PPC入札に関しては、議論が実際よりも分裂しているように聞こえることがあります。ネイティブ入札、独自アルゴリズム、手動ルールにはそれぞれの役割があり、多くの広告主にとって、実際の戦略はそれらをどのように組み合わせるかにあります。

ほとんどのキャンペーンは、1つの方法を選んでそれに固執することで成功するわけではありません。

代わりに、異なるレベルの自動化を重ねることで、目標の変化、データの利用可能性、プラットフォームの動態に適応することができます。

もしかしたら、あなたのキャンペーンはまだSmart Biddingの準備ができていないかもしれません。あるいは、より多くのコントロールを提供するプラットフォームから移行しているかもしれません。

または、自動化が導入されていても、まだそれを細かく管理するのに多くの時間を費やしているかもしれません。

この記事では、Smart Biddingが意味を持つときとその限界、そして自動化レイヤリングが機械駆動の戦略に降伏するのではなく、より賢明に導く方法を解説します。

独自入札とは何か？

独自入札とは、オンライン広告オークションでの入札を管理するために独自のカスタムアルゴリズムを使用するサードパーティの入札システムを指します。

各独自アルゴリズムには、それぞれ独自のロジック、数学モデル、最適化戦略があります。これらは開発主体の知的財産であり、市場での重要な差別化要因となることが多いです。

これらのシステムは、広告プラットフォームのネイティブなSmart Biddingの外で動作し、通常はManual CPCのような手動戦略でキャンペーンを実行する必要があります。

これは、キーワードレベルまたは広告グループレベルの入札に直接アクセスする必要があるためであり、Smart Biddingはオークション中にリアルタイムで入札を自動調整するからです。主な違いは、外部システムがAPIベースのルールやスクリプトを通じて入札決定を行うことであり、広告プラットフォームのリアルタイム入札プロセスに直接参加するわけではないということです。

広告主が独自入札を選ぶ理由

広告主は、ネイティブなSmart Biddingが許可する以上のコントロール、カスタマイズ、柔軟性を必要とする場合に、独自システムに頼ることが多いです。

これには、専門的な業界知識の適用、ビジネス固有のルールの施行、カスタムKPIの最適化、またはSmart Biddingが特定のニーズに対して効率的に入札するかどうかに対する信頼の欠如に対処することが含まれます。

しかし、独自システムにはいくつかの制限があります。

多くの広告プラットフォームのリアルタイムオークション信号にアクセスできないため、Smart Biddingほど正確に入札を最適化する能力に影響を与える可能性があります。

一部のプラットフォームは、特定のSmart Bidding戦略の上に独自のロジックを重ねるための部分的な回避策を開発しましたが、これらのアプローチは制約が伴うことが多く、特定の明確に定義されたシナリオに最適です。

Smart Biddingの評価

1つ明確にしておきましょう：Smart Biddingは「設定して放置する」戦略ではありません。それは「設定して、導き、定期的に確認する」ものです。

Smart Biddingの核心は、オークション時の入札です。つまり、広告プラットフォームは、広告を見ている人について知っていることに基づいて、オークションが発生する瞬間にリアルタイムで入札を調整します。

それは数百の信号にアクセスし、その多くはGoogle AdsのUIやAPIを通じても見ることができません。

ここでSmart Biddingが輝くのです：人間（またはルール）が十分に速く処理できない信号に即座に反応します。多くの場合、最もよく作成された手動戦略や独自の入札ルールをも上回ります。

しかし、常にそうとは限りません。

Smart Biddingには考慮すべき重要な制限があります。

Smart Biddingの制限

• インテリジェントな決定を行うために十分なコンバージョンデータが必要
• オフラインコンバージョンデータを効果的に組み込むための適切なセットアップが必要
• その最適化は、時にはプラットフォームの収益目標とあなたの特定のビジネス目標と一致しないことがある

その功績として、Smart Biddingは、複数のコンバージョンタイプ、新規顧客獲得目標、Performance Maxのような広範なキャンペーンタイプを扱う能力が特に向上しました。

しかし、それでもすべての広告主やすべてのキャンペーンに完全に適しているわけではありません。

時にはSmart Biddingに後押しが必要です。時には、信頼する前に従来のアプローチと比較してテストする必要があります。時には、より良い入力と監督が必要です。

これが自動化のジレンマに私たちを導きます：Smart Biddingの利点を最大限に活用しつつ、ガイドし、洗練する能力を失わない方法。

戦略と自動化の中間地点を見つける

自動化は時間を節約するはずでしたが、多くの広告主にとっては新しいタイプの時間の浪費になっています。

手動で入札を調整する代わりに、今では自動化された設定を微調整し、スクリプトをテストし、ルールを再開し、広告プラットフォームの自動化が本当に目標と一致しているかを二重に確認しています。

私たちのCEO、Frederick Vallaeysは、彼の本Unlevel the Playing Field: The Biggest Mindshift in PPC Historyでこれをバイナリートラップと呼んでいます。広告プラットフォームに完全なコントロールを与えて平凡さのリスクを冒すか、すべてのレバーを細かく管理してスケーラビリティを失うかのどちらかです。

一部の人々は、このトラップから抜け出すために独自の入札プラットフォームに頼ります。これらのソリューションは、特定の業界やキャンペーンタイプにおいて、よりカスタマイズされたアプローチが価値を提供する場合に特に役立ちます。

しかし、広告プラットフォームのネイティブ自動化から独立して動作するシステムを使用する際には、重要なトレードオフを考慮する必要があります。

広告プラットフォームは、各検索に対してリアルタイムで多数のオークション時の信号を分析します。これらの信号には、デバイスタイプ、場所、時間帯、過去のコンバージョンの可能性などが含まれます。

独自のアルゴリズムは独自の強みを持っていますが、Smart Biddingが直接利用するリアルタイムデータの完全な範囲にアクセスするのに課題を抱える可能性があります。

そのため、多くの成功した広告主は、外部ソリューションとネイティブ自動化のどちらかを選ぶのではなく、ネイティブ自動化の上に独自のロジックを重ね、両方のアプローチの強みを組み合わせています。

これが自動化レイヤリングがゲームを変えるところです。

自動化レイヤリング：賢明な中間の道

自動化レイヤリングは、そのバイナリー思考への解毒剤です。それは、Smart Biddingのようなネイティブ自動化を受け入れつつ、インテリジェントでカスタマイズされたコントロールのレイヤーで囲む戦略第一のアプローチです。

それは、広告プラットフォームを盲目的に信頼することなく、その長所を活用する方法です。

鍵を渡すか、システムと絶えず戦うのではなく、正しい方向に自動化を導きます。戦略を定義し、必要に応じて介入し、キャンペーンが非効率に陥るのを防ぎます。

こう考えてみてください：Smart Biddingがエンジンなら、自動化レイヤリングはあなたの操縦システムです。

このアプローチの美しさはその柔軟性にあります。

あなたの自動化レイヤリング戦略は、最小限の監視を必要とする高ボリュームのeコマースキャンペーンを管理している場合や、リードごとに慎重な資格確認が必要な専門的なB2Bキャンペーンを管理している場合など、特定の状況に合わせて調整できます。

コンバージョンボリューム、ビジネスの季節性、競争環境などの要因に基づいて、コントロールの度合いを調整できます。

そして、それは単なる理論ではなく、パフォーマンスを犠牲にせずにスケールすることを望む賢明な広告主にとって、ますます一般的な戦略になっています。

自動化をレイヤリングする4つの主要な方法

Google Adsには豊富な自動化オプションがありますが、これらの原則はMicrosoft、Meta、Amazonなどの他のプラットフォームにも適用可能です。

ここではGoogle Adsに焦点を当てますが、キャンペーンを管理する場所に関係なく、多くの同じ概念を適用できることがわかるでしょう。

Googleの組み込みツール

これらはプラットフォームにネイティブであり、サードパーティの統合や外部プラットフォームを必要としませんが、設定と構成には広告主の入力が必要です。

例：

• 自動ルール（例：CPAが$Xを超えた場合にキャンペーンを一時停止）
• カスタムアラート
• Smart Biddingの季節性調整
• コンバージョン価値ルール
• 制約付きのポートフォリオ入札戦略

適しているのは： シンプルなセーフガードやGoogle Ads内で完全に留まりたい場合

インポートされたスクリプト

Google Adsスクリプトを使用してJavaScriptを使用して自動化することができます。独自に作成するか、外部ライブラリからインポートすることができます。これらのスクリプトは、Google Ads UIの組み込みスクリプトに比べて、より多くの柔軟性とカスタマイズを提供します。

例：

• 壊れたURLを持つ広告を一時停止
• 承認されていない広告をフラグ
• 異常検出（支出の急増、コンバージョンの欠如）
• パフォーマンスに基づいて予算を再配分

適しているのは： 中程度のカスタマイズ、迅速な展開、日々のチェックやアクションが必要なタスク

サードパーティツール

Optmyzr、Skai、Adalysisのようなツールは、広告プラットフォームが提供するものを超える事前構築された自動化、アラート、最適化機能を提供します。

例：

• 独自のロジックに基づいて入札調整を自動化
• 変更追跡を伴う監査と推奨事項を実行
• ネガティブ、広告、予算をインテリジェンスのレイヤーで一括最適化

適しているのは： コードを書かずに強力な機能を望む広告主や代理店

Google Ads APIを使用したカスタムソリューション

開発リソースやユニークなユースケースを持つブランド向けに、Google Ads APIは完全なコントロールを可能にします。

例：

• 予算シフトをトリガーする独自のパフォーマンスダッシュボードを構築
• カスタムキャンペーン命名とラベル付けルールを強制
• 広告費とROASを内部BIや在庫システムと統合

適しているのは： 高度なユーザーやユニークなビジネスロジックを持つ大規模な広告主

自動化レイヤリングが役立つこと

自動化レイヤリングは、Smart Biddingのスピードとスケール、そして目標を達成するために必要な戦略的監督とカスタマイズの両方を提供します。

それでは、自動化レイヤリングが劇的な違いを生む具体的なシナリオと、これらの戦略を利用可能にするOptmyzrツールを見ていきましょう。👇

パフォーマンスの変動を早期にキャッチ

自動化レイヤリングは、パフォーマンスの変化を把握し、変動を大きな問題に発展する前にキャッチする強力な方法です。

適切な自動化が導入されていれば、何かが軌道を外れた瞬間にアラートを受け取ることができます。

注視すべき信号：

• コスト、インプレッション、クリックの異常な急増または減少
• 承認されていない製品の急増（eコマースキャンペーンの場合）

コントロールをレイヤリングする方法：

キャンペーン全体の主要な指標に対して自動アラートを設定します。

Google Adsのネイティブツールのようなカスタムルールはこれらの変化をフラグすることができますし、Optmyzrの異常アラート のようなサードパーティソリューションは自動的に検出して通知することができます。

手動で設定する必要はなく、システムによって自動的にトリガーされます。

キャンペーンを中断せずに目標を調整

Maximum ConversionsやMaximum Conversion Valueのようなスマート入札戦略を管理する際、個々のキーワードや商品グループの入札を手動で調整することはできません。

代わりに、Target CPAやTarget ROASを調整してキャンペーンを最適化します。

ただし、これらの目標を慎重に調整することが重要です。大幅な変更を加えると、キャンペーンが学習モードに戻り、パフォーマンスが中断され、システムが再調整するまで遅延が発生する可能性があります。

注視すべき信号：

• 広告グループが良好にパフォーマンスしているが、インプレッションシェアによって制限されている
• ROAS/CPA目標を超えている広告グループで、さらに最適化する余地がある
• 永続的な学習期間に陥っているキャンペーン

コントロールをレイヤリングする方法：

Target CPAやTarget ROASを調整する際、キャンペーンを学習モードに戻さないように、5〜10%の小さな増分で変更を加えます。

ここでOptimize Target CPAやOptimize Target ROASのようなツールが役立ちます。これらのツールは、バランスを崩すことなく広告グループレベルで目標を調整することができます。

動作の仕組み： 広告グループが良好にコンバージョンしているが、低い広告ランクのためにインプレッションシェアを失っている場合、ツールはターゲットCPAを増やすか、ターゲットROASを下げるのを助けます。

これにより、Google Adsはより高い入札を行い、広告ランクを向上させ、より多くのインプレッションを獲得することができます。

逆に、広告グループがすでに良好にパフォーマンスしており、ターゲットCPAやROASを超えている場合、ターゲットCPAを徐々に減らすか、ターゲットROASを増やすことができます。

これにより、予算の過剰配分を避け、ROIを最大化します。

スマートなペーシングアラートで予算の驚きを回避

予算は通常、一度に失敗するわけではなく、静かに軌道を外れます。月の前半に過剰支出し、後でそれを抑えるために奮闘するかもしれません。

または、支出が少なく、コンバージョンを逃してしまうかもしれません。いずれにしても、パフォーマンスに影響を与えます。

注視すべき信号：

• 月間予算の使用率と月の経過率の割合
• 日々および週ごとの支出速度の変化
• 支出対コンバージョン比率の変動

コントロールをレイヤリングする方法：

自動ペーシングアラートを設定し、月間目標や予想パターンに対する支出を追跡します。これらのアラートを設定して、支出が予想されるペースから逸脱した場合に関連するチームメンバーに通知します。

これは、キャンペーンを一貫して維持し、月末の驚きを避ける簡単な方法です。

パフォーマンスの低いキーワードを一時停止

パフォーマンスの低いキーワードを長期間アクティブにしておくことには隠れたコストがあります。

それらは単にお金を浪費するだけでなく、キャンペーンのパフォーマンスを希釈し、学習を遅らせ、自動入札が実際に機能するものに集中するのを難しくします。

それでも、多くのアカウントは手動でのレビューに時間がかかるため、これらのキーワードを無視して実行させています。

ここで自動化レイヤリングが本当に違いを生むことができます。

注視すべき信号：

• クリック数が多いがコンバージョンがないキーワード
• アカウントの平均を大幅に上回るコンバージョンコストを持つ高支出キーワード
• ランディングページが安定しているにもかかわらず品質スコアが低下しているキーワード

コントロールをレイヤリングする方法：

統計的に有意なトラフィックを受け取った後にコンバージョンしないキーワードを特定して一時停止する体系的なレビューを実施します。OptmyzrのPause Non-Converting Keywordsのようなツールを使用して、選択した日付範囲内で十分なトラフィックを受け取ったがコンバージョンしていないキーワードを自動的に特定します。

ハイパー特定のDSAをスケールで実現可能にする

Dynamic Search Ads (DSA)は、ロングテールトラフィックをキャプチャするために強力ですが、すべてが1つの広告グループにまとめられるとすぐに混乱します。Microsoft AdsはスタンドアロンのDSAをサポートしており、広告主にキャンペーン構造のための貴重なツールを提供します。

そのため、先進的な広告主は詳細に行き、より良い関連性と高いコンバージョン率のために広告コピー、キーワード、ランディングページを整合させるために、製品詳細ページ（PDP）ごとに1つの広告グループを作成します。

注視すべき信号：

• 製品フィードの更新と在庫の変化
• 製品カテゴリ全体で混合パフォーマンスを持つ広範なDSAキャンペーン
• 製品タイプ間のコンバージョン率の変動

問題は？何千もの製品のためにそれを手動で行うことは現実的ではありません。

コントロールをレイヤリングする方法：

Microsoft Adsを使用して、フィードベースの自動化を使用して、製品構造を反映した詳細なDSAキャンペーンを構築および維持します。OptmyzrのCampaign Automatorのようなツールを使用して、これらの詳細なキャンペーンを1時間以内に構築することができます。

製品フィードから直接引き出して、実際の製品名、価格、プロモーションを反映した広告グループと広告を作成し、関連性と効率を維持します。

天候のような現実世界の信号に基づいてキャンペーンをトリガー

季節性のあるビジネスにとって、正確なタイミングで広告を表示することはパフォーマンスを大幅に向上させることができます。しかし、標準の自動化だけでは、天候条件のような外部要因に正確に反応することはできません。

注視すべき信号：

• ターゲット市場の天候条件
• 特定の温度との過去のパフォーマンスの相関関係
• 天候に関連する可能性のある地理的パフォーマンスの変動

コントロールをレイヤリングする方法：

天候APIとジオターゲティングルールを使用して、購入に最適な条件のときにのみキャンペーンをアクティブにします。これらの環境トリガーをGoogleのネイティブ自動化と組み合わせて最大の効果を発揮します。

例えば、350Mドル以上の広告費を管理してきたGoogle AdsコンサルタントのMatthieu Van-Tranは、興味深いアプローチを共有しました。

高級水着ブランドのために、彼はトップコンバージョン都市で温度が27°C以上になるとPerformance Maxキャンペーンをアクティブにする天候トリガー自動化を実装しました。システムは、購入の可能性が最も高いときにGoogleのネットワーク全体で新鮮な季節のクリエイティブをプッシュし、より多くの売上をもたらしました。

Matthieuは、クライアントのために自動化レイヤリングを使用する方法について多くの実際のアドバイスを共有しています。もっと知りたい場合は、こちらのセッションをチェックしてください。

関連性のないYouTubeプレースメントを除外

関連性のないYouTubeプレースメントを除外することは、広告が適切なオーディエンスの前にのみ表示されるようにするために重要です。

注視すべき信号：

• 高いインプレッションを持つがエンゲージメント指標が低いプレースメント
• キャンペーンの平均を一貫して下回るコンテンツカテゴリ
• ターゲットオーディエンスと一致しないチャンネルタイプ（B2B製品のためのゲームチャンネルなど）

例えば、高級ビジネスソフトウェアキャンペーンを開始し、広告予算のかなりの部分をYouTubeに割り当てたとしましょう。

しかし、プロフェッショナルにリーチする代わりに、分析では広告がゲームチャンネル、子供向けコンテンツ、その他の関連性のないプレースメントに表示されていることが明らかになり、コンバージョンはほとんどありません。

コントロールをレイヤリングする方法：

プレースメントパフォーマンスとコンテンツカテゴリの分析を行い、パフォーマンスの低いプレースメントを除外する自動ルールを作成します。

Google Adsの除外リストやOptmyzrのRule Engineのようなツールを使用して、プレースメントの質を体系的に改善します。

Amy McClain-Ponder氏（Beeby Clark+Meyler（BCM）の有料検索グループディレクター）が使用する、関連性のないYouTube配置に対処するためのシンプルで効果的なルールがあります：

ルールのロジック:

• 配置が「自動」カテゴリに該当する場合
• かつ、YouTubeチャンネル、モバイルアプリ、YouTube動画、ウェブサイト、またはAndroidアプリに表示される場合
• かつ、過去30日間にインプレッションを受けた場合
• かつ、「cn, jp, kids, japan, chinese, china, games, music, sex, sounds, meditation」に関連するコンテンツを含む場合
• かつ、配置タイプが「YouTubeチャンネル」を含む場合

アクション:

• ルールはこれらの配置を広告グループから自動的に除外します
• ただし、透明性のためにレポートには含めます

スマートビッディングがまだ適していない場合

すべてのキャンペーンが最初からスマートビッディングに対応しているわけではありません。新しすぎるかもしれませんし、コンバージョンデータが十分でないかもしれません。

または、立ち上げ段階で少しでもコントロールを持ちたいかもしれません。

そのような場合、ルールベースのビッディングが大きな役割を果たすことができます。特に、Marinのようなプラットフォームから移行している場合や、パフォーマンス重視のワークフローを再現しようとしている場合に役立ちます。

ルールベースのビッディングが必要な場合

具体的なルールベースの動きに入る前に、背景を設定しましょう：

• 新しいキャンペーン: 過去30日間に30件未満のコンバージョンしかない場合、スマートビッディングはその魔法を発揮するためのデータが不足しているかもしれません。ルールベースのビッディングがこのギャップを埋めることができます
• 非常に季節性のあるビジネス: 季節的な変動があるビジネスの場合、過去のデータは将来のパフォーマンスを予測するのに役立たないかもしれません。ルールベースのビッディングは、新しいトレンドが現れるまでの間、コントロールを提供します
• 長い販売サイクル: 販売サイクルが通常のアトリビューションウィンドウを超える場合、スマートビッディングはリアルタイムデータに対応するのが遅すぎるかもしれません。ルールベースのビッディングは、より即時の指標に基づいて調整を行うことができます

これらのいずれかに心当たりがある場合、ルールベースのビッディングが今のところ適切な選択肢かもしれません。データとインサイトを集めるにつれて、スマートビッディングへの移行の柔軟性を持つことができます。

Optmyzrで設定できるスマートなルールベースの動き

それでは、Optmyzrのルールエンジンを使用して作成できる強力なルールベースの自動化戦略をいくつか見てみましょう。これらのルールは事前に構築されていますが、特定のニーズに合わせて完全にカスタマイズ可能です。

独自のしきい値を設定できるので、必要に応じて柔軟に調整できます。

以下のことができます：

広告グループレベルでのデバイス入札調整の変更

一部のデバイスは、広告クリックを実際の販売やリードに変換する際に他のデバイスよりも優れたパフォーマンスを発揮します。

このルールは、入札を自動的に調整し、パフォーマンスが良いデバイスに予算を多く割り当て、そうでないデバイスからは予算を削減します。

仕組み:

• デバイス（モバイルやデスクトップなど）が良好なパフォーマンスを発揮している場合（低コストでコンバージョンを獲得している場合）、ルールは入札を10%引き上げます。
• 多くのクリックを獲得しているがコンバージョンがないデバイスの場合、ルールは入札を10%引き下げて無駄な支出を避けます。

高価なキーワードの入札を削減

すべてのキーワードリサーチとテストを行っても、一部のキーワードは予算を浪費するだけになります。このルールは、パフォーマンスに比べてコストが高すぎるキーワードを自動的に特定し、抑制します。

仕組み:

• キーワードのコンバージョンあたりのコストがキャンペーン平均を上回っている場合、ルールは入札を10%引き下げます。これにより、パフォーマンスが低いキーワードへの支出を抑制します。
• キーワードが多くのクリックを受けたが、コンバージョンを一度も生み出していない場合、システムは入札を10%引き下げてさらなる無駄を防ぎます。

製品グループや広告グループレベルで同様のパフォーマンス問題が見られる場合も、対応できます。

Optmyzrには、高いCPA、コンバージョンなしの多くのクリック、または一般的な非効率性に基づいて、パフォーマンスが低い製品グループや広告グループの入札を調整するための事前構築されたルールがあります。

コスト/コンバージョンをターゲットにしたオーディエンス入札調整の設定

コンバージョンあたりのコストは、キャンペーン全体で大きく変動することがあります。この賢いルールのペアは、常にチェックすることなく、入札を自動的に管理するのに役立ちます。

コンバージョンが高価になるほど、修正はより積極的になります。

仕組み:

• コンバージョンあたりのコストがターゲットを15%以上上回っている場合、ルールは入札を引き下げてコストを抑えます。
• コンバージョンあたりのコストがターゲットの85%未満の場合、ルールは入札を引き上げて、低コストで効率的なコンバージョンをより多く獲得します。

調整は、意味のあるデータ（最低100インプレッション、10クリック、3コンバージョン）がある場合にのみトリガーされます。

そしてそれだけではありません！性別、年齢層、世帯収入、デバイスターゲティングに合わせた追加のカスタマイズルールを作成して、アプローチをさらに洗練させることができます。

これらの人口統計別ルールを作成することで、パフォーマンスの高いセグメントに予算を自動的にシフトし、パフォーマンスの低いセグメントからは予算を削減することができます。

ROASをターゲットにした入札の最適化

この賢いルールのシーケンスは、最新の信頼できるデータに基づいて、ターゲットの広告費用対効果（ROAS）を達成するために広告グループの入札を自動的に調整します。

このアプローチが非常に優れているのは、進行的なルックバックウィンドウです。

システムはまず、直近の7日間のパフォーマンスを確認し、次に14日、30日、60日、最終的に90日まで拡大して、十分なコンバージョンデータを見つけて自信を持って決定を下します。

仕組み:

• ルールは、キャンペーンのパフォーマンスを異なる期間で確認し、直近の7日間から始めます。
• ROASが高い場合、ルールは入札を引き上げて、より多くのコンバージョンを獲得します。
• ROASが低い場合、ルールは入札を引き下げて、目標を維持します。

ルールは、ルックバック期間に少なくとも1つのコンバージョンがあり、キャンペーンがCPC入札を使用している場合にのみトリガーされます。 これにより、データが不十分な場合や異なる入札戦略を使用している場合に、過剰な入札調整を防ぎます。

キーワードに対しても同様のルールがあり、同じ原則に基づいて動作します。

これにより、キーワードレベルの入札を設定して、広告費用対効果の目標を達成するのに役立ちます。進行的なルックバックウィンドウを使用します。

ターゲットCPAに向けた入札の最適化

このルールは、信頼できるパフォーマンスデータに基づいて、ターゲットの獲得単価（CPA）目標を達成するために広告グループの入札を自動的に設定します。

仕組み:

• ルールは、キャンペーンのパフォーマンスを異なる期間で確認し、7日間から始めます。
• 獲得単価が高すぎる場合、ルールは入札を引き下げます。
• 獲得単価がターゲットを下回っている場合、ルールは入札を引き上げます。

ターゲットROASと同様に、ターゲットCPAを最適化するためにキーワード入札を設定する別の戦略もあります。

ショッピングキャンペーンでの入札ギャップの削減

ショッピングキャンペーンでは、入札ギャップ（実際に支払っている金額よりも入札が高い場合）が予期せぬコストの急増を引き起こすことがあります。

このルールは、実際のコストに合わせて入札を調整し、過剰な支出を防ぎます。

仕組み:

• ルールは、入札が平均クリック単価（CPC）よりも10%高い製品グループを探します。
• 重大なギャップが見つかった場合、入札を5%引き下げて、実際に支払っているCPCに近づけます。
• 調整が信頼できるデータに基づいていることを確認するために、ルールは製品グループが少なくとも3クリックを受けた場合にのみトリガーされます。

バランスを取る: 自動化と戦略的洞察のレイヤリング

PPCにおいて、自動化はもはや「あると便利」なものではなく、必須です。しかし、システムを自動操縦に任せるだけではありません。

スマートビッディングや一律の自動化に完全に依存すると、非効率性や機会損失が生じる可能性があります。本当の力は、広告プラットフォームの自動化とあなた自身の戦略的洞察を組み合わせることにあります。

それはバランスを見つけることです：自動化は繰り返しのタスクを処理し、あなたは専門知識でキャンペーンを導くのです。そして、適切なツールを使用すれば、アカウントの規模に関係なく、このよりスマートで柔軟なアプローチを適用できます。

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