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機械学習が後押しする広告と解析におけるイノベーション

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今回のイベント Google Marketing Next では、広告、プラットフォーム、解析における最新のイノベーションについて発表いたしました。

 

メインテーマは機械学習です。マーケティング担当者が無数のシグナルをリアルタイムで分析し、有用性の高い広告を適切なタイミングでユーザーに表示するうえでは欠かせない技術です。 また、複数のデバイスやチャネルにまたがり、オンラインとオフラインの世界を行き来する今日の購入経路の測定にも役立ちます。

 

現代のマーケティング担当者にとって成長かつ重要トレンドである機械学習は、これからのビジネスにおける成功を左右する要因になっていくでしょう。

 

Google アトリビューション でラストクリック型から脱却


今回発表しました Google アトリビューション は、マーケティング担当者を長年悩ませてきた「自社のマーケティングは本当に効果があるのか」という疑問を解消してくれる新サービスです。マーケティング担当者がデバイスやチャネルをまたいだマーケティングの効果を 1 か所で、しかも追加費用なしで測定できるようにしたのは Google アトリビューション が初めてです。

 

今日の購入経路は複雑化しており、ディスプレイから動画、検索、ソーシャル、さらにはサイトやアプリまで、ビジネスと 1 人のユーザーがつながる機会は多数あります。その一方、こうした瞬間はいずれも複数のデバイスで発生するため、測定がますます難しくなっています。

 

マーケティング担当者は長年、アトリビューションで成果を上げようと取り組んでいますが、既存のソリューションでは困難です。大半のアトリビューション ツールには次のような問題があるからです。

 

  •         設定が難しい
  •         ユーザーがデバイスを切り替えると、購入経路を追跡できない
  •         広告ツールと統合されていないため不便

 

その結果、多くのマーケティング担当者がラストクリック型のアトリビューションから抜け出せず、大半の接点の効果を活かせていません。Google アトリビューション なら、各マーケティング活動がどのように連携しているかを把握し、その効果をさらに高めるうえで必要なインサイトを得ることが可能です。

 

次にその仕組みについて説明します。

 Google アトリビューション では、追加のタグ付けを行うことなく、AdWords、Google アナリティクス、DoubleClick Search のデータを取り込む。 選択したアトリビューション モデルをさまざまなデバイスやチャネルにまたがって適用。 レポート作成と最適化が容易になるよう、Google アトリビューション が分析結果を自動的に返送Google アトリビューション では、追加のタグ付けを行うことなく、AdWords、Google アナリティクス、DoubleClick Search のデータを取り込む。 選択したアトリビューション モデルをさまざまなデバイスやチャネルにまたがって適用。 レポート作成と最適化が容易になるよう、Google アトリビューション が分析結果を自動的に返送

AdWords、Google アナリティクス、DoubleClick Search と統合されているため、各マーケティング チャネルのデータを 1 つにまとめるのは簡単です。そのため、成果の詳細な把握が可能になります。

 

Google アトリビューション では、データドリブン アトリビューションへの切り替えも容易に行えます。データドリブン アトリビューションでは、機械学習を利用して、最初のブランド体験となる初期段階における情報収集から購入前のラストクリックまで、購入経路における各ステップに割り当てる貢献度を決定します。アカウントのユニーク コンバージョンのパターンを分析し、コンバージョンを達成したユーザーと達成していないユーザーの購入経路を比較するため、ビジネスの成果を正確に反映した分析結果が得られます。

 

そして最後に、Google アトリビューション では広告をすばやく最適化できます。AdWords や DoubleClick Search などの広告ツールと統合されているためです。これにより、レポートの作成や入札単価の変更、複数のチャネルへの予算の割り当てを迅速に行えるようになります。

 

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「今日のマルチスクリーン環境では、チャネルをまたいだ測定やアトリビューションを導入しないと、顧客の購入経路を包括的に把握し、正しいデータを基に意思決定を行うことができません。」

-  Karl Villanueva 氏、有料検索 / ディスプレイ広告担当責任者

 

 

 

 

 

Google アトリビューション は現在ベータ版としての提供となっており、今後数か月間にさらに多くの広告主様にご利用いただけるようになる予定です。

 

モバイルでローカル情報を充実させて来店を促進


モバイルの台頭により、デジタル世界と現実世界の境界線は曖昧になっています。ほとんどの購入は今なお店舗で行われていますが、事前にスマートフォンを使って Google.com や Googleマップなどで情報収集するユーザーが増えています。

 

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ユーザーを店舗に誘導するため、マーケティング担当者は Promoted Places (英語)やローカル在庫広告などの機能を活用し、付近の店舗のお得な情報や在庫情報を表示しています。また、住所表示オプションにより、YouTube 動画広告を視聴したユーザーが店舗の所在地を簡単に確認できるようになりました。

  

Google は 2014 年、マーケティング担当者がオンラインで始まり店舗で終わるユーザーの購入経路について理解を深める際に役立つ来店数測定機能を導入しました。それから 3 年弱の間に、AdWords で測定された来店数は、世界中で 50 億件を超えています。

 

高度な機械学習とマッピング テクノロジー(英語)を組み合わせた Google 独自のソリューションなら、来店数を大規模かつ正確に測定し、その分析情報に基づいてローカル広告の利便性を高めることが可能です。最近では深層学習モデルにアップグレードしたことで、より膨大なデータセットでの機械学習が可能になり、正確な測定が難しい状況でもさらに多くの来店数を一層確実に測定できるようになっています。多層型の商業施設や、東京やブラジルのサンパウロのような店舗拠点が多数集中する高密度都市における来店にも対応します。

 

来店数測定機能は現在、検索、ショッピング、ディスプレイの各キャンペーンでご利用いただけます。YouTube TrueView キャンペーンでも間もなく利用可能になる予定で、動画広告が来店数に及ぼす効果を測定できるようになります。

 

とはいえ、来店数を測定しただけでは十分と言えません。オンライン広告がビジネスの収益に与える影響、すなわち店舗での売り上げに結び付いているかについても把握する必要があります。今後数か月以内に、デバイス単位およびキャンペーン単位で店舗での売り上げを測定できる機能を投入する予定です。この機能を利用すると、検索広告とショッピング広告による来店数に加え、店舗での収益を測定できます。

 

POS でポイント プログラムのメール情報を収集している場合は、店舗の取引データを AdWords に直接送信できます。データ送信はご自身で行っても、サードパーティのデータ パートナー経由でも構いません。なお、大規模なポイント プログラムを展開していない場合でも、Google のパートナー事業者を利用すれば、店舗での売り上げを測定できます。こうした事業者は、米国であればクレジット カード取引とデビットカード取引の約 70% に対応しています。お客様側では、時間のかかる設定作業やコストのかかる統合作業は発生せず、顧客情報を提供していただく必要もありません。この機能を利用すると、店舗での売り上げに関するレポートが AdWords で自動的に作成されます。

 

どちらのソリューションも、安全とプライバシーに配慮した形で取引と Google 広告を関連付けます。顧客データの保護のため、レポートの作成には店舗での売り上げに関する匿名化された集計済みデータのみが使われます。

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Virgin Holidays は、店舗での売り上げも考慮したところ、オンライン KPI のみに着目した場合と比べて、検索キャンペーンによって収益が倍増していることに気付きました。また、検索広告をクリックしたユーザーが店舗での購入に至れば、収益はオンライン コンバージョン単体の場合の 3 倍になります。同社のパフォーマンス マーケティングおよびテクノロジー マネージャー James Libor 氏は、次のように話します。「店舗での売り上げを測定することで、モバイルをはじめ、デジタル マーケティングへの投資が店舗での成果に与える影響をより正確に把握できます。その結果に基づき、検索広告への予算を増やし、購入経路における重要な接点により適切に対処できるようになりました。」

 

機械学習により、一層強力なユーザー層分析に基づく検索広告の掲載が実現


検索を行うユーザーは多くの場合、購入意向があります。Google が、購買意向の強いユーザー層(英語)を検索広告に追加したのはこうした事情からです。扱っている商品やサービスを購入する意志があるユーザーにアプローチする際に役立ちます。たとえば自動車販売店であれば、過去に「燃費の良い SUV」や「広々とした SUV」と検索したユーザーを対象にリーチを拡大できます。購買意向の強いユーザー層の場合は、機械学習を利用し、ユーザーの購入意向をさらに詳しく把握します。何百万ものウェブサイトにわたって膨大な検索語句とアクティビティを分析するため、購入へと近づいているユーザーの特定や、ユーザーにとって関連性が高く、興味深い広告の表示に有効です。

 

これはマーケティング担当者にとって重要な瞬間です。モバイル、データ、機械学習を組み合わせることで、マーケティング担当者にとってはビジネス チャンスが広がります。皆さんが成功を収められるよう、私たちもお手伝いいたします。

 

このたびの Google Marketing Next での基調講演はこちらの動画をご覧ください。


Posted by Sridhar Ramaswamy - 広告およびコマース担当上級副社長

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