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Google の機械学習でビジネスの成長を加速(Ⅲ)機械学習による AdWords 入札単価の最適化

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Google の機械学習でビジネスの成長を加速(I)はこちら

Google の機械学習でビジネスの成長を加速(II)AdWords の機械学習機能 はこちら

 

最近の消費者はかつてないほど情報武装されており、企業に対して優れた利便性の迅速なサービスの提供を求めています。このため優秀なマーケティング担当者は、商機を逃さぬよう機械学習などの機能に積極的に投資をしており、その傾向は他のマーケティング担当者の 50% を上回ります。1 実際、Rappi や AutoGravity などの企業はすでに AdWords で機械学習技術を使って最も価値の高いユーザーにアプローチし、事業を拡大させています。

 

この連載の最終回では、ブランド各社が機械学習を入札単価の最適化にどのように取り入れ、関連するデータの理解と大規模な成果向上につなげているかをご紹介します。

 

  1. Econsultancy / Google、「Marketing and Measurement Survey」(2017 年)

 

複雑化する入札に対応する AdWords スマート自動入札


ウェブ セッションが予測可能だった時代は終わり、今は複数の端末で終日にわたり、非常に多くのデジタル アクティビティが発生するようになっています。このため入札単価を設定する際には、広告の掲載結果に影響を及ぼす多様なコンテキスト シグナル(ユーザーの端末、所在地、時間帯など)を考慮しなければなりません。そこで役に立つのが機械学習です。

 

AdWords スマート自動入札では Google の機械学習を使用して、オークションごとに適切な入札単価を設定することができます。主に使われているのが次の 3 つの機能です。

 

  • オークションごとの自動入札:

スマート自動入札では 1 日に数回ではなく、オークションのたびに入札単価が設定されます。オークションごとに関連するコンテキスト シグナル時間帯、表示される広告のクリエイティブ、ユーザーの端末、ブラウザなどを評価し、コンバージョンを獲得できる可能性を確認して、そのオークションに適した入札単価を設定します。この仕組みにより、手動ではもはや不可能な 1 秒あたり数百万件の入札単価を設定できます。

 

  • シグナルの組み合わせに基づく分析:

スマート自動入札は、シグナルの組み合わせによりコンバージョン率にどのような影響があるのかを分析します。たとえば、小売業者のモバイルのコンバージョン率が PC の場合より 20% 高いことがわかり、その業者がモバイルの入札単価調整を +20% に設定したとします。しかし、これはモバイルのコンバージョン率がさらに高くなる時間帯を考慮に入れていません。たとえば朝の通勤の時間帯などは、多くのユーザーが商品の検索を行っています。スマート自動入札では、このように数十億種類に及ぶシグナルを分析して有意な相互関係を特定し、コンバージョンが発生する可能性を考慮して最適な入札単価を算出します。

 

  • 検索語句レベルの学習:

スマート自動入札は、新しいキーワードや低ボリュームのキーワードでも掲載結果を最大限に高めます。Google の機械学習プラットフォームは、アカウントの類似オークションの掲載結果データを参照し、十分なデータに基づいて入札単価を決定します。これにより、データが少ない状況でも掲載結果の変動を小さく抑えることが可能です。たとえば、新しいキーワード「格安航空券、ニューヨーク行き」を追加したとします。対応する検索語句がアカウントの別の広告や類似オークションで過去に一致していた場合は、その語句に関する既知のデータを利用して、可能な限り最適な入札単価が設定されます。

 

AdWords スマート自動入札の成功事例


現在、世界中の企業がスマート自動入札を利用して事業拡大を促進し、時間と資金を新たな商機の獲得に再投資しています。

 

 Harmoney-Logo.pngニュージーランドのソーシャル レンディング サービス Harmoney は代理店の First Digital と連携し、広告費用対効果の高い目標を達成しつつ、資格要件を満たした申請者をより多く見つけることに成功しています。同社は検索キャンペーンで目標広告費用対効果を設定し、申請の可能性が高く個人ローンの審査にも通りそうなユーザーにアプローチしました。その結果、同社にとって「価値の高い」アカウントで成果が 219% 向上し、コンバージョン単価(CPA)は 37% 低下しました。また、スマート自動入札を導入したことにより、担当チームは週あたり 5 時間ほど作業時間が短縮されたため、広告コピーのテストや「価値の高い」ユーザーに関する情報収集など、重要な仕事に力を注ぐことができるようになりました。

image1.pngスイスで活動するデジタル広告代理店 FirstPoint は、クライアントの検索向けの予算を最大限に増額しつつ、コンバージョンも増やしたいと考えていました。同社はスマート自動入札をテストした後、個別単価設定の利用をやめてコンバージョン数の最大化を選択。結果としてコンバージョン数が 2.4 倍に増加、コンバージョン率は 12% アップし、コンバージョン単価は 59% 低下しています。

 

AdWords で機械学習をテストする


スマート自動入札を導入して手間のかかる作業を機械学習に任せるとしても、必ずしもすぐに全てを移行できるわけではありません。まずは AdWords のキャンペーンの下書きとテストを設定して 50% 対 50% の割合でテストを実行し、これまでの入札戦略の成果を Google の機械学習を使用した場合と比較してください。機械学習を使用した方が、高い成果を得られることがすぐにわかると思います。Google のメディアチームではスマート自動入札の使用が推奨されており、有効なキャンペーンの 98% で実際に使用されています。 

 

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ビジネスの目標に合わせて適切な入札戦略を選ぶ方法については、スマート自動入札の運用ガイド(更新版)をご覧ください。


Posted by Blake Reese - 上級プロダクト マネージャー

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