先四半期、私たちはDiscovery広告と「通常」のディスプレイキャンペーンを使い、ADworld Experienceイベントの登録促進テストを実施しました。約30日間、同じ予算・同じ広告文・同じターゲティングオプションで運用しました。以下がその結果です。

ご存知の方もいらっしゃるかもしれませんが、ADworld Experienceはヨーロッパ最大のPPC専門イベントです。主なターゲットは、Google広告、Meta広告、Linkedin、Microsoft、Amazon、TikTok、その他オンライン広告プラットフォームで数年の経験を持つ熟練のPPCプロフェッショナルです。

実験内容

テスト開始時の最初の重要な問いは、「Googleディスプレイチャネルを通じて、経験豊富なPPCプロフェッショナルを効果的にターゲティングするにはどうすればよいか？」でした。

高度なPPCツールへの明確な関心は、彼らをターゲットする一つの方法となり得ます。

オーディエンスの作成

そこで、最も有名なツールをアルファベット順にリストアップしました：Adalysis、Adspresso、Adroll、Adstage、Adthena、Adzooma、Channable、Clickcease、Clickguard、Clixtell、Datafeedwatch、Feedoptimise、Feedspark、Fraudblocker、Godatafeed、Opteo、Optmyzr、Outbrain、PPCprotect、Producthero、Qwaya、Revealbot、Spyfu、Squared、Taboola。

このリストを活用し、以下の3つの基準で異なるオーディエンスを設定しました：

1. GoogleでのPPCツール名検索ユーザー

2. PPCツールに関心を示したユーザー

3. SERPs上でPPCツールのウェブサイトURLに興味を示したユーザー

キャンペーン設定

次に、上記オーディエンスごとに3つの広告グループを持つDiscoveryキャンペーンと通常のディスプレイキャンペーンを作成しました。

両キャンペーンとも、最適化ターゲティングを除外（不要な重複を避けるため）し、ADworld Experience参加者の主な年齢層である25歳から55歳＋不明（オーディエンスを狭めすぎないため）に限定しました。

キャンペーン目標

目標は以下の通りです：

• 2023年10月5日・6日に開催されたイベントへの登録獲得
• 過去開催分のビデオ録画の販売
• 1セッションで5ページ以上の閲覧（Googleのスマート入札に十分なコンバージョンデータを提供するため）

ジオターゲティングは、ADworld Experience過去参加者の大多数の出身国（EU諸国＋英国、セルビア、ボスニア、スイス、モンテネグロ、ノルウェー、フィンランド）に限定しました。全言語をターゲットとし、広告配信は毎日8:00 CET～20:00 CETに設定しました。

Discoveryでは、Googleのデフォルトの「中程度および高度なセンシティブコンテンツ」フィルターを受け入れました。ディスプレイキャンペーンでは、すべての未分類コンテンツ、ファミリー向け（主にYouTubeの子供向け動画）、すべてのセンシティブコンテンツ、パークドメインを除外しました。

入札戦略

両キャンペーンとも入札戦略は「コンバージョン数の最大化」に設定し、（少なくとも当初は）ターゲットCPAは設定しませんでした。

テキストと画像はほぼ同一でしたが、掲載面は異なりました（ディスプレイはGDN、DiscoveryはYouTube・Gmail・AndroidのDiscoverニュースフィード）。ディスプレイキャンペーンでは一部見出しを短縮する必要がありましたが、説明文や画像（主に2023年登壇者の写真）は完全に同じでした。ディスプレイキャンペーンでは一部動画を選択し、自動最適化広告フォーマットを有効にしました。

ランディングページも両キャンペーンで同じでした（イベント公式サイトのホームページ）

予算設定

各キャンペーンの1日あたりの予算は20€（Discoveryでは推奨40€/日でしたが、開始後に20€/日に引き下げました）。

以前のDiscovery広告テストでは、URLベースの広告グループ／オーディエンスがトラフィック面で圧倒的に優勢だったため、今回はそのキャンペーンで主要プラットフォームのキャンペーン管理に直接関係しないツール（Adroll、Adstage、Godatafeed、Outbrain、Qwaya、Taboola）を除外しました。

加えて、両キャンペーンとも、異なるグループ／オーディエンスごとに広告配信を均等にするため、ターゲットCPAを個別に設定し、トラフィックが急増した場合はCPAを下げ、停滞した場合はCPAを上げる調整を行いました。

Discovery・通常ディスプレイ両方で、広告の地理的分布を均一にするため、地域によって最大入札単価を最大-90%まで下げたり、最大+50%まで引き上げたりと細かく調整しました（ルーマニア、セルビア、ブルガリアは「スパム的」な掲載面が多く、中央EU諸国はより洗練され高価な掲載面が多い傾向で、両キャンペーン間に大きな差はありませんでした）。

通常のディスプレイ広告では、低品質なサイトやアプリを除外でき、最終的に約500件の除外となりました。過去キャンペーンで作成したスパム／オフトピック掲載面のリストは、通常ディスプレイキャンペーンだけが有利にならないよう、今回は適用しませんでした。

結果

約5週間・総費用1,500€の結果は以下の通りです：

表示されているターゲットCPAは、複数回の調整を経て最終的に到達した値です

全体のコンバージョン数を見ると、GoogleのAIによる掲載面最適化は、プロが設定したディスプレイ広告キャンペーンと競うにはまだ道半ばであるように思えます。

もう一つ興味深いのは、同じオーディエンスでも2つのキャンペーンでパフォーマンスが大きく異なった点です。PPCツールの過去検索者オーディエンスとURLベースターゲティングは、それぞれGDNでは最良・最悪の成績でしたが、Discovery広告ではまったく逆の結果となりました！

両キャンペーンの最終週だけの数値を抽出すると、さらに興味深い「サプライズ」があります。

最初で最も明らかな結論は、DiscoveryのAI自動最適化掲載面は、本格的な自動最適化を始めるまでにより多くのデータ（時間／費用）が必要であるということです。

2つ目の明白な結論は、自分が何をしているかを正確に把握し、すぐに成果を出したい・ピンポイントでターゲティングしたい場合、従来型のディスプレイキャンペーンが依然として最良の選択肢である可能性が高いということです。

3つ目の重要な考察は、もしコンバージョンだけでなく低コストで自社サイト等へのトラフィックを増やすことが目的なら、Discovery広告を推進することに迷いは少ないはずという点です。

データをさらに深掘りすると、同じオーディエンスでも2つのキャンペーンでこれほどパフォーマンスが異なることに驚かされました。推測するに、トピック検索者ターゲティングは自動化レベルの低いキャンペーン（ディスプレイネットワークで最もフォーカスされたターゲティングオプション）に適しており、URLマッチングはGoogleの機械学習アルゴリズムに自動最適化の余地を与える（十分なデータが蓄積された場合）のでしょう。

現在、私たちはDiscoveryキャンペーンのDemand Genキャンペーンへのアップグレードに注目しています。ADworld 2023 Edition終了後、できるだけ早くこの新機能でも同様のテストを実施する予定ですので、ご期待ください。

テストの特定の側面についてご興味があれば、お知らせください。可能な限りデータを深掘りしてご回答いたします。