Google Adsは最近、キーワードがクエリに一致する方法の更新と、デフォルトのアトリビューションモデルの変更を含む2つの大きな発表を行いました。これらの更新について広告主が知っておくべきことを以下に示します。

キーワードの優先順位ルールが変更されます

Googleの最新の発表をキーワードの一致タイプについて分解して見てみましょう：

BERT、Googleの自然言語処理のための事前トレーニングが進化することで、検索意図の理解がより容易になりました。広範囲一致でも、少ないキーワードで関連するトラフィックを見つけることができるようになりました。

Googleはこれを次の例でサポートしました。「『1995 5速トランスミッションシール入力シャフト』のような非常に具体的なクエリが、広範囲一致キーワード『自動車部品』と一致するようになりました。これは、クエリとキーワードのどの単語も実際には一致していないにもかかわらず、それらが関連していると判断できるからです。」

クエリと同一のフレーズ一致または広範囲一致キーワードがある場合、それが優先されます。

Googleは今年初めに行った完全一致の拡張を、広範囲一致とフレーズ一致にも適用しました。Googleの例を以下に示します：「誰かが『近くの寿司配達』を検索したとしましょう。あなたが『寿司配達』と『近くの寿司配達』という広範囲一致キーワードを持っている場合、この更新前はどちらのキーワードも提供される資格がありました。今では、『近くの寿司配達』というキーワードが検索語と同一であるため、優先されます。」

しかし、安心してください。Googleは「クエリと同一の完全一致キーワードがある場合、それはフレーズ一致や広範囲一致キーワードよりも優先される」と述べています。

検索があなたのキーワードと同一でない場合、関連性と広告ランクが決定要因となります。

広告ランクに加えて、Googleはどのキーワードが選択されるかを決定する際に関連性のシグナルを考慮するようになりました。これらの関連性のシグナルが何であるかを説明し、Googleは「関連性は検索語の意味、広告グループ内のすべてのキーワードの意味、および広告グループ内のランディングページを見て判断されます」と述べました。さまざまなシナリオは以下の表に分解されています。

Googleによるほとんどの重要な発表と同様に、今回の発表もPPC業界からは賛否両論がありました。

Julie Bacchiniは次のように書いています：「では、今まで何をしていたのですか？本当に。広告主としてそれが常に行われていたと思うのは愚かだったのでしょうか？」この変更に関する彼女の考えを彼女のブログで読んでください。

Amy BishopやGreg Finnのような他の人々は、Googleが広告主にスマートビッディングと広範囲一致の組み合わせに切り替えるよう促しているにもかかわらず、同じキーワードに対して複数の一致タイプを維持することに価値があると主張しています。

データドリブンがデフォルトのアトリビューションモデルに

ラストクリックアトリビューションからの移行として、Googleはデータドリブンアトリビューション（DDA）が2021年10月からすべての新しいコンバージョンアクションのデフォルトアトリビューションモデルになると発表しました。

Googleは、ラストクリックアトリビューションモデルが広告主のニーズを満たしていないことを認めました。なぜなら、ユーザーがコンバージョンする前の最後の検索以外はすべて無視されるからです。これまで、データドリブンアトリビューションの資格を得るのに十分なコンバージョンボリュームがない広告主には、ポジションベースまたはタイムディケイモデルに切り替えることが推奨されていました。

GoogleはDDAを使用するための最低データ要件に対処し、「データ要件を削除し、追加のコンバージョンタイプのサポートを追加しています。これらの改善により、Google Adsのすべての新しいコンバージョンアクションに対してデータドリブンアトリビューションをデフォルトのアトリビューションモデルにしています」と述べました。

データドリブンアトリビューションはどのように優れているのか？

ランニングシューズを探しているユーザーの例を見てみましょう。このユーザーはコンバージョンする前にいくつかの異なる検索を行います。彼女は最初に『スニーカー』や『ランニングシューズ』を検索し、Adidasのランニングシューズのラインを発見した後、彼女の好きな色とサイズの特定のモデルを再度検索し、シューズを購入します。

ラストクリックアトリビューションの問題は、すべてのクレジットを最後のクリックに与えることです。ユーザーがあなたの広告に何度も関与した事実を無視し、彼女が最終的なキーワードに到達したのは、最初に上位ファネルのキーワードに触れたからである事実を無視します。コンバージョンする前にユーザーが検索したこれらの異なるキーワードは完全に無視されます。

データドリブンは、購入の全体的な旅をより良く把握することができます。Googleは検索のシーケンスを見て、個々のクエリがそのシーケンスにどのように適合するかを確認します。それは最終的なコンバージョンに対する各キーワードの貢献を推定します。GoogleのDDAメソッド論文からの次の図は、特定のクエリがどのように評価されるかを示しています。

最終的に、データドリブンアトリビューションは、すべてのキーワードの価値をよりよく理解するのに役立ちます。その改善された知識により、手動および自動の最適化が向上します。たとえば、コンバージョンしない検索語を見つけた場合、それを否定的なキーワードとして追加したり、まったく入札しないことを決定したり、入札を減らしたりすることができます。LCAから得られるデータのような不完全なコンバージョンデータに基づいてこれを行った場合、アカウントのパフォーマンスを損なう可能性があります。DDAのおかげで、より良い最適化が可能になります。

どのアトリビューションモデルも100％正確な情報を提供することはありませんが、データドリブンは無駄な支出を削減するための情報を最も近く提供します。

最後に、広告主にデータドリブンアトリビューションと自動入札を組み合わせることを奨励し、Googleは「自動入札戦略と組み合わせることで、データドリブンアトリビューションは同じ獲得単価で追加のコンバージョンを促進できます。これは、特定の広告がコンバージョンを促進する上での増分影響をよりよく予測し、ROIを最大化するために入札を調整できるからです」と述べました。

スマートビッディングとラストクリックアトリビューションを組み合わせる危険性をまだ知らない場合は、こちらで読むことができます。

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