過去数年間で、マーケターはGoogleの機械学習と共にSmart Biddingの進化を目の当たりにしてきました。実際、AIとデータを最大限に活用してインテリジェントなキャンペーン調整を提供することで、広告の未来への道を開いているようです。しかし、Smart BiddingはPPC広告管理の面倒な作業を自動化し、時間を節約する一方で、「設定して忘れる」メンタリティからは程遠いです。最大限に活用するためには、広告主はキャンペーンの最良の結果を得るために監視と最適化が必要です。

今週のPPC Town Hallのエピソード28では、Googleの友人を招待し、Smart Biddingキャンペーンについて議論し、最適化の戦術に光を当てました。

今週のパネリスト：

• Emi Wayner, Platform Partner Lead, Google
• Peter Oliveira, Partner Development Analyst, Google

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それでは、Smart Biddingキャンペーンを理解し最適化するための6つの洞察を紹介します。

1. 現代の検索の進化

Emi: 今日目にするのは、機械学習の進化です。機械学習は、より良い結果を得るために次のレベルで活用することに人々が慣れてきたことで、ますます賢くなっています。3年前と比べて、私たちは非常に異なる方法で検索しています。実際、google.comのクエリの15％は毎日新しいものです。つまり、Googleが見逃しているクエリもたくさんあります。したがって、検索で最大の可能性を引き出すために、機械学習に依存する必要があります。

機械学習が賢くなるにつれて、マーケターが提供するデータが競争力を持ち、目標を達成するための鍵となります。CPAの観点からではなく、より広範な収益性と顧客の生涯価値の観点からです。

2. Smart Biddingシグナルの分析

Peter: Googleは、各オークションの入札を設定するために数十億のシグナルを見ています。私たちは、これらのシグナルの交差点のように、シグナル以上のさまざまなことを監視しています。以前は手動で最適化していたデバイス、曜日、時間、場所、さまざまなキーワードなどの多くのことが、今ではSmart Biddingによって処理されています。しかし、これらのことをどのように扱うべきかをSmart Biddingに伝えるための戦術があります。

Emi: これは、選択された米国のアカウントを使用した最近のパフォーマンスレビューです。データを見たとき、Smart BiddingはOptmyzrアカウントのほとんどの支出バケットでManual Biddingを上回っていました。

多くの人が予算に関係なくSmart Biddingを活用すべきです（チャートの右側を見てください - ‘500未満の予算’）。そして、より小さな予算でも大きな予算（50k以上）でも、顕著なパフォーマンスを見ています。

3. Discoveryキャンペーンの最適化

Peter: 特定の広告主にとって、Discoveryキャンペーンで非常に強力な結果を見てきました。例えば、不動産パートナーと協力して、SearchよりもDiscoveryキャンペーンでより良い結果を見ていました！

リターンやコンバージョンの取得に問題がある場合は、CPAを適切に設定していることを確認してください。目標を表さない非現実的なCPAの設定は、アカウントの健康を損なう可能性があります。そして、逆もまた然りです。Discovery Adsを提案することに慣れているオーディエンスを見れば、推奨される日予算はターゲットCPAの約20倍です。したがって、予算が厳しい場合は、ターゲットCPAの10倍にすることをお勧めします。

それとは別に、より低いCPAで成功を見たことがあります。しかし、予算が少ない場合は、Discovery Adsを積極的にお勧めしません。リマーケティングやカスタマーマッチングのようなオーディエンスリストを重ねることで、より成功した結果を見ることができるかもしれません。

Emi: Discoveryキャンペーンのユースケースでかなり良いパフォーマンスを見てきました。初めての中規模アカウントでもです。したがって、マーケターには、なぜ良いパフォーマンスを発揮していないのかを引き続き調査することをお勧めします。通常、1週間テストし、その後顧客と再グループ化し、これを続けます。したがって、一度に1週間です。

4. Smart Biddingで広告主が犯す一般的なミス

Smart Biddingキャンペーンが最適化する目標を確認し、それらの目標が達成しようとしていることと一致していることを確認し始めてください。予算の半分を使っていたキャンペーンでMax Conversions戦略を設定している人を見たことがあります。Max Conversionsは必ずしもCPAの最適化に焦点を当てていないため、CPAの観点からはポジティブな結果は見られませんでした。それは、予算内で可能な限り多くのコンバージョンを得ることを目指しています。そして、予算の半分しか使っていない場合、その追加のコンバージョンが歴史的なCPAと一致するかどうかは必ずしもわかりません。

もう一つは、設定したターゲットです。フロントエンドでの最適化スコアの推奨事項を確認し、そこで何を推奨しているかを確認することをお勧めします。歴史的にパフォーマンスを発揮しているターゲットを設定することから始めるのが良いでしょう。歴史的に$100のCPAでパフォーマンスを発揮している場合、それを$50に下げると、得ていたコンバージョンと販売の数を大幅に制限する可能性があります。

Smart Biddingを正確なターゲットCPAで始めたくないからといって、そこに到達できないわけではありません。歴史的にパフォーマンスを発揮しているところから始め、徐々に調整して目指す場所に到達してください。

5. セグメンテーションによるSmart Biddingキャンペーンの構築

Peter: キャンペーンをセグメント化すると、Smart Biddingはアカウント全体で発生しているパフォーマンスからデータを取得し、学習することができます。すべてをセグメント化する必要はありませんが、キャンペーンを分割する場合、Smart Biddingはキャンペーンのパフォーマンスから学習できるようになります。注意すべき唯一のことは、各個別のキャンペーンでコンバージョンボリュームがあまりないポイントまで分解することです。その上で、キャンペーンが達成できないTarget ROASやTarget CPAがある場合、それは注意すべきことです。

ターゲットにより多くの制約を加え、キャンペーンをセグメント化すると、キャンペーン全体を制限してしまう可能性があります。

6. ホリスティックアプローチとしてのマーケティング

Emi: マーケターは、単に戦略を立てたりCPCを指示したりする以上の役割をPPCマーケティングで果たせると考えています。マーケターを会社の成長エンジンとして見ています。収益性や顧客の価値といった戦略的なポイントが、あなたの仕事やビジネスに価値をもたらすのに役立ちます。PPC以上のことを考え、会社にどのように価値をもたらし、さらなる成長を活用できるかを考えることを強くお勧めします。

結論

Fred: Smart Biddingのようなものを始めるとき、システムを驚かせたり、極端に野心的になるのは避けた方が良いです。機械学習は、過去に一貫して機能してきた方法に基づいて動作します。たとえ高いターゲットを設定しても、システムがそこに到達するのには時間がかかるかもしれません。しかし、最終的に本当に達成したいターゲットを達成するためには、広告主であるあなたが前提条件を設定し、印象的なデータを入力することにかかっています。入札を単に自動で行われるものと考えず、進行中のキャンペーンに多くの価値を追加できます。

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