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機械学習と最新テクノロジーを用いて、ユーザーのニーズに応える

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2018 年 あなたのビジネスを成長させるために、デジタル マーケティングにまつわる先進のテクノロジーを学びましょう。

 

前回の記事では、これからのマーケティング施策において、ユーザー行動の変化に合わせて意識していくべき大きな 3 つの課題について整理しました。本記事ではこれらの課題に対して、広告の観点から機械学習や最新テクノロジーを用いて解決する方法を解説します。

 

1. 購入プロセス全体を捉える - データドリブン アトリビューションとスマート自動入札による機械学習の活用


課題の 1 つ目は、ユーザーの購入プロセス全体をカバーすることです。

購入プロセス全体を通してアプローチするためには、顧客接点を「点」ではなく「線」で捉える必要があります。つまり、購入ボタンをクリックした最後の「点」ではなく、そこに至るまでにどの顧客接点がどの程度貢献していたのか、「線」としてアトリビューション分析をし、その結果に基づいて最適化していくことが重要です。そのために有効なのが、「データドリブン アトリビューション」(Data Driven Attribution、以下 DDA)と「スマート自動入札」です。

 

DDA(データドリブン アトリビューション)とは

DDA とは、アトリビューション モデルの 1 つです。AdWords でのアトリビューション モデルは、ラストクリック、ファースト クリック、線形、減衰、接点ベースなどの従来のルールベースと、機械学習を活用した新しい DDA に大別されます(図 1)。

 

SMBDay-9-1.png図 1: 従来のアトリビューション モデルと DDA の比較

ルールベースでは、100 社あっても 100 社すべてに同じルールを適用しますが、DDA では、100 社あれば 100 社のモデルを構築します。そして、計測期間(コンバージョン ウィンドウ)内でコンバージョンに至った経路だけでなく至らなかった経路も考慮し、それぞれの顧客接点に適切な貢献度を割り当てます。

 

これまでアトリビューションと言えば主に分析に用いられてきました。しかし、ここ数年の目覚ましい機械学習の進化と普及により、AdWords アカウントに蓄積されたデータをもとに、どの広告、どのキーワード、どのキャンペーンがビジネス目標に貢献したかを判別し、その結果を広告運用に適用できるようになりました。DDA は、イギリスやフランスのヨーロッパ諸国や日本を中心に、2017 年より広く普及し始めています。


参考記事 : Google が注力する データドリブン アトリビューションに基づいた AdWords 最適化で会員獲得数を 19%、予約獲得数を 33.5% 増加させた Relux(リラックス)

 

「スマート自動入札」とは

自動入札機能には複数の選択肢があり、「クリック数の最大化」や「検索ページの目標掲載位置」など、マーケティングの目標に応じて入札単価を自動で調整します。なかでも、「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)」などのコンバージョンをベースとした入札戦略を「スマート自動入札」と称します。これらは、いつ、どこで、どんな人が、よりコンバージョンする確率が高いのかを機械学習を用いて分析し、オークションごとに入札単価を最適化することが可能です。

 

検索しているキーワードが同じでも、それを調べている検索ユーザーのニーズや状況はさまざまです。たとえばホテルなどの宿泊施設では、直前に近い地域のキーワードを検索していたユーザーに対して入札単価を高めるなど、よりコンバージョンしてくれそうな検索ユーザーに広告を配信することができるようになるのが、この「スマート自動入札」です。

 

SMBDay-9-2.png図 2: 「スマート自動入札」で機械学習が考慮するシグナルの例

参考記事 : オンライン マーケティングの未来を先取りする Google AdWords のスマート自動入札ソリューション

 

 

2. 一人ひとりに最適なメッセージを届ける - 機械学習を活用したオーディエンス データ分析


課題の 2 つ目は、一人ひとりに最適なメッセージで興味喚起することです。

 

一人ひとりに最適なメッセージでユーザーの興味を喚起するためには、ユーザーを意識したターゲティングとクリエイティブが重要です。高度な機械学習を活用した「スマート ディスプレイ キャンペーン」は、キャンペーン予算、クリエイティブ アセット(広告見出し、広告文、画像、ロゴ)、目標コンバージョン単価を設定するだけで、Google ディスプレイ ネットワークでのターゲティング、クリエイティブ、入札の 3 つの要素をすべて自動化します。

 

また、購買意欲の強いユーザー、類似ユーザー、デモグラフィックなどのオーディエンス データと機械学習を組み合わせて、ユーザーごとに最適な広告を表示することが可能です。例えば下記のように、ユーザーに合わせて広告を最適化し、適切な情報を届けられるようになります。

 

  • ウェブサイトを訪れたことのないユーザー → 会員登録の利点
  • 既存会員ユーザー → 特別割引
  • 直前に特定の地域を検索したユーザー → その地域のホテルを訴求

 

同時に、コンバージョンに至る可能性が高いユーザーに広告を表示し、設定したコンバージョン単価でできるだけ多くのユーザーを獲得できるよう調整されます。


参考記事 : 20 代のための転職サイト「キャリアトレック」が、Google AdWords スマート ディスプレイ キャンペーンの導入で、登録者数 2.3 倍の拡大に成功

 

3. 快適なブランド体験を提供する - モバイル アセットを最適化


課題の 3 つ目は、最適化したブランド体験を通じて顧客の心を掴むことです。

 

ストレスのないブランド体験を提供してユーザーの心を掴むためには、モバイル アセットの最適化が必要です。機械学習を活用してターゲティングした広告でアプローチに成功しても、ウェブサイトに訪問したユーザーの期待に添えなければ意味がありません。


Google が行ったアンケート調査によると、モバイルサイトの読み込みが遅いことが、最も嫌われる理由として挙げられました(図 3)1前回の記事にもあるとおり、モバイルサイトのページ読み込みが 3 秒以上かかると、半数以上のユーザーが諦めて離脱してしまうことも分かっています。Google では簡単にモバイルサイトの診断ができる Test My Site というサービスを提供しているので、定期的にモバイルサイトの速度をテストすることをお勧めします。

 

SMBDay-9-3.png図 3: Google アンケート調査。モバイル デバイスでウェブを閲覧するときに最も嫌いなこと

1: Google Webmaster Central Blog「#MobileMadness: a campaign to help you go mobile-friendly」(2015 年 4月 27日投稿)

 

AMP と PWA でストレスのないモバイルサイトを


モバイルサイトの最適化には、AMP (Accelarated Mobile Pages) と PWA (Progressive Web Apps) が有効です。

 

AMP を実装すれば、平均読み込み時間を 1 秒以下に抑えられ 2、モバイル ユーザーにストレスを感じさせません。AMP の速さの秘密は、AMP HTML と AMP JS を使って、ページスピードを害さない実装を強制しているという点にあります。さらにインフラも提供しており、有効な AMP ページはさらなる高速化に役立つ、AMP Cache という無償の CDN (Contents Delivery Network)  を利用できるようになります。

 

2: Google 社内データ 2017 年 5 月

 

また PWA を実装することで、プッシュ通知やモバイル デバイス上にアイコンを設置できるなど(図 4)、これまでネイティブ アプリでしか実現が難しかった機能を提供します。これによりエンゲージメントを高められ、モバイル ユーザーの UX 向上とコンバーションを促します。

 

SMBDay-9-4.png図 4: PWA の主な機能

参考記事 : Google が注力する AMP と PWA の採用でモバイル コンバージョンをさらに加速させたベルーナの事例

 

まとめ


  • DDA は、購入プロセス全体を分析し、顧客接点ごとの貢献度に応じてをコンバージョンを割り当てる
  • スマート自動入札は、コンバージョンをベースにオークションごとに入札単価を最適化する
  • スマートディスプレイ キャンペーンは、ターゲティング、クリエイティブ、入札の 3 つを自動化し、オーディエンス データを併用すると、一人ひとりに最適な情報を届けることができる
  • AMP でモバイルページを高速化でき、PWA でネイティブ アプリのようなモバイルサイトを実現できる

すべての記事の一覧はこちらからご覧ください。


Posted by 水谷 嘉仁 - 検索広告 / UX ソリューション スペシャリスト、統括部長