を計算し、平均価格を把握することを目的としています。
本レポートについて
本レポートは、Pianoの顧客データを基に作成されており、2022年1月から2024年9月にPianoのグローバルパブリッシャーネットワークから収集された情報が含まれています。この分析は、期間中のユーザーの行動や傾向を反映しており、Pianoのデジタルエクスペリエンス・プラットフォーム全体でのエンゲージメントの状況を示しています。このデータは、パフォーマンスや顧客インタラクションに関する重要な情報を提供しておりますが、収集された期間や分析方法には制約があります。今後、オーディエンスの行動が変わることで、このデータに基づくトレンドの傾向にも影響が出る可能性があります。
Pianoのサブスクリプション・ベンチマークレポートでは、ARPU（ユーザーあたりの平均収益）を「1,000訪問者あたりのサブスクリプション収益」と定義しています。この指標は、サブスクリプションを通じたオーディエンスの収益化を評価しています。これは通信業界やストリーミング業界で一般的に使用されるARPUとは異なります。支払済みユーザー1人あたりの平均収益を計算し、平均価格を把握することを目的としています。
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