多くのマーケターが広告費を重視し、ROASを広告の聖杯と見なしています。多くの人にとって、これは高い（またはより高い）収益を達成するための次のステップを計算し、策定する方法です。この指標はかなり正確に予測しますが、長期的な成長にどれほど役立つかという疑問が生じます。

ROAS目標を達成する方法としてリターゲティングを使用することで、PPCの専門家はインクリメンタリティを良好な結果を得る方法として考慮しないかもしれません。しかし、一部の鋭い頭脳は、最大の利益を得るためのより良い最適化のために顧客生涯価値に目を向けています。

今週のPPC Town Hallのエピソード17では、PPCキャンペーンのより良い結果を追求することに夢中なパネリストたちと話しました：

• Andreas Reiffen, Crealyticsの創設者兼CEO
• Frederik Boysen, Profitmetrics.ioの創設者兼CEO

いつものように、今週のエピソードや過去のPPC Town Hallのエディションをこちらでご覧いただけます。

ROASを超えてPPCを最適化するための5つの洞察を以下に示します。

1. ROASの問題を理解する

Andreas: 大規模な小売組織では、財務部門が予算編成とパフォーマンス目標の設定を担当しています。財務部門は収益性のKPIや新規顧客獲得目標を念頭に置いていますが、それをROAS目標に変換します。多くの場合、彼らは収益性やCLVが広告キャンペーンの偶然の産物ではなく、明確に最適化できるものであることを理解していません。

ROAS目標が設定されると、それを達成する最も簡単な方法は、低マージンで高い返品率の製品を販売することです…通常は既存の顧客に対して。しかし、予算編成サイクルの終わりには、ROAS目標を達成したにもかかわらず、収益性が低下していることがよくあります。

次の予算編成サイクルでは、収益性が弱いためにROAS目標が引き締められます。この悪循環は、ROAS以外の目標を設定することでのみ打破できます。

2. 広告費に対する利益を考慮する

Frederik: 各注文ごとの実際の粗利益を計算し、その後アトリビューションを行い、顧客のLTV（生涯価値）を確認する必要があります。最初のアトリビューションで利益を追求する必要があります。

私たちはPOAS（広告費に対する利益）を使用しており、これはデータをチャネルに送信する前に広告費が豊富です。すべての注文、利益、原価、送料、支払い手数料を計算し、それらをプラットフォームに送信して透明な意思決定を行えるようにしています。

3. システムに正しい情報を入力する

Andreas: かつてのやり方と現在のやり方には根本的な違いがあります。デジタルマーケティングで優れるためにかつて使用されていたレバーは劇的に変化しました。初期の頃は、キーワード、広告コピー、ランディングページを最適化していましたが、これらは完全に自動化されていませんでした。

しかし、AIはこれらの活動をすべて不要にしました。今日、競争から差別化するためには、正しい目標を最適化し、各クリックの価値を正確に測定し、アルゴリズムにファーストパーティデータを供給する必要があります。システムに正しい情報を戻すことが、ROASを超えて最適化する鍵です。

データを活性化するためには、まず正確な注文マージンを評価し、次に予想される返品を差し引く必要があります。次のステップとして、注文が新規顧客によるものか既存顧客によるものかを知る必要があります。新規顧客が購入した場合、将来の購入が期待されるため、最初の注文マージンに（残存顧客生涯価値を追加します。

最終的には、複数のクリックが関与していた場合、この全体の価値を分割する必要があります。最終目標は、各クリックの価値を取得することです。これは、入札システムが特定のビジネスに対して機能するための前提条件です。

4. リターゲティングするかしないか？

Andreas: データ活性化の影響を見たい人は、1つの実験を行うべきです。まず最初に？tROASを実行します。次に、1つのインスタンスではファーストクリックデータを提供し、もう1つではラストクリックデータを提供します。両方の設定のリターゲティングシェアを分析すると、ファーストクリックではリターゲティングシェアが小さいことがわかります。すべてのクレジットがそれに割り当てられるためです。

インクリメンタリティをテストするとどうなるでしょうか？ユーザーが購入する可能性が高いほど、結果が良く見えますが、インクリメンタルな影響は低くなります。今日、誰もこの質問に答えることはできません：リターゲティング活動に対して入札を上げるべきか、下げるべきか。

私は、アトリビューションシステムが完全に失敗したと信じています。彼らは広告が販売の責任を負うべきだと仮定し、異なるパラメータに基づいてクレジットを割り当てます。価値があるのは、孤立したインクリメンタルなオーディエンスベースのモデルを実行することだけです。ここでこそ、影響の範囲を本当に見つけることができます。

5. アトリビューションを超える

Frederik: 私たちには、アトリビューションを完全に取り除くダッシュボードがあります。実際に、広告費に対する粗利益、広告費使用後の粗利益を見て、それらの比率を同じに保ちます。この方法で、比率を変更しない場合に粗利益が増加するか減少するかを実際に確認できます。その後、いくつかのアトリビューションを使用して割り当てを試みることができます。この方法で、単なるアトリビューションではなく、財務を確認できます。

結論

ROASが過去の指針であったかもしれませんが、Googleの指標がクライアントや会社の目標を正確に反映していない可能性があることを忘れてはなりません。

ROAS駆動のシステムを維持する唯一の方法は、製品カテゴリに異なるルールを重ねることです。地理的な場所もROAS目標に影響を与えるようで、たとえばニューヨークではサンフランシスコよりも顧客獲得率が高いことがわかるかもしれません。

異なる場所や製品で同じ目標を持たない可能性があるため、いくつかのことを完全に自動化するのは難しいです。今それを修正する唯一の方法は、場所やインクリメンタリティのような小さなことを考慮に入れるコンバージョントラッキングとアトリビューションシステムに移行することです。