PPC広告主であれば、広告アカウントのスコア、例えば品質スコアや最適化スコアに馴染みがあることでしょう。レスポンシブ検索広告（RSA）が拡張テキスト広告に代わり主流となる中、広告主は「広告の強さ」と呼ばれる新しいタイプのスコアにますます触れるようになっています。
本記事では、レスポンシブ検索広告の広告の強さとは何か、その重要性、そしてこれまで存在してきた他の最適化スコアとの比較について解説します。
広告の強さとは？
Googleは広告の強さを以下のように定義しています。
広告の強さは、顧客に適切なメッセージを提供することに注力できるようフィードバックを提供します。広告クリエイティブが最適なパフォーマンスのためのベストプラクティスにどの程度従っているかを、「不完全」、「低い」、「平均的」、「良い」、「優れている」の範囲で示します。
これは、レスポンシブ検索広告に関連して広告主がアカウントで目にする最新のスコアタイプです。
広告の強さは重要か？
Googleはこれをベストプラクティスのスコアと位置付けており、良い第一印象を与えることを目的としています。この言葉の選び方は重要で、実際のパフォーマンスから学習しているわけではありません。第一印象は重要ですが、長期的な成果の方がさらに重要です。
広告の強さは、どの広告属性が広告主にとって良い結果に結びつきやすいかを機械学習モデルで分析しています。例えば、同じ見出しの異なるバリエーションを10種類持つ広告主は、15種類持つ広告主よりもパフォーマンスが良いでしょうか？
広告グループの主要キーワードを含む広告は、含まない広告よりもパフォーマンスが良い傾向にあるでしょうか？
冗長なフレーズが多い広告は、冗長性を避けた広告よりもパフォーマンスが悪いでしょうか？
これらはスタート時に非常に役立つ洞察であり、過去の教訓から学べることは多いです。
しかし、一度良いベースラインの広告ができたら、広告の強さは忘れてください。広告の強さは過去に多くの人に効果的だったものを反映しているだけで、あなたにとって何が効果的かは考慮しません。『低い』広告の強さの広告が非常に良い成果を上げても、依然として『低い』とラベル付けされます。
繰り返します。広告の強さはあなたのパフォーマンスに基づいて変わりません！
したがって、素晴らしいコンバージョン率、低いCPA、多大な利益を上げている広告主が広告の強さが低い場合もあります。彼らは一般的な知見に従っていませんが、それでも成功しています。このモデルは異なる考え方を評価しません。
経験豊富なマーケターであれば、Googleの予測で広告の強さが低くても、自分が良いパフォーマンスを出せると思う広告を作成することに問題はありません。
その場合、より重要なのは実際のパフォーマンスが広告の可能性を反映しているかを綿密に監視し、体系的に実験を行うことです。
低い広告の強さは広告配信に影響するか？
低い広告の強さが広告の配信頻度を減らすのではと心配する場合もあるでしょうが、安心してください。広告の強さは広告ランクや品質スコアに影響しません。つまり、広告の強さが低くても、Googleが広告オークションであなたの広告を優先度を下げているわけではありません。
ただし、広告自体が本当に悪ければ、品質スコアも低くなり、オークションでの広告ランクも下がる可能性があります。これは因果関係ではなく相関関係です。
一部の人が低い広告の強さが広告の表示回数減少の原因だと考えるのは、かつてGoogleが一部の広告に「低い（限定的な掲載資格）」とラベルを付けていたためです。このステータスは混乱を招き、現在は削除されています。
広告の強さは静的か？
広告の強さはパフォーマンスと切り離されているため無視できるというのが私の主張ですが、完全に静的というわけではありません。例えば、広告の強さは広告グループの主要キーワードが見出しテキストに含まれている広告を好みます。
したがって、広告グループのキーワードが変わったり、どのキーワードが最もインプレッションを得るかの割合が変わった場合、広告の資産に変更がなくても広告の強さが変わることがあります。
品質スコアに注目すべきか？
品質スコア（QS）はGoogle広告における元祖の機械学習／人工知能スコアです。約20年にわたり存在し、その目的は広告がクリックされる可能性がどれほど高いかを予測することでした。
品質スコアの重要なポイントは、広告主の初期のQSはキーワードに関するシステムのデータが増えるにつれて急速に変化することです。つまり、アカウントが自身のデータを蓄積するほど、表示される品質スコアはそのアカウントの実際の品質や関連性をより正確に反映します。
したがって、広告主は品質スコアに注意を払い、できるだけ高く維持することが理にかなっています。
時間が経つにつれて表示される数値は現実のより良い表現となります。品質スコアが高いほど、広告主は広告オークションでの順位を維持するために支払うクリック単価が低くなります。
最適化スコアに注目すべきか？
最適化スコアも品質スコアと同様に機械学習の要素を持っています。最適化スコアの目的は、広告主のアカウントにどれだけの改善余地があるかを示すことです。例えば、入札や予算を変更した場合にどれだけ多くのコンバージョンが見込めるかを推定します。
推定される数値は機械学習に基づいており、予測なので必ずしも完全に正確とは限りません。しかし、最適化スコアは注目に値します。スコアが低い場合、Googleの機械学習は多くの潜在的なコンバージョンを逃していると考えているからです。
提案内容を評価し、その影響の正確さに基づいて判断してください。Optmyzrでは、Googleの予測と自社の予測を比較し、最適化スコア改善のためのGoogleの機会の一部を選択的に表示し、広告主が最良の機会を活用できるよう支援しています。
クローズドループフィードバックシステムに注意
広告の強さのようなほぼ静的なフィードバックシステムの問題は、閉じたループに陥りやすいことです。この概念はNBCニュースのJacob Ward著『The Loop』で説明されています。
機械学習が望ましくない方法で私たちの行動に影響を与えるという考え方です。広告主の場合、機械学習は広告のクリエイティビティの方向性を示しますが、その推奨は過去に他者に効果的だったものに基づいています。
そして、皆が同じことをするように促され、それに従うと閉じたループに陥ります。
より身近な例を挙げると、Netflixのおすすめだけを見て次に観るテレビ番組を決めると、Netflixのアルゴリズムが私たちの選択に影響を与え、その選択がアルゴリズムにフィードバックされて将来のおすすめに反映されます。
アルゴリズム：「あなたの地域で流行っているこの面白い番組を観るべきです。」
私：「わかりました、観てみます。」
アルゴリズム：「おお、またこの番組を観る人が増えた、もっと似たものをおすすめしよう。」
私：「新しくてユニークな番組はどこ？全部同じに感じる！」
広告の強さスコアも広告主に同様の問題を引き起こします。過去に効果的だったものを基に「こうすべき」と指示されると、新たな成功例を生み出す実験が抑制され、将来の予測を変える可能性がある創造性が報われなくなります。
広告は均質化し、私たちのクリエイティビティはもはや評価されません。
レスポンシブ検索広告における機械学習の仕組み
上記のスコアはすべて機械学習や人工知能の要素を含んでいます。そこで、その技術がどのように機能するかを簡単に説明します。理解することで、その欠点や潜在的な落とし穴が見えてきます。
機械学習の一部は、過去のデータに基づいて未来を予測するモデルを構築することで動作します。機械学習の最初のステップはモデルの構築、すなわちトレーニングフェーズです。トレーニングフェーズでは、過去のデータを機械に入力し、望ましい結果に対応する様々な属性間の相関関係を見つけます。
例えば品質スコアの場合、機械はクリック率の高さに対応するシグナルを探します。広告テキストにキーワードが含まれていることがCTRの向上に関連していると判明すれば、その要素をモデルに組み込み、キーワードを含む広告は高いスコアを得るようになります。
モデルがテスト・改良された後、実際に運用され予測を開始します。品質スコアの場合、広告がオークションに参加した際にクリックされる可能性を予測します。これはユーザーが検索するたびに行われます。
モデルは静的である場合もあれば、定期的に更新されたり、自己の予測成功に基づいて継続的に学習し改善する場合もあります。例えば、品質スコアモデルが広告がクリックされると予測したのに実際にはクリックされなかった場合、将来の予測精度向上のためにモデルを更新します。これを強化学習と呼びます。
また、モデルは異なるデータセットで構築され、異なる種類のシグナルを重視する度合いも異なります。品質スコアの場合、モデルは最近の期間のGoogle広告全体のデータで構築されますが、アカウント固有のパフォーマンスデータが利用可能な場合はそれをより重視します。
したがって、広告主が新しいキーワードをアカウントに追加した際、初期の品質スコアはシステム全体のデータに基づきますが、そのキーワードがアカウント内で履歴を積み重ねると、そのデータが品質スコアにより強く反映されます。
まとめ
広告の強さが高いからといって、必ずしもCTRやコンバージョン率、品質スコアが良いわけではありません。広告初心者や何が効果的かわからない場合は、この点を心に留めておいてください。
しかし、経験豊富な広告主であれば、自分の得意分野を活かしてターゲットに響く広告を作成し、パフォーマンスに集中してください。広告の強さに惑わされないでください。
また、Optmyzrユーザー13,671件以上のランダムなアカウントを対象にRSAのパフォーマンス調査を実施し、以下のような疑問に答えました。
- 広告主の間でRSAの利用は思われているほど一般的か？
- RSAのパフォーマンスはETAと比べてどうか？
- 固定された見出しや説明文はパフォーマンスにどのような影響を与えるか？
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