企業や個人でもPPCアフィリエイトなどでGoogle adwordsでリスティングやディスプレイ広告をご利用になっていらっしゃるかと思いますが、先月、2018年7月25日に「Google adwords」から「Google 広告(英語表記はGoogle Ads)」に名称が変更になりました。
adwordsを以前から利用されている方は管理画面でしつこくアピールされていたので既知の情報かと思いますが、これからGoogleで広告を利用される方は、ネットで見かけるGoogle adwords=Google 広告となりますので、お間違いなく。

その他の名称変更
『Google AdWords』⇒『Google Ads』
『DoubleClick』+『Google Analytics 360 Suite』⇒『Google Marketing Platform』
『DoubleClick for Publisher』+『DoubleClick Ad Exchange』⇒『Google Ad Manager』

名称変更に伴い、Googleスマート自動入札機能のアップデートについていくつかの更新も発表されました。
自動入札の中でも利用者の多い目標広告費用対効果や全般的な機能についてまとめてみました。

自動入札機能とは

自動入札機能とは、コンバージョンに基づく入札戦略で、Googleの機械学習を使用して「オークション毎」に入札単価が自動的に調整されます。また、デバイス、ユーザー属性(年齢・性別)などの入札単価調整比の入力が可能な項目の他、管理画面上で調整ができない、例えば以下のような特定のイベントが起こった場合(シグナル)に自動入札に使用されています。

  • ブラウザ
  • オペレーティングシステム
  • サイトで閲覧したページ数や商品金額
  • 過去にアクセスしたサイトオークションに参加している他の広告主との価格競争力

目標とするコンバージョン単価の範囲内で、キャンペーンのコンバージョン数を最大化したいものの、個々のキーワードの上限クリック単価を個別に設定する時間がないとします。このような場合は、「目標コンバージョン単価」のポートフォリオ入札戦略にキーワードを追加し、目標とするコンバージョン単価を設定します。すると、目標の範囲内でコンバージョン数が増加するよう、高度な機械学習を使ってキーワード全体の入札単価が自動的に最適化されます。

自動入札機能の目標広告費用対効果のアルゴリズム変更

目標広告費用対効果で特に重要なコンバージョンに対する予測に使う要素が増えたようです。
具体的な例でGoogleは下のように伝えています。

目標とする広告費用対効果を達成しつつコンバージョン値や収益を増やすには、「目標広告費用対効果」入札戦略が役立ちます。今回、アルゴリズムが更新され、コンバージョン値を予測する際に考慮される要素が増えました。たとえば、高額な買い物が夕方以降や週末に集中する傾向がある場合、更新版の「目標広告費用対効果」入札戦略では、夜間や週末に発生するオークションで入札単価が積極的に引き上げられ、それ以外では入札単価が抑制されて費用対効果の向上が図られます。

例えば、ECサイトで一部の高額な商品が売れ、自動入札が過度に学習を起して、その商品ばかり獲得しようとする広告掲載ロジックが働いたが、そもそも購入頻度が低い商品出会ったため、サイト全体で扱うそのほかの商品の配信ボリュームが減り、結果費用対効果が合わないということがあります。

自動化もどんどん賢くなってきて便利ではあるのですが、便利な機能であるとを信じて導入後は自動化任せにするのではなく、やはり定期的な数値確認とチューニングをすることが大切です。

スマート自動入札のメリット

スマート自動入札には、時間の節約や掲載結果の改善に役立つ 4 つの特長があります。

  1. 高度な機械学習
  2. コンテキストに基づくさまざまなシグナル
  3. 掲載結果の柔軟な管理
  4. 透明性の高い掲載結果レポート

スマート自動入札は自動入札戦略の一部で、機械学習を使用して個々のオークションのコンバージョン数やコンバージョン値の最適化を行います。この機能は、「オークションごとの自動入札機能」と呼ばれます。スマート自動入札戦略には、目標コンバージョン単価、目標広告費用対効果、コンバージョン数の最大化、拡張クリック単価(eCPC)の種類があります。

過去のCV数が少なくても最適化のスピードがより短く

目標コンバージョン単価(目標コンバージョン単価内でコンバージョン数を最大化する自動入札)を使用する際は、過去30日間に30以上のコンバージョンを獲得していることが推奨され、目標広告費用対効果では過去30日に50以上のコンバージョンを獲得していることが推奨されています。

今回のアップデートでは、コンバージョンデータが少なくても最適化スピードが上がったと発表があり、Googleヘルプでは成果向上する例として、以下のようなケースを挙げています。

特定のリマーケティング リストに登録されたユーザーによるコンバージョンが多い場合には、「目標コンバージョン単価」入札戦略で、そのリストの登録ユーザーにキャンペーンの予算を多く割り当てることができます。

コンバージョンやユーザーリストの定義は、表示回数やクリック数の定義のように全てのアカウントで画一的ではないため、これらをカスタムすることができるかが、自動入札の成果の分かれ目の1つのポイントではないかと考えられます。

まとめ

今年6月には、AppleからITP2.0(Intelligent Tracking Prevention)が発表され、サードパーティCookieが即時破棄されるなど、デジタル広告業界では日々様々なことが起きています。

自動入札のロジックもブラックボックスな部分がり、ナレッジが広まるまで従来通り手動入札を中心に運用をするという考え方もありだと思いますが、自動入札のロジックで開示されている具術や情報方を正しく理解し、そこに独自の戦略的なカスタマイズ性はどこなのかを考え、トライ&エラーを繰り返しながら、自動入札に移行していくことも中長期的に見て、今後の成果に繋がるのではないでしょうか。

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