広告を出稿する際に、ターゲットを指定するのは一般的な話です。
戦略的に特定のターゲットへのみマーケティングを実施したいというケースは別にして、限られた広告予算の中でマーケティングコストの最小化をはかるため、広告に反応しそうなターゲットに広告露出を絞り込むという方法がよく取られています。
そこで抱く疑問が「その設定ターゲットは、その商品に最も反応するターゲットなのだろうか？」ということではないでしょうか。
客観的なデータに基づいてターゲットを特定しているケースは少ないようです。また今までこれが手軽にできる状況でもありませんでした。
アクセストラッキングが可能で、かつ利用者の属性情報も集めている広告媒体では、実際に広告に接触した人の中からアクションした人（リンク者、購入者など）の傾向を調べることで、広告に反応しやすいセグメントを見つけることは理論上可能です。
『ＣＭサイト』では、独自の分析表による「ターゲット・アナライザー」を提供しています。
「ターゲット・アナライザー」は上の図の原理を発展させたもので、広告を実際に閲覧したユーザーの属性シェアと、その広告から何らかのアクションを起こしたユーザーの属性シェアの偏りを比較し、アクションをするユーザーに共通する属性的特長の割り出しをしようとするものです。
結果として、アクションに結びつく属性的特長を洗いだし、ターゲット設定の最適化を行うことを本来の目的としています。
また比較先となるアクションは、当サイトが把握しているリンクアクションのほか、当社のトラッキングシステムを用いることで、クライアントのサイト上で発生した任意のアクション（登録、資料請求、商品購入など）と比較することも可能です。
分析対象となる属性項目は、[性別／年齢／既婚未婚／子供有無／自動車有無／住居形態／年収／職業／職種／業種／都道府県] などに分かれています。
以下の実例サンプルは、「ターゲット・アナライザー」でＣＭ閲覧者とクリック者を比較したものです。
http://ad.cmsite.co.jp/cmsite/pack/analyzer_sample.html
この実例サンプルでは、「30歳未満」のセグメントからのリンクが少ない傾向が認められました。
もし、「30歳以上」のセグメントにターゲティングを組んだ場合、現在のリンク率 8.8％が 11.3％に改善されることが予測されます。
このようにターゲティング条件を精査することで、より科学的に広告パフォーマンスアップをはかることが可能です。
従来ターゲティング条件の決定は、経験とカンに頼る部分が多かった作業ですが、これを客観的データに基づいて行う意義は大きく、マーケティング活動を合理的に実施することが可能となります。
「ターゲット・アナライザー」で有効セグメントを明確にし、最適なターゲットを見つけてください。