企業やサービスの認知度を上げるためYouTubeで広告を出したが、実際にどの程度効果があったかわからない！そういった時に役に立つのがブランドリフト調査です。今回はこのブランドリフト調査について詳しくご説明したいと思います。

　YouTubeブランドリフト調査は、YouTube広告の効果を測定する手法の一つです。広告の視聴者がブランドについてどれだけの認知度や好感度を持っているか、広告が購買意欲やブランドに対する態度にどのような影響を与えたかを把握することが目的です

調査費用

　YouTubeブランドリフト調査は、広告主がYouTube広告を出稿したキャンペーンに対して無料で提供されます。Googleが提供するツールを用いて実施され、追加の費用はかかりません。
但し、調査結果を得るための最低のリーチ数を確保するための広告出稿が必要となるため、調べたい項目数（認知、広告想起、比較検討、好意度、購入意向）によって最低出稿費用を定めています。

ブランドリフトの指標

絶対リフト

　絶対リフトは、広告を見た人々と見ていない人々との間で、特定の指標における差異を示す指標です。例えば、ある自動車メーカーがYouTubeで広告を出稿し、その後の購買意向に関するアンケートを実施した場合、広告を見た人々の購買意向と、広告を見ていない人々の購買意向の差異を絶対リフトとして評価することができます。具体的には、広告を見た人々の購買意向が広告を見ていない人々よりも何％高かったかを示します。
絶対リフトの計算方法は比較的単純です。広告を見たグループと見ていないグループの間で、特定の指標（例えば、購買意向やブランド認知度など）の差を計算します。具体的な計算式は以下の通りです。

絶対リフト=(広告を見たグループの肯定的回答率)−(広告を見ていないグループの肯定的回答率)

相対リフト

　相対リフトは、広告を見たグループと見ていないグループとの間での相対的な変化を示す指標です。例えば、ある化粧品ブランドがYouTubeで広告を出稿し、その後のブランド認知度に関する調査を実施した場合、広告を見たグループと見ていないグループとの間でブランド認知度がどれだけ変化したかを相対リフトとして評価します。具体的には、広告を見たグループのブランド認知度が広告を見ていないグループよりも何倍高かったかを示します。
相対リフトは、広告を見たグループと見ていないグループの間での相対的な変化を示す指標です。一般的には、広告を見たグループの指標値を広告を見ていないグループの指標値で割ってから1を引いたものです。具体的な計算式は以下の通りです。

相対リフト=広告を見たグループの肯定的回答率−広告を見ていないグループの肯定的回答率÷広告を見ていないグループの肯定的回答率

余力に関するブランド効果測定

本来、肯定的な意見ではなかったユーザーが広告によって肯定的な意見に変化した割合です。

具体的には、広告をみたグループの認知度が40％、広告をみていないグループの認知度が20％の商品がある場合、広告をみておらず、また、認知していないグループは80％であり、広告によって認知したユーザーの割合は絶対的ブランド効果の20%であるため、

広告を見たグループの肯定的回答率−広告を見ていないグループの肯定的回答率（20％）÷認知していないグループ（80％）=25％

となるため、余力に関するブランド効果は25%となります。

信頼区間

　信頼区間は、調査結果の信頼性を判断するために使用される統計的な区間です。これは、ある確率水準（通常は95％）で、真のパラメータが区間内に含まれる可能性を示します。例えば、YouTubeブランドリフト調査の結果がある広告の効果を示している場合、その効果の推定値に対して信頼区間を計算し、その広告の効果が信頼区間内に含まれるかどうかを確認します。　

　信頼区間の計算方法は、統計学的手法に基づき、標本から得られたデータの信頼性を評価するために使用されます。信頼区間は、真の母集団パラメータがある確率で含まれる区間を示します。一般的に、95%信頼区間が使用されますが、他の信頼水準（例えば、90％や99％）も使用される場合があります。

以下に、信頼区間を計算する一般的な手順を示します

1.例えば、広告視聴者のブランド認知度や購買意向などの指標のデータを収集します。

2.標本データから、母集団パラメータの推定値（平均値や比率など）を計算します。例えば、広告を見 
  た視聴者の平均ブランド認知度を計算します。

3.標本データの分散や標準偏差などから、標本平均の標準誤差を計算します。標準誤差は、標本平均の
  ばらつきを示す指標であり、母集団平均の推定精度を示します。

4.信頼水準に対応するZ値（標準正規分布のパーセント点）を使用して、信頼区間の幅を決定します。
  95%信頼水準の場合、Z値は1.96です。

5.標本平均からZ値と標準誤差を用いて信頼区間を計算します。具体的には、以下の式を使用します。

この計算により、推定された母集団パラメータが95%の確率で含まれる区間が得られます。

まとめ

　以上のように、YouTubeブランドリフト調査は、YouTube広告の効果を客観的に評価するための重要なツールです。絶対リフトや相対リフトなどの指標を通じて、広告の効果や改善点を把握し、効果的な広告戦略の構築に役立てましょう。