春のカンファレンスシーズンが終わりに近づく中、シアトルで開催されたSMX Advancedに参加した検索マーケターたちは、多くの新しい洞察を得ています。開始から終了まで、Third Door Mediaの主催者と参加者全員が、またしても強力なエリート検索マーケティングイベントを開催しました。
今週のセッションでは、機械、人工知能、データ、そしてGoogleやBingからの継続的な革新の影響が明らかでした。しかし、検索マーケターやPPCのプロとして、私たちはまだ学ぶべきことが多く、AIがますます進化する世界で貢献することが求められています。
オートメーションとPPCにおけるあなたの役割
SMXでの私の2つのプレゼンテーションのうちの1つで、「次世代オートメーション」というパネルに参加しました。このセッションの核心は、ビジネスを成長させたい場合に考慮すべき2つのレベルのオートメーションに焦点を当てました。エージェンシーとしてでも、社内のPPC専門家としてでも：
- エンジンによって提供されるオートメーション（例：スマートビッディング）
- 社内プロセスを効率化するために作成するオートメーション
驚くことではありませんが、多くのPPCプロは、2番目のレベルよりも1番目のレベルについて考える時間を多く費やしています。しかし、PPCのスターたちはその考え方を逆転させ、GoogleやBing内で拡大し続ける組み込みのオートメーションと協力して行えるオートメーションにより多くの時間とエネルギーを注ぎます。自分のオートメーションが大手エンジンのオートメーションとどのように相互作用するかが、競合他社との差別化を図る鍵となります。
ワークフローを効率化できるオートメーションについて具体的に考えてみてください。例えば、タスクを自動的に適切なアカウントマネージャーに割り当て、アカウントマネージャーにやるべきことのフィルタリングされたリストを提示するワークフローを設定できます。機械が人にレビューするための提案を行います。
また、オートメーションを重ねることも可能です。例えば、Googleの「クローズバリアントキーワード」のようなオートメーションを監視し、パフォーマンスの低いバリアントを自動的にフラグし、場合によってはこれらを新しいキーワードとして低い入札で分けたり、否定的なキーワードとして設定したりするツールを作成することを考えてみてください。これはOptmyzrのルールエンジンで非常に簡単に行えます。スクリプトは不要です。
上記の例は、PPCプロが自分で行えるオートメーションのほんの一部に過ぎません。大手エンジン内で拡大するオートメーションと連携して行えることです。今年初めにスクリプトを通じたオートメーションを探求しましたが、これは常に再訪する価値のあるトピックです。
SEM基調講演：機械とオートメーション
機械学習、AI、オートメーションは、多くのSMXセッションで共通のテーマでした。火曜日の基調講演では、業界のトップシンクタンクの4人が登壇しました。
Ginny Marvinはその基調講演グループの一員でした。SELの編集長であり、25 Most Influential PPC Expertsリストの一人であるGinnyは、オートメーションのトレンドを逆行することはできないので、それと共存する方法を見つける必要があると述べる際に権威があります。彼女はまた、私の本「Digital Marketing in an AI World」が非常に時宜を得たものであると称賛しました。
Ginnyが機械学習（ML）について話すとき、彼女はそれを幼児と一緒に飛行機に乗ることに例えます。親が初めてこの偉業を試みるとき、それは通常ひどいものです。なぜなら幼児はどう振る舞うべきかを知らず、親は不合理な期待を抱いているからです。さらに、今では巨大に見える幼児に自分の席を買わなかったのです。次の旅行では、その親は学んだことを活かし、子供に自分の席を買うことが大いに役立つと決め、飛行機での振る舞い方を教えます。気づけば、旅行に慣れた親は、家族の荷物を運ぶのを手伝うことさえする飛行機に乗るのが楽しいティーンエイジャーを持つことになります。
MLは子供と飛行機に乗ることに似ています。合理的な期待を持ち、機械に何を期待するかを一生懸命教える必要があります。
Ginnyのトピックは、GoogleのChief Search EvangelistであるNic Darveau-Garneauによる基調講演部分と完璧に連携しました。Nicは、MLがうまく機能するためには、良い目標を与える必要があると広範に語りました。可能であれば、代理目標ではなく、あなたが本当に気にかける目標を与えて、それに最適化できるようにしてください。
広告主はすべてを測定し最適化することに慣れてしまっているため、すべてのクリックが利益を生むことを非現実的に期待しています。しかし、新しい広告主のキャンプは、チャンネル内の収益性に焦点を当てるべきであり、それによりMLが予算をどこに最適に配分し、全体的なパフォーマンスのために入札を設定するかを見つけ出すことができます。
「自分のオートメーションが大手エンジンのオートメーションとどのように相互作用するかが、競合他社との差別化を図る鍵となります。」
古いキャンプから新しいキャンプへの移行の一部は、上司やクライアントの期待を変えることです。キーワードごとのROASの内訳を示すのではなく、予算が今後3年間でどのように収益性をもたらすかを示してください。Nicは美しいビジョンを描きましたが、PPCプロは依然としてどこを最適化するかを知る必要があり、そのためにはより詳細なレポートが新しい戦略を情報提供するのに役立ちます。例えば、RSAのパフォーマンスの詳細を無視すると、MLが悪い見出しのバリエーションを選ばせたために行き詰まっていることに気づかないかもしれません。賢いPPCプロ（おそらく新しいOptmyzrのRSA Builderを使用している）として、これらの洞察に基づいて行動し、各チャンネルから最高のパフォーマンスを引き出すことができます。
Ginny MarvinとのPPCオートメーションの議論
SMXでの「ダウンタイム」の貴重な瞬間に、Ginnyと1対1でキャッチアップし、今後のポッドキャストのためにインタビューする機会を得ました。彼女は私の本について、特に機械が私たちの日常業務のますます多くを引き継ぐ中でのPPCプロフェッショナルの役割の変化について、録音インタビューを快く行ってくれました。
明らかに、PPCプロにはゲームを向上させ、より戦略的になる機会があります。機械はマーケティングにおける私たちの役割に対する脅威のように見えるかもしれませんが、Ginnyと私が議論したように、それらは実際には私たちが雑草やタスクから抜け出し、批判的思考、戦略的思考、創造性をより効果的に活用するための素晴らしい機会を提供します。
本当にエキサイティングなのは、今後数年間で機械とAIが私たちの業界に何をもたらすかの表面をまだ掻き始めたばかりであることです。AIを取り入れたPPCの波にうまく乗るために自分をうまく位置づけてください。機械を恐れないでください。彼らと共に働いてください。結局のところ、人間＋機械＝常により良い結果です。
この投稿は6月14日にポッドキャストへのリンクを追加して更新しました。
