リサーチ
#TVxTwitter（テレビとTwitter）での同時配信が広告の効果を高める
Twitterの最近の調査により、テレビとTwitterで同時に広告を表示すると効果が高いことがわかりました。Twitterとテレビで同時に広告を表示したところ、96%以上の人がキャンペーンを記憶し、33%以上の人が購入を検討していると回答しました。
Twitterがiligo researchと協同で実施した「Twitter's augmented TV（Twitterの拡張テレビ）」行動調査では、テレビを視聴しているTwitter利用者の行動のほか、テレビチャンネルの潜在的なビジネスチャンスや、企業がこの2つのメディアを利用するメリットを詳細に分析しました。広告の効果についてのセクションでは、Twitterとテレビで同時に行ったキャンペーンが成功したことが示されています。
同時広告キャンペーンの効果をさらに正確に測定・分析するため、2017年に新たな調査を実施し、TF1グループのテレビチャンネルとTwitterで同時に広告を表示した場合の効果を測定しました。ターゲティングを設定した消費財業界3ブランドの動画キャンペーンを用意し、4C Insightsの技術を利用して、TF1グループのチャンネルの1つで広告が放送されると即座にそれぞれのキャンペーンが開始されるようにしました。
Twitterは、テレビへの関心を高め、エンゲージメントを大幅に増幅させます。TF1グループのテレビ広告にTwitterのクリエイティブな可能性を連動させて、その影響力を高めたことは、広告主にとってうれしいニュースです
TF1グループの番組には視聴者のエンゲージメントを獲得する独自性があり、番組のハッシュタグ（#KohLanta、#NMA、#Quotidien など）はフランスでトップトレンドになっています。TwitterとTF1グループの広告枠で広告メッセージを同時配信すると、それぞれのメッセージを互いにうまく補完することができるので、キャンペーンの宣伝効果が大いに高まります。
同時配信によってインプレッションが長く続く
TF1グループの広告を、テレビの同グループチャンネルまたはTwitterのいずれかで見た人の記憶率インデックスは172で、両方同時に見た人は196でした。この指標の重要な点は、同時配信した場合に最も効果が高まることです。
ブランド認知度への効果も高く、TwitterとTF1グループのテレビチャンネルの両方で同時キャンペーンを見た人はインデックスが134で、TF1グループのテレビチャンネルとTwitterのどちらかで見た人は127でした。
同時配信により、広告メッセージの理解が深まり、当事者意識が高まる
キャンペーンを見たあとにもう一度見た場合、同時に見た人は広告キャンペーンの理解が深まり（基準の100と比較して+11%に対して+17%）、自分に関連があると考える割合が高くなりました（+25%に対して+29%）。
その結果、ブランドイメージが強化される
全体的な調査結果として、同時配信の場合、キャンペーンを目にした人への効果がテスト対象のすべての指標で高まることがわかりました。大きな差があった指標は、ブランドの雰囲気とユーモアのセンス、ブランドの信頼性でした。
同時配信によって、購入意欲が湧き、口コミが広がる
購入に至る最終段階では、購入検討を促すキャンペーンの効果が同時配信によって明らかに高まっています（+27%に対して+33%）。またブランドへの支持も、キャンペーンを同時に目にした場合に最も高くなっています（+29%に対して+39%）。
Mondelez社、Unilever社にとって有益な最初の成果に
「TF1でのキャンペーンではリーチが大きく広がり、お客様からも好評を得られました。Twitterと同時に配信することで、リーチ、お客様のエンゲージメント、購入のインセンティブなどのブランドのKPIが向上し、広告の効果が高まっています。
「TVとTwitterで同時に配信することで、ブランドのすべてのKPI（ブランド認知度、広告想起率、ブランドイメージ）を向上させ、キャンペーンのターゲットのエンゲージメントを獲得するうえでTVとTwitterが互いに補完することを確認でき、100%視聴あたりのコストを大幅に最適化できました。
調査方法
この調査は、@iligo_researchと協同で、2017年8月と2017年9月に実施したものです。テストした3つのキャンペーンそれぞれについて、各月600人のフランスのTwitter利用者（性別、年齢、社会経済的カテゴリの代表者）を対象に定量調査を行いました。ここで紹介した結果は、テストした3つのキャンペーンの平均値です。TVでの露出は、視聴時間に関する質問（曜日、時間、チャンネル）とテレビキャンペーンの放送レポートに基づいて確率計算を行いました。Twitterでの露出は、承諾した回答者が記入したアンケート結果とウェブサイト中心のデータから算出しました。