機械学習（ML）、人工知能（AI）、および自動化は、今日の業界で注目されている3つのトピックです。自動化が定着することは受け入れられている事実であり、私たちの仕事はPPCアカウントでそれを最大限に活用する方法を学ぶことです。私の著書「Digital Marketing in an AI World」では、古い仕事が自動化されたときに人間が果たすべき役割の一つとして「PPCドクター」、つまり患者に適切な薬を知り、潜在的に危険な相互作用を理解する人の役割を説明しています。この投稿では、PPCで壊滅的な結果を招く可能性のあるそのような相互作用の一つを取り上げます。
ここで取り上げるのは、Google Adsのスマート入札戦略です。これらは広告主が特定の目標を達成するのを助けるように設計されていますが、グレーゾーンを扱うための人間の直感を欠いており、悪いデータが与えられると悪い決定を下す傾向があります。特に、ラストクリックアトリビューション（LCA）モデルを使用しているアカウントに大きな損害を与える可能性があります。
ラストクリックアトリビューションモデルの理解
ラストクリックは、Google Adsが提供する6つの異なるアトリビューションモデルの一つです。これは、コンバージョン前に最後にクリックされた広告とキーワードにすべてのクレジットを与えます。
例えば、あなたが運動靴を広告しているとしましょう。ユーザーが行う一連のクエリは次のようになります：「スニーカー」>「ランニングシューズ」>「アディダスランニングシューズ」、そして最終的に「ウルトラブースト19」を検索します。これは、ユーザーが広範なクエリから始め、購入したいものを理解するにつれてより具体的になる傾向があることを示す単純な例です。
キャンペーンがラストクリックアトリビューション（LCA）モデルを使用している場合、コンバージョンのクレジットはすべて最終クエリ「ウルトラブースト19」に表示された広告に与えられ、それ以前のクエリにはクレジットが与えられません。
コンバージョンファネルとLCA
では、なぜこれが悪いのでしょうか？最後にクリックされた広告/キーワードにすべてのクレジットを与えるということは、ユーザーがあなたの提供を認識し、親しみを持つのを助けたすべてのクエリに価値がないと考えているようなものです。ユーザーが他の広告に触れることなく「ウルトラブースト19」を検索することを発見したと仮定しているのです。これは一般的に誤った仮定であり、特にあなたのブランドやその最新の提供にあまり親しみのない消費者にとってはそうです。
今日の消費者は、購入するものを調査する際にブランドとのやり取りがこれまで以上に多くなっています。ユーザーの発見プロセスの初期段階で存在しないブランドは、後にビジネスを獲得する競争に参加できないかもしれません。
したがって、ラストクリックアトリビューションを使用するということは、「スニーカー」、「ランニングシューズ」または「アディダスランニングシューズ」に価値が割り当てられないことを意味します。
アトリビューションモデルが最適化に情報を提供
なぜ正しい価値を割り当てることがそれほど重要なのでしょうか？アトリビューションモデルはレポートの数字を変えるだけではないのでしょうか？答えは「いいえ」です。アトリビューションモデルはコンバージョンとコンバージョン価値のメトリクスを埋め、ほとんどのアカウントマネージャーはこれらを基に予算の配分先、入札の変更、キーワードとして追加するクエリ、追加する否定的なキーワードを決定します。
これがすべて手動で管理されている場合は問題ないかもしれません。例えば、「スニーカー」のようなキーワードのコンバージョンがないことは通常、入札削減の理由となるかもしれませんが、アカウントマネージャーはそれでもこのキーワードに入札したいと考えるでしょう。人間の判断は純粋に論理的なルールに従うことよりも優先され、アカウントはうまくいくかもしれません。
しかし、前述のように、自動化は日々のアカウント管理をますます行っており、ラストクリックアトリビューションを使用する広告主のこのシナリオで災害を回避した人間の判断を欠いています。
スマート入札 + ラストクリックアトリビューション
ラストクリックアトリビューションが使用されている場合、上記の例の「スニーカー」、「ランニングシューズ」または「アディダスランニングシューズ」は、コンバージョンしないと報告されますが、これらは依然として価値のあるキーワードです。なぜなら、ブランドに親しみのない消費者が調査を行う際にブランドの提供を発見するのを助けるからです。
ここで本当に悪い結果が生じるのは、入札自動化とラストクリックアトリビューションを組み合わせることです。GoogleのターゲットCPA（tCPA）やターゲットROAS（tROAS）入札のような自動入札の仕事は、広告がオークションに参加するために必要な適切なCPCを計算することです。
「適切な」CPCは次の2つの方法のいずれかで決定されます：
- tCPAの場合、Googleは予測されるコンバージョン率を使用してCPCを計算します
- tROASの場合、Googleはクリックの予測コンバージョン価値を使用してCPCを設定します
しかし、アトリビューションモデルが上位ファネルの検索にコンバージョンを割り当てていない場合、コンバージョン率が低いと予測され、クリックあたりの価値が低いと予測されます。したがって、自動入札システムはこれらの上位ファネルキーワードの入札を減らし始めます。そして最終的には入札が非常に低くなり、広告がまったく表示されなくなる可能性があります。
これは悪いことです。なぜなら、ブランドが初期段階で露出される見込み客のボリュームを減らしていることを意味するからです。最終的にファネルが枯渇し、残るのはすでにブランドと製品を非常によく知っている人々、つまり「ウルトラブースト19」を検索することを知っていた人々からの売上だけになります。
最終的な考え
上記の理由で悪い決定を下す重大なリスクを考慮して、すべての顧客にラストクリックアトリビューションの使用をやめることをお勧めします。何かをするなら、単にラストクリックに最も似ているがファネルのすべての段階にいくらかの価値を与える時間減衰モデルに切り替えてください。
スマート入札戦略や他のプラットフォームを使用した自動入札のような自動化に関しては、アカウントの爆発を回避したい場合、これらが測定システムとどのように相互作用するかを知ることが絶対に必要です。
