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title: "機械学習が2017年のGoogle AdWordsを改善"
serpTitle: "機械学習が2017年のGoogle AdWordsを改善 | Optmyzr"
description: "GoogleのAdWordsに関する年次ローンチイベントでは、機械学習がマーケターに新しいことを可能にする方法に焦点を当てました。Optmyzrにとって、それは製品開発をよりクールにすることを意味します。"
date: "2017-05-23"
lastmod: "2026-04-30 21:39:02 +0530 +0530"
author: "Frederick Vallaeys"
authorTitle: "共同創設者兼CEO"
authorCompany: "Optmyzr"
url: "https://www.optmyzr.com/jp/blog/machine-learning-improves-adwords-in-2017/"
categories:
- "Google Ads"
featured_image: "https://www.optmyzr.com/blog/wp-content/uploads/2017/05/google-marketing-next-2.jpg"
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# 機械学習が2017年のGoogle AdWordsを改善
> GoogleのAdWordsに関する年次ローンチイベントでは、機械学習がマーケターに新しいことを可能にする方法に焦点を当てました。Optmyzrにとって、それは製品開発をよりクールにすることを意味します。
**Author:** Frederick Vallaeys | **Published:** May 23, 2017
**Categories:** Google Ads
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GoogleのAdWords、Analytics、DoubleClickの年次発表イベントで、2017年の主要テーマは、機械学習がマーケターにとって長年望んでいたが、その複雑さゆえに実現できなかったことを可能にしているということです。彼らが発表した内容はこちらです。
発表された内容のハイライト:
* 検索向けのインマーケットオーディエンス
* Google Attribution
* より良い店舗訪問データとYouTube動画広告との統合
* オンラインクリックによって生成された店舗売上の測定
[
](https://www.optmyzr.com/blog/wp-content/uploads/2017/05/in-market-audience-bidding.jpg)
Optmyzrにとっては、これまでできなかったクールなことができるようになります:
* 入札調整ツールがインマーケットオーディエンスに対して適切な入札を設定するのを助けます
* ルールエンジンが、Google Attributionを通じて収集できるより完全なコンバージョンデータに基づいて入札を設定できるようになります。
* 同じデータを使用して、予算配分と予測ツールが、最も利益を生むキャンペーンに最も予算を配分するための改善された提案を提供します。
* 自動化されたレポートには、より正確なコンバージョンデータと店舗売上データが含まれます。
通常通り、多くの発表された機能はベータ版であるか、今年後半に予定されており、OptmyzrはAdWords ScriptsまたはAdWords APIがサポートするようになり次第、新しい機能を顧客に提供します。
## 検索向けインマーケットオーディエンスの紹介
インマーケットオーディエンスは、何かを購入しようとしている消費者をターゲットにするのに役立ちます。これは非常に価値があり、AdWordsは、適切なユーザーを適切なタイミングでターゲットにし、そのインタラクションを会社の利益に変えることを目的としており、ユーザーが提供するものに興味を持っている可能性がどれだけ高いかを知ることができます。
インマーケットオーディエンスは、キーワード、場所、時間帯などの入札を伴う従来のターゲティング方法の上に重ねられるレイヤーです。これで、インマーケットオーディエンスに対してより高い入札を行うことができるようになります。
Optmyzrはすでに地理、デバイス、時間帯に対する適切な入札調整を設定するための最適化を提供しており、今後はインマーケットオーディエンスもそのリストに追加できるようになります。
利用可能なインマーケットオーディエンスには以下が含まれます:
* 衣料品とアクセサリー
* 自動車と車両
* ベビー＆子供用品
* 美容製品＆サービス*
* ビジネスサービス*
* コンピュータ＆周辺機器
* 家電製品
* 消費者向けソフトウェア
* 出会い系サービス*
* 教育
* 雇用
* 金融サービス
* ギフト＆イベント
* ホーム＆ガーデン
* 不動産
* スポーツ＆フィットネス*
* 通信
* 旅行
* ベータ版
## Google Attributionの紹介
最近のGoogle Partnersライブストリームで、GoogleのプログラムリードであるBen Tysonと私は、ホームサービス企業向けのPPCについて議論しました。6年前、平均的な消費者はホームサービスを購入する前に平均4.2のリソースを確認していました。今日では、その数は平均22.4リソースに膨れ上がっています。接点には、ビデオ、ディスプレイ、検索、ソーシャルなど、複数のデバイスやスマートフォンでのさまざまな広告やコンテンツ形式が含まれます。
オンライン広告の約束は、それが非常に測定可能であるため、無駄な支出を避けることができるということです。しかし、現実には、正しく測定することは非常に複雑になっています。インタラクションの価値を評価し、合理的なアトリビューションモデルを考え出すことは、大企業の専任アナリストにとっても正しく行うのが難しいほど複雑です。小さな地元の企業がそれを理解するのはどうすればいいのでしょうか。
そこでGoogle Attributionが登場します。アトリビューションに関する伝統的な問題を3つの点で簡素化します:
1. 追加のタグなしで全データを追跡
2. 洗練されたアトリビューションモデルを使用してパフォーマンスを分析
3. インサイトに基づいて行動
### アトリビューションには統一トラッキングが含まれます
今日のトラッキングにはいくつかの問題があります。大きな問題の一つは、Google Analytics用のutm_tagsを追加するのが面倒であるため、しばしば見落とされたり、誤って行われたりすることです。その後、広告主が複数のシステムを使用してデータを分析すると、それらのシステムが統一されていない場合、次の例のように二重にカウントされることがあります:
統一されたデータがあれば、広告主は賢明な意思決定を行うためのクリーンなデータを持つことができます。
### データ駆動型アトリビューションモデルが無料に
しかし、クリーンなデータがあっても、コンバージョンに至るすべてのインタラクションの価値を評価するのは依然として難しいです。これがアトリビューションモデルのすべてです。すべてのインタラクションに適切な価値を割り当てる方法… Googleは異なるアトリビューションモデルをテストするのを容易にします。この発表の重要な部分は、データ駆動型アトリビューションが含まれており、今後はすべての人に無料で提供されることです。
データ駆動型アトリビューションモデルは、ビッグデータと機械学習を使用して、コンバージョンにつながる可能性のある接点の組み合わせについて非常に具体的な予測を行います。
データ駆動型アトリビューションがどのように機能するかの例を示します。機械学習を使用して、消費者のパスがコンバージョンに至る可能性のある何百万ものユニークな方法間の相関関係を見つけ、各可能なステップの重要性に重みを付けます。それにより、広告主に現実世界をできるだけ正確に反映したカスタムアトリビューションモデルを提示できます。
アトリビューションモデルは、広告主がキャンペーンの影響を現実世界での結果に結びつけるのを助ける近似に過ぎないことを覚えておいてください。Googleがその驚異的なコンピューティングリソースを提供して、マーケターがより良いモデルを得るのを助けることは、大きな意味を持ちます。
### アトリビューションデータがAdWordsに流れ込むので行動が可能
発表の第三の柱は、行動を起こすのが容易になることです。私がGoogleで働いていたときでさえ、インサイトとそのインサイトに基づいて行動する能力の間の頻繁な断絶は、私たちが頻繁に議論し、AdWordsのフロントエンドのオーバーホールにつながった問題でした。
これはOptmyzrのツールでも解決しようとしている問題です。たとえば、先週発表したショッピング属性入札者は、小売業者が特定の製品をベストセラーにする要素についてのインサイトを得るのを容易にし、それらの望ましい属性の組み合わせを共有するすべての製品の入札を即座に変更できるようにします。
今日の発表では、Google Attributionの一部として得られる強化されたインサイトがAdWordsに戻され、広告主がより良い入札を設定したり、予算を再配分したりするのに簡単に使用できることを約束しています。
## 改善された店舗訪問測定
Googleが店舗訪問測定を2014年に導入して以来、機械学習は大幅に改善されました。それにより、すべての広告主に対してより多く、より良い店舗訪問データを提供できるようになりました。広告主は、このデータを取得するためにロケーション拡張を有効にするだけで済みます。店舗に複雑な技術をインストールする必要はありません。Googleの高度な機械学習とマッピング技術がすべてを処理します。
広告主がロケーション拡張を有効にすると、YouTube動画広告からの店舗トラフィックも促進されるようになります。
## すべての小売業者向けの店舗売上データ
小売業者は、オンライン注文からの売上データを追跡して、広告費用対効果（ROAS）を測定し、より利益を生む入札を設定します。Optmyzrもさまざまな入札管理ツールでこれを達成するのを助けています。今後、Googleはあらゆる規模の小売業者が売上データをAdWordsに簡単に取り込めるようにします。広告主は単に売上データとロイヤルティプログラムからの関連するメールアドレスをGoogleに提供し、Googleが店舗購入に至るまでのオンライン活動を結びつけます。
メールアドレスを追跡しない小売業者でも、このプログラムから利益を得ることができます。Googleは、米国のクレジットカードおよびデビットカード取引の約70%を捕捉するサードパーティパートナーシップを持っているからです。
## 結論
今日、AdWordsからの発表は他にもたくさんありますが、今のところ最も重要なものはこれらです。今後数日でさらに詳細をカバーします。
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*Source: [機械学習が2017年のGoogle AdWordsを改善](https://www.optmyzr.com/jp/blog/machine-learning-improves-adwords-in-2017/)*
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