PPCの世界は終わりを迎えたのでしょうか？

短い答えは、まだ終わっていないということです。この文章を読み続ければ、私の言いたいことがわかるでしょう :-)

私はFrederick Vallaeysや世界中のトップGoogle Adsプロフェッショナルによるすべての記事やレポートを熱心に読みました。また、自分自身でも多くの実験を行い、手動での選択的ターゲティングが機械学習よりも優れたパフォーマンスを発揮する余地がまだあると確信しています。

しかし、実際の問題は、AIが提供する膨大な可能性を失わずにそれをどうやって行うかということです。そして、どのような状況でそれが価値があるのか？

デジタルマーケティング業界ではよくあることですが、その答えは簡単ではなく、実行中のキャンペーンを評価した後にケースバイケースで適用する必要があります。

自動化が価値を持つのはいつか？

私のPPCでのほぼ20年の経験から、Google Adsを行う正しい方法や間違った方法はなく、理想的な見込み客や顧客をターゲットにするためのより効果的な方法がいくつかあることを学びました。

Google Adsキャンペーンで（信じられないかもしれませんが）うまくいくものを実際に見たことがありますし、技術的に完璧な構造が最低限の目標すら達成できないこともありました。

だからこそ、私は常にプラットフォームが許す最も完全で（かつシンプルな）方法で理想的なターゲットオーディエンスに到達しようと努めてきました。この方法でキャンペーンを行うことは決して失敗しません。

しかし、それはすべてを宣伝するために固定されたモデルや構造を使用できないことも意味します。キャンペーンの目標を達成するためには、ほぼ完全に異なるアプローチを試す必要があります。

いずれにせよ、さまざまな広告構造をテストした後、一般的なワイヤーフレームを考案しました。これがあなたにも役立つことを願っています。

‘Agile Target Layering’とは何か、そしてそれはどのように機能するのか？

私はこれを「アジャイル」と名付けました。なぜなら、それは固定された構造に基づいていないからです。結果が出ない場合や、オーディエンスに効果的にアプローチするより良い方法を見つけた場合は、すぐに変更する必要があります。

「ターゲットレイヤリング」という言葉を使用したのは、キャンペーンから最大限の効果を得るためには、機械学習が理想的なオーディエンスを完全に理解し、それらを完全にカバーしていることを確認する必要があるからです。

もしそうでない場合は、手動のターゲット「レイヤー」を追加して、最も低コストで最も効果的にパフォーマンスを発揮することを確認する必要があります。

現在、この目標を達成する唯一の方法は、PPC AIにいくつかの「オールドスクール」キャンペーンを追加することです。これらは、私たちが最近ようやく味わい始めたものです。

簡単に説明すると、オーディエンスの最もコンバージョン率の高い検索意図をフレーズまたは完全一致キャンペーン（たとえば、ブランドキーワードから始める）でアプローチする必要があります。

その後、コンバージョンのスターを機械学習（ML）に任せ、これらのキャンペーンを無関係な用語や「オールドスクール」キャンペーンですでにうまくいっているものの否定で彫刻します。

MLが何かをコンバージョンさせたら、再びプロセスにループし、新しい手動ターゲットレイヤーを構築するか、MLのすべての利点を享受し、節約した時間をターゲットユーザーに使用できる他のアプローチを考えることに費やす（または家族と過ごす時間を楽しむ😊）ことができます。

ハイパー競争業界におけるAgile Target Layeringの適用

イタリアの最高の海辺スポットの一つであるソレントで、世界規模で高級住宅レンタルを販売しなければならないと想像してください。

特定のフレーズまたは完全一致検索キャンペーンを構築するためのファネルの底（BOFU）キーワードは、「ソレント高級ヴィラ」、「ソレント高級レンタル」、「プライベートプール付きソレントヴィラ」、「ソレント高級アパートメント」などです。つまり、「特定の場所 + 高級関連用語 + 住宅レンタル用語」です。

ヴィラやウェブサイトの名前を含むブランド用語以外は、サイトにターゲットユーザーを引き付けることはありません。

予算が許すなら、「ソレントヴィラ」、「ホリデーレンタルソレント」、「ソレントホームレンタル」などのキーワードを使用して、広範囲一致のMOFUキャンペーンを追加し、機械学習があなたのために魅力的なオーディエンスを見つける魔法を行うかどうかを確認できます。

さらに、Performance MaxやDiscovery/Displayのような完全に機械学習駆動のキャンペーンを追加して、TOFUオーディエンスにアプローチし、ソレントのような美しい場所の存在を知らない人を説得し、文字通り「時間を過ごす」（もちろんお金も）場所を求めている人を引き付けることができるかどうかを確認できます。

初期のトレーニング期間（予算が少ないほど期間は長くなります）を経て、調整が必要なもの、停止すべきもの、さらにプッシュと最適化が必要なものを確認できるようになります。

最終的なポイント

私たちの業界が大きな変化を迎えているこの時期に、PPCプロフェッショナルとしての私たちの使命は、機械学習が知らない、または知ることができないこと（販売の限界、季節性、同じ市場ポジションを持つ競合ブランド、開始するのに最適なオーディエンスなど）を教え、予算が最大のコンバージョンの可能性を持つものに最初に使われ、その後、利益率が許すなら、コンバージョンする可能性があるものに使われることを確認することだと強く信じています。

これはGianpaolo Lorussoによるゲスト投稿です。PPC & CROコンサルタント。

著者について: Gianpaolo Lorussoは、いくつかの中規模および大規模企業のPPC & CROコンサルタントです。また、ヨーロッパで最大のPay Per Click & Conversion Rate Optimizationイベントであり、実際のPPCケースに基づいた世界最大のイベントであるADworld Experienceを設立しました。