Google Ads バリュー・ベース・ビディング: 仕組み、ベストプラクティス、一般的な落とし穴

エピソードの説明

#TargetCPA入札をやめましょう。

代わりに、#ValueBasedBiddingに移行して、利益を最大化しましょう。

Value-Based Biddingについて、どのように機能するのか、さらに詳しく学ぶために、Googleの専門家であるAlexとRebeccaをお招きしました。

このPPC Town Hallのエピソードでは、以下のことを学べます：

• Target CPAからValue-Based Biddingに移行すべき理由
• Value-Based Biddingとは何か、そしてその仕組み
• Value-Based Biddingを使用する際のベストプラクティスと一般的な落とし穴

エピソードの要点

Target CPAからValue-Based Biddingに移行すべき理由

• Googleの見解: Googleは、Target CPAの使用が以前ほど効果的でない可能性があると提案し、より価値駆動型の戦略へのシフトを促しています。
• 効果: 議論では、Target CPAが自動入札の定番であったものの、実際のビジネス目標と必ずしも一致しない可能性があり、Target ROASやコンバージョン価値の最大化のような価値ベースの入札戦略によってより効果的に達成できることが強調されました。

Value-Based Biddingとは何か、そしてその仕組み

• 定義と応用: Value-Based Biddingは、単にコンバージョン数を増やすのではなく、コンバージョンから得られる実際の価値を最大化することに焦点を当てています。このアプローチは、入札戦略をビジネスの成果とより密接に一致させます。
• Googleの説明: Googleの担当者は、Value-Based Biddingがビジネスにとっての実際の価値に基づいてリードや販売を差別化することを可能にし、広告予算のより効率的な使用とビジネス目標とのより良い一致をもたらす可能性があると説明しました。

Value-Based Biddingを使用する際のベストプラクティスと一般的な落とし穴

• ベストプラクティス:
  • コンバージョン価値に焦点を当て、入札戦略をビジネス目標に一致させる。
  • 入札戦略の効果を検証するために十分なコンバージョン数を確保する。
  • 戦略のパフォーマンスを正確に評価するために、コンバージョン遅延と学習期間を考慮する。
• 一般的な落とし穴:
  • パフォーマンス評価に学習期間とコンバージョン遅延を含めると、結果が歪む可能性がある。
  • 入札戦略の学習期間中に大きな変更を加えると、その効果が損なわれる可能性がある。
  • 明確な増分価値がないまま特定のコンバージョンを過大評価すると、入札の非効率性を招く可能性がある。

エピソードのトランスクリプト

Frederick Vallaeys: こんにちは、PPC Town Hallの別のエピソードへようこそ。私の名前はFred Vallaeysです。今日はホストを務めます。また、Optmyzrの共同創設者兼CEOでもあります。今日は、PPC業界で少し話題になっていることについて話したいと思います。Googleは2022年に何を期待すべきかを教えてくれるウェビナーをいくつか開催しています。

そのウェビナーの1つで、TCPAがそれほどクールでも有用でもないかもしれないという発言がありました。多くの私たちは、スマート入札について考えています。自動化について考えています。そして、多くの私たちにとって、自動入札を考えるとき、それは本当に最大化されたコンバージョン戦略に切り替えることを意味します。時にはTCPA、ターゲットCPA目標を持って。

今、Googleは基本的に、ターゲットCPAを使用することが多くの私たちが考えていたほど効果的ではないかもしれないと言い、実際にはターゲットCPAの使用をやめることを望んでいるかもしれません。だから、私たちがそれを聞くと、それはもちろん少しショックです。なぜなら、これは最先端だと思っていたからです。今日はそのトピックをもう少し深く掘り下げて、Googleが本当に何を意味していたのか、Googleが私たちに何をすべきだと考えているのかを見つけましょう。

そして、このトピックを本当に掘り下げるのを手伝ってくれるのは、Google自身よりも誰がいるでしょうか。今日は、PPC Town HallにGoogleの担当者をお招きできて非常に幸運です。彼らと一緒にディスカッションを行い、TCPAが私たちが考えていたほど効果的ではないと言ったときに何を意味していたのかを説明してもらいます。それでは、PPC Town Hallの別のエピソードを始めましょう。

さて、そこに書いてありますね、ターゲットCPA。それはかなりの発言です。そうですね。今日は電話に参加しているGoogleの担当者を歓迎します。Alex IochとRebecca Chuです。参加してくれてありがとう。もちろんです。

Rebecca Chiu: ここに参加させていただきありがとうございます。

Frederick Vallaeys: そうですね、Alex、あなたは以前にもPPC Town Hallに参加してくれましたので、戻ってきてくれてありがとう。

Optmyzrのユーザーからいくつか質問が寄せられましたので、今日はそれに答えていただきます。しかし、Alex、以前に会ったことがない人のために、Googleで何をしているのか教えてください。

Alex Ioch: もちろんです。ここに参加できて光栄です。再び招待していただきありがとうございます。私はAlex Soichで、アメリカの自動化のオリジナルプロダクトリードを務めており、特にスマート入札のバリエーションに特化し、トップエージェンシーや顧客の成功を支援しています。

ここに参加できて光栄です。素晴らしいですね。

Frederick Vallaeys: そしてRebecca、あなたと私は数ヶ月間一緒に仕事をしてきましたが、PPC Town Hallに初めて出演すると思います。初めての出演者としてようこそ。そして、あなたが何をしているのか、まあ、私は知っていますが、他の人が知らないかもしれません。

Rebecca Chiu: はい、もちろんです。

私はGoogleのプラットフォームパートナーリードで、Fredと一緒にGoogleとOptmyzrの製品ソリューションに関してかなり広範囲にわたって協力しています。Value-Based Biddingと次のフロンティアについて話すためにここにいることに非常に興奮しています。

Frederick Vallaeys: 素晴らしいですね。そして、リスナーはいつも人々がどこから参加しているのかを知りたがっています。Rebecca、今日はどこにいますか？

Rebecca Chiu: 私はジョージアオフィスのレッドウッドシティにいて、カリフォルニアのウッドサイドに住んでいます。

Frederick Vallaeys: そうですね、私も同じ半島にいます。私はロスアルトスから参加しています。Alex、あなたはどうですか？

Alex Ioch: 同じく、同じオフィス、レッドウッドシティです。

Frederick Vallaeys: さて、私たち3人とも今年のどこかで少し雨が降ることを願っています。1月と2月には雨が降らなかったと思います。

私はSMXパリに旅行する予定で、家族に会いに行きます。彼らは私に日差しを持ってくるように頼んでいますが、私はその代わりに雨をお願いしています。さて、それでは始めましょう。TCPAは死んだのか？それはどういう意味ですか？

Alex Ioch: それを明確にするために、実際にはそうではありません。

Frederick Vallaeys: それは私がそれを誇張しているだけですね。そうですね、でも、もし人々がTCを使わないとしたら。

Alex Ioch: 少しだけです。それは以前ほど効果的ではないということです。実際にValue-Based Biddingの戦略に移行することで、ビジネス目標により合致するため、より効果的になるでしょう。ですから、今日の会話のトピックは、ビジネス目標とどのようにValue-Based Biddingの戦略、特にターゲットリターンオンアドスペンドやコンバージョン価値の最大化がビジネス目標を達成するのにどのように優れているかを見ていくことです。ですから、TCPAが死んだと言っているわけではなく、ターゲットスピードからターゲットリターンオンアドスペンドの戦略に移行することを奨励しています。

Frederick Vallaeys: そして、TCPAは戦略であり、最大化されたコンバージョンはまだ利用可能です。しかし、メッセージは、あなたにとってそれほど効果的ではないかもしれないということです。だから、他の選択肢があります。では、それを例で説明しましょう。このスライドがありますが、これはGoogleのスライドです。実際に少し修正しました。しかし、Alex、これを説明してもらえますか？実際には、Rebecca、これを説明してもらえますか？

Rebecca Chiu: はい、もちろんです。これは、すべてのリードや顧客が同じように評価されるわけではないことを示しています。つまり、100の価値があるリードがあり、見積もりを求めて何らかのコンバージョンアクションを取った人が300の価値があるかもしれません。そして、実際に取引を行った顧客は500の価値があります。したがって、これらの顧客に対する入札の方法を非常に異なる方法で設定することができます。たとえば、5対15のように、ビジネス目標に合致するように設定することができます。すべてのリードや顧客が同じように評価されるわけではありません。

Frederick Vallaeys: そして、問題の核心は、あなたがリードジェンビジネスであり、ターゲットコストパーアクイジションに重点を置いている場合、Googleに伝えていること、いわゆるコンバージョンとして追跡しているのは、その最初のステージのリードです。しかし、ポイントは、異なるリードが異なる方法で行動し、いくつかは実際に、あなたが屋根を販売している場合、見積もりを求める人もいれば、見積もりを受けた人の一部が顧客になることです。そして、それはリードステージの後に起こることです。したがって、クラシックなターゲットCPA入札では、異なることを行うこれらの3つのリードすべてが同じように評価されます。なぜなら、それ以上のことを見ていないからです。だから、あなたがそれ以上のことを見れば、実際にそれらのために異なる入札を行い、高品質のリードのためにより多くの入札を行うことができるのです。

Rebecca Chiu: その通りです。

Frederick Vallaeys: さて、ここで音をオフにします。人々が中断し続けます。さて、それでは、どのようにしてターゲットROASに移行するのか、そして、皆さんは何か結果を見たことがありますか？TCPAからターゲットROASに切り替えた典型的な広告主に何が起こるのか。

Alex Ioch: はい、このスライドがありますので、これを見てみましょう。これを示唆してくれてありがとう。コンバージョン価値の入札戦略から、ターゲットスピードや最大化されたコンバージョンに切り替えることで、リードやファネルの異なるステージを優先することによって、同じ投資レベルで平均14％のコンバージョン価値の向上を見ています。手動入札からスマート入札戦略への移行によって、すでにかなりの成果を上げていますが、ターゲットスピードからターゲットROASや最大化されたコンバージョン価値への移行によって、さらに平均14％のコンバージョン価値の向上が見られます。非常に良い結果です。これが、リードやファネルの異なるステージをどのように優先するかによって、どのように効果的になるかです。次回、同様の属性を持つ人がオークションに参加したとき、スマート入札戦略は、あなたにとっての価値を予測し、オークション自体で人ごとに入札を行います。コンバージョン率だけでなく、コンバージョン価値の予測も行われます。これにより、より価値のある顧客に対してより多くの入札を行い、競争に勝つことができます。

Frederick Vallaeys: そうですね。そして、これを別の視点から見ると、たとえば、あなたが銀行であり、住宅ローンを販売しているとします。そして、住宅ローンのリードをたくさん得て、手動入札、CPC入札から、最も簡単なものからターゲットコストパーアクイジションに切り替えます。素晴らしいですね。突然、オートメーションがより多くのリードを、より低いコストで取得してくれます。そして、あなたは満足しています。しかし、次の月に住宅ローンを見てみると、実際には住宅ローンの販売が減少していることに気づきます。なぜでしょうか？機械はより多くのリードを取得しているのに、なぜそれが閉じないのでしょうか？それは、あなたが実際に何を望んでいるのかを伝えていないからです。私はOptmyzrを運営しています。私のビジネスにとってリードは大好きですが、最終的に私が気にするのは、ソフトウェアにサインアップする人々です。それはリードとは非常に異なります。リードはそこに到達するための1つのステージであり、無料トライアルもそこに到達するための1つのステージですが、それが最終目標ではありません。銀行の場合、その銀行は、誰かが実際に住宅ローンの資格を得たとき、そして誰かが実際に住宅ローンを締結したときに、それをGoogleに伝えるべきです。そして、Googleの自動入札システムは、実際にあなたにとって重要なトラフィックを見つけることができます。そして、美しいのは、実際のCPC入札がどのように設定されるべきかを心配する必要がないことです。それがオートメーションの役割です。しかし、あなたはオートメーションに本当に気にしていることを伝える必要があります。もしそれを伝えなければ、間違ったものを取得するだけです。これが皆さんに伝わり、これを行うことに興奮していることを願っています。私には非常に理にかなっています。では、どのようにしてそこに到達するのでしょうか？最初のステップは何ですか？Alex、私たちはそのためのフレームワークを持っています。では、そのスライドを見てみましょう。

Alex Ioch: より視覚的に見てみましょう。しかし、最初のステップは、実際にGoogleに情報を提供することです。より良いデータを共有することです。そして、これは非常に洗練されたものである必要はありませんが、ここにリストされているいくつかのオプションがあります。より良いデータを共有するためのオプションです。Googleのサイトタグです。Google Adsアカウントからのgタグは、ネイティブにより良いデータを追跡します。多くのコンバージョントラッキングオプションがある場合、プライバシーはGoogleにとって非常に重要です。したがって、すべてのコンバージョンを失わないようにするために、拡張コンバージョンが役立ちます。特にリードジェン顧客にとって、オフラインコンバージョンインポートが非常に重要です。リードが送信された後にオフラインで何が起こるのかを追跡し、その情報をバックエンドでGoogleに提供することが非常に重要です。これが、より良いデータを共有するためのいくつかのハイライトです。そして、次のステージは、実際にそれを持っている場合、正しい価値を割り当てることです。ファネルの各ステージからの期待される価値は何か、または異なる顧客からの期待される価値は何かを確認することです。これにより、システムがどのように異なるステージを優先するかを知ることができます。そして、情報を共有し、異なるステージを優先するためにそれらを評価したら、実際に入札戦略を設定して、あなたが求めているものを最適化することができます。ターゲットリターンオンアドスペンドや、実際にコンバージョン価値を最大化することです。

Frederick Vallaeys: そして、ここで少し先走ってしまったかもしれません。これらはすべて素晴らしいことですが、実際の最初のステップ、または基礎的なステップの1つは、最大化されたコンバージョンから、TROASを使用した最大化されたコンバージョン価値に切り替えることです。または、これを初めて行う場合、その入札戦略を選択することです。しかし、私たちはオーディエンスからの質問があり、多くの人々がこの質問を持っているのを見てきましたが、もし多くのコンバージョンデータがない場合、最大化されたコンバージョンを使用する前に何を始めるべきですか？

Alex Ioch: はい、素晴らしい質問です。ほとんどの戦略は、コンバージョン数の要件を持っていません。その理由は、あなたの製品やサービスを検索している人々の意図を私たちが知っているからです。したがって、私たちはバックエンドでの意図を知っています。それは、彼らがどのように見て、どのようにあなたのブランドを認識し、受け入れるかを学ぶ必要があるだけです。ターゲットスピード、最大化されたコンバージョン、最大化されたコンバージョン価値。最大化されたコンバージョン価値には、コンバージョン数の要件はありません。ゼロから始めることができます。ターゲットリターンオンアドスペンドには、キャンペーンレベルで15のコンバージョンが必要です。これは現在、アカウントレベルに昇格中です。良いニュースです。そして、00のディスエビリティベータに参加することができますので、それを行う必要もありません。

Frederick Vallaeys: すみません、そのベータをもう一度言ってください。それは何でしたか？

Alex Ioch: それはターゲットリターンオンアドスペンドのゼロコンバージョン適格性ベータです。Googleの担当者と一緒に作業している場合、それを求めてください。非常に人気があります。

しかし、再度言いますが、それは手動から直接ターゲットに移行する場合のみです。Xコンバージョンや、私たちにとって2つのターゲットのようなターゲットから来る場合は別です。なぜなら、これらの戦略を通じてユーザーの意図に関する情報をすでに学んでいるので、その情報を基本的にターゲットに渡しているからです。

したがって、ターゲットスピードからターゲットトラストに特にコンバージョンが必要なわけではありません。そこにはコンバージョンの要件がゼロです。ほとんどの場合、シンプルな実装です。待つ必要はありません。もしジャンプスタートしたい場合、例えばコールドスタートキャンペーンで、ターゲットスピードで始めてからターゲットフォーアスに移行したい場合、いつでもそれを行うことができます。

または、最初に最大コンバージョン値で始めることもできます。tROASなしでコンバージョン値を最大化するか、コンバージョンを最大化します。私が話した人々の中には、強化TPCやクリックを最大化したいだけの人もいます。それが推奨されていないことは知っていますが、それを特に指摘しておきましょう。

Frederick Vallaeys: それはスライドに載っていないだけですか、それとも実際に推奨しないことですか？

Alex Ioch: そうです。問題は、試すことはできるが、特に強化されたコストパーアクイジションが技術的には手動入札戦略であることだと思います。つまり、トラフィックの50％だけを最適化しており、すべての入札調整を尊重しています。

したがって、ユーザーの意図をすべて学んでいるわけではありません。推奨されない理由は、CPCからターゲットフォーアスに移行する際に、データが登録されている場合、学習期間が非常に難しくなるからです。したがって、システムにユーザーの意図を知らせて学習させる方が常に簡単です。例えば、ターゲットスピードや最大コンバージョン、最大値などの情報を他の入札戦略と共有することができます。

しかし、Xクリックでジャンプスタートしたい場合は、いつでもそれを行うことができます。しかし、それはスマート入札戦略ではなく、コンバージョンデータを最適化していないため、オークションレベルでの自動入札戦略、いわゆるスマート入札戦略が推奨されます。

Xコンバージョンやコンバージョン値は、実際のコンバージョン情報を最適化するためのより良いオプションとなるでしょう。

Rebecca Chiu: そして、Googleには素晴らしい意図データがありますよね。私たちは各リードがどれほど価値があるかを知っています。情報を渡すと、最も革新的なマーケターが最大コンバージョン値とターゲットROASを使用しているのを見ます。

5年前に戻ってクリックを最大化することもできますが、それは最終的に達成したいビジネス目標と一致しません。だから私たちは確かに

Alex Ioch: トラフィックは確かに。心配しないでください。最大クリックはありませんが、これらはあなたにとってより価値のあるトラフィックになります。それは自問すべき質問です。

Frederick Vallaeys: そうです。そして、私がいつも言うのは、限られた予算でクリックを最大化する方法です。最も安いクリックを得ることです。それが最も多くのクリックを得る方法です。そして、なぜクリックが安いのか？それは、オークションであなたが唯一の参加者ではないからです。誰かがそのクリックがあまり価値がないことを見抜いているからです。それが安い理由です。だから、たくさんのクリックを得ることはできますが、ここでの話は、クリックやリード、販売を気にしないことではありません。利益や新しい顧客を気にすることです。そして、それがGoogleに価値を伝えることに関する会話に移行します。

私はGoogleで働いていましたが、Googleのイノベーションの10の原則の1つは、情報を共有することでした。それはスマート入札や広告キャンペーンの運営とは関係ありませんでした。しかし、それは大企業であるGoogleが、すべての賢い人々を同じ目標に向かわせ、すべての情報を共有することでした。そうすれば、賢い人々は個別に異なる道を取るかもしれませんが、最終的には同じ場所に到達します。そして、それは機械学習にも同じことが言えます。機械学習は非常に賢い能力ですが、正しい情報を与えなければ、どれだけ良い仕事ができるでしょうか？

だから、情報を共有するという原則は、人間と同じように機械にも当てはまります。そして、ここにデータを共有するさまざまな方法についてのスライドがあります。これを見てみましょう。

Alex Ioch: そうですね、これは本当により高いレベルのアプローチのようなものです。プラットフォームがある場合は、Googleマーケティングプラットフォームを使用することができます。API統合に使用することもできますが、より一般的なバケットはオンラインコンバージョントラッキングです。GTACやGoogle広告タグを使用して情報を追跡することが重要です。

その情報を追跡するか、それに加えて、または代わりに、オフラインコンバージョンをインポートすることもできます。つまり、オンラインでリードを送信した後の最初の段階の後に何が起こるかです。その情報を送信したり、購入を取得したりすることもできます。小売業者が値を調整することもあります。これが他のユースケースの1つです。

Frederick Vallaeys: それは面白いことですよね。オフラインコンバージョントラッキングと呼んでいますが、実際にはオンラインで発生することもあります。例えば、誰かがあなたのウェブサイトに行って返品を行うことは、オンラインの行動です。しかし、それは自動的にコンバージョンデータにキャプチャされません。それを戻す必要があります。それがオフラインコンバージョントラッキングや値調整と呼ばれる理由です。

Alex Ioch: そうです。この情報を持つことが最初の段階です。情報を戻した後、次に行うべきことは、インポート時やGoogle広告のインターフェース内で、異なる段階に異なる値を割り当てることです。これにより、スマート入札戦略にとって何が重要かを知らせることができます。

Frederick Vallaeys: いいですね。そして、面白いことがあります。私たちは皆、コンバージョンアクションページに慣れていると思います。そこには「これをコンバージョンの1つとして含める」というチェックボックスがありましたが、これは入札を操作することを意味していました。

Googleは最近それを変更しました。彼らは本当にそれについて話していないと思います。ここにそのスライドがあります。今、あなたのボックスには、プライマリとセカンダリのコンバージョンアクションがあります。

Alex Ioch: はい、これに関連してくれてありがとう。これはUIの観点からの変更ですが、再び異なるバケットに入れるようなものです。チームはそれを少し整理しようとしています。今の構造では、目標があり、その下に目標があります。目標は購入やリードなどです。リードを目標とする場合、全体のカテゴリとしてリードがあり、その下に異なるコンバージョンアクションがあります。

各目標の下のコンバージョンアクションは、プライマリまたはセカンダリのいずれかです。プライマリを有効にすると、それはコンバージョンアクションとして追跡するだけでなく、スマート入札戦略にその情報を入札最適化に使用するように知らせることを意味します。

Frederick Vallaeys: そうです。そして、Rebecca、異なるタイプのコンバージョンがありますね。

Rebecca Chiu: はい、絶対に。例えば、ターゲットCPAを使用している場合、コンバージョン情報を入力することができますが、それは静的な値です。コンバージョン値ルールを使用する場合、特定のアクションを取った人々に平均値を割り当てることができます。これは数百または数千のコンバージョンアクションにわたる可能性があります。このタイプの顧客やリードの動的な値は、各顧客やリードの情報を引き込むことです。これは、最終的な販売価値を引き込むためのより洗練された方法です。例えば、eコマース広告主の場合、そして高度な動的値は、多くの場合、ライフタイムバリューを引き込むことです。

Alex Ioch: そうです。

だから、ちょっと考えてみてください。利益をGoogleにインポートして、実際に利益を得ることができます。つまり、機械学習にもっと利益のあるクライアントを学習させることができます。

Frederick Vallaeys: そして、その最も洗練されたバケットで、なぜ1年待って、これらの本当に良いことが起こったときにGoogleにコンバージョンを伝えるのではなく、すぐに伝えないのですか？

Rebecca Chiu: 私たちにとって、機械学習は、できるだけ新鮮なデータを求めています。だから、できるだけ早くGoogleに戻すと、それが良くなります。例えば、オフラインコンバージョンの場合、クリックが実行された後、90日以内に情報を入力することしかできません。

だから、多くの場合、できるだけ最近のデータを引き込むべきです。そうすれば、私たちの機械学習アルゴリズムが最適化を助けます。

Alex Ioch: そして、もう1つ、実際に私たちのPMからのことですが、彼らはこの点で情報の一貫性を強調しています。特にオフラインインポートの場合、スマート入札戦略は実際にコンバージョンラグを予測します。

だから、定期的で一貫したインポートがある場合、理想的には毎日、システムは「平均して、このタイプのインタラクション、例えばセルズクオリファイドリードが実際にコンバートするのにこの日数がかかる」と知ることができます。だから、次回、同様の人がオークションに参加するとき、コンバージョン値やコンバージョン率だけでなく、コンバージョンラグも予測できます。それを考慮に入れるでしょう。なぜなら、次の2週間以内にそのリードが実際に何かもっとファネルの下部に変わると予想されるからです。それを知るでしょう。だから、一貫したインポートが重要です。しかし、壊れたインポートがあると、機械学習が少し混乱します。1日にインポートし、次の週にインポートするような場合です。それがコンバージョンラグの学習に影響を与えます。

Frederick Vallaeys: そうです。だから、実際に何が起こっているかについての新鮮なデータを頻繁に機械に提供するほど、それは素晴らしいことです。だから、ある意味では、ほぼ新鮮なデータを持つ方が良いかもしれませんが、正確な答えを待たないでください。機械に方向性を与えることができるからです。それがどの方向に進むべきかを知らせることができます。

そして、それが広告主が完璧に固執する大きな問題だと思います。実際、それはGoogleのイノベーションのもう1つの原則でした。完璧を妨げないでください。

Alex Ioch: 完璧にするよりも、まずやってみることです。そんな感じですかね。

Frederick Vallaeys: そうです。そんな感じです。

Rebecca Chiu: 完璧を妨げないでください。良いものを妨げないでください。そんな感じです。

Frederick Vallaeys: そうです。それです。

Rebecca Chiu: 速く動く。

Frederick Vallaeys: Googleで働いていたのは久しぶりなので、もう頭に浮かびませんが、まさにその通りです。ここでも同じことです。完璧な答えを持つ必要はありません。方向性を考えてください。

そのリードは他のリードよりも少し良かったですか？もし少し良かったなら、機械に伝えてください。そうすれば、機械はそのリードを他のリードよりも少し優先することができます。

Alex Ioch: そうです。そして、実際の新しい値に固執しないでください。例えば、10のリードが50に変わる場合、51に変わることがどれだけ影響を与えるかはわかりません。だから、コンバージョン値の細かい詳細に固執しないでください。それらの間の違いの大きさが重要です。それがあなたにとって重要です。1対5や10対50は、機械学習にとって同じことです。どちらを優先するかを知っています。最終的には、バックエンドでは1と0です。それに基づいて最適化しています。

Rebecca Chiu: そして、情報を更新し続けることもできますよね。例えば、サブスクリプションビジネスを持つ広告主と一緒に働いています。返品は最初の5日以内に発生する傾向があり、その情報を完全に渡して、値を調整することができます。

Frederick Vallaeys: そうです。より多くのものが返品されるにつれて、ということですね。希望的にはそうではありませんが。さようなら、Crowdy。たくさんのものを返品しましたか？Crowdy Carsonが聞こえます。今年の問題の1つでした。これについて話しましょう。しかし、これらの値をどのように修正しますか？今年のブラックフライデー、多くの人々が欲しいものを手に入れられないことを心配していました。

だから、私はもっと多くのギフトを買いました。先週もCostcoに行って、必要のなかったギフトを返品しました。クリスマスが終わった2ヶ月後、購入した3ヶ月後です。だから、どうやって、そしてこれらはここに画面に表示されている値の再設定のためのシステムです。データ除外について少し話しましょう。はい、もう少し詳しく説明しましょう。主に使用ケースとGoogleが常に注意深く伝えていることについてです。

Alex Ioch: ですから、主に使用するのは、コンバージョントラッキングの観点から何かが壊れている場合です。タグが誤動作したり、コンバージョンを二重にカウントしたり、特定の期間にカウントしなかった場合、その期間にデータを適用することができます。それにより、機械学習からその期間を基本的に除外します。つまり、Google広告に誤ったデータを渡したり、渡さなかったりした期間をスキップします。

これが主な使用ケースです。他の理由として、実際にデータ除外は、観客からの質問があるかもしれませんが、季節調整期間中に何が起こるかについてです。データ除外は、季節調整に自動的に組み込まれています。

ブラックフライデーのユーザーの意図が通常の年と比べて異常であることを知っている場合、その期間中にコンバージョン率が2倍になると考え、その期間中により競争力を持ちたい場合、季節調整ツールを使用します。それにより、将来の学習に影響を与えません。そして、その期間が終了すると、機械学習は基本的に通常に戻ります。はい、季節調整をいつ使用するか、データ除外をいつ使用するかについての良いアドバイスです。

Frederick Vallaeys: そして、他の種類の調整方法についても、Optmyzrブログで非常に良い、いや素晴らしいブログ記事を書きました。ここにそのリンクをバナーに表示します。ブログにアクセスして、オフラインコンバージョンや値ルール、値調整の3つの異なる調整方法についての非常に良い説明があります。さて、次のステップは、これらの値を伝えることです。次に、実際にこれらのキャンペーンをオンにします。観客からの質問がありました。キャンペーン構造について、特にDSAキャンペーンを同時に有効にすべきかどうかについての質問がありました。これはChrisからの質問です。

Alex Ioch: はい、素晴らしい質問です。キャンペーンの構造を考えるとき、あなたのビジネスとして考えることをお勧めします。製品や異なる意図のバケットは何ですか？それらのタイプの顧客やインタラクションがあなたにとってどれほど価値があるかです。だから、あなたにとって価値があるものや、バックエンドでどれだけの広告費用対効果を求めているかに基づいてキャンペーンを構築します。それを追跡して、どれだけ得ているかを確認します。だから、あなたの目標に基づいてキャンペーンを構築します。似たようなテーマのキーワードや、ターゲット広告費用対効果を求める製品を基にした構造です。

DSAに関しては、市場全体で異なる好みがあります。特定のキャンペーンの予算や広告費用対効果の目標に対して、もう少しコントロールを持ちたい人もいます。だから、それを独立したキャンペーンとして分けます。強い好みがない場合は、既存のキャンペーンに動的検索広告の広告グループを作成することができます。それは、あなたの好みや、追加のキャッチオールバケットのためにどれだけのコントロールが必要かによります。DSAは、通常の検索と比較して二次的な優先順位です。だから、あなたの予算やキーワード構造、マッチタイプでカバーしていないものをDSAがキャプチャします。リアルタイムで考えられない検索語句をキャプチャします。

Frederick Vallaeys: そうです。だから、古い構造の一部がまだ機能する理由があります。アルファベータメソッドがまだ有用である理由です。しかし、それは管理する必要があります。

そして。今、自動化の時代において、広範なマッチから出てくるすべてのバリエーションを管理する必要がないのは良いことです。システムがそれを処理してくれます。そして、それがGoogleがよく主張するポイントでもあります。つまり、これらの自動化を組み合わせる必要があるということです。

それらを独立して使用するだけでは、期待される結果をもたらさないかもしれません。広範なマッチは素晴らしいですが、すべてのプロダクトマッチのバリエーションに対して50を入札していると、うまくいかないでしょう。しかし、それをスマートビディングと組み合わせ、さらにRSAsと組み合わせると、レスポンシブ検索広告に関するプレゼンテーションをいくつか行いました。

おそらく、機械が適切なユーザーに対して適切な価格で適切なクエリに対して適切な広告を出すことができるでしょう。それがすべての組み合わせ方です。

Alex Ioch: もう一つ覚えておくべきポイントは、実際には機械学習がこの検索語レベルで学習するということです。つまり、それはSQUレベルでのことです。ショッピング広告や検索サイトでの検索からのレベルで。

異なるキーワードマッチタイムを持つことができます。広告グループ内で、それは完全に普通のことです。今では、別のDSAを持つことも普通です。それはどの検索語がより重要かを学習し、バックエンドでその検索語に関連する千のシグナルをシェードデータとして学習します。

したがって、構造を過剰に考えすぎず、より多くのデータを組み合わせて提供することに焦点を当てることが重要です。より多くのデータと機械学習が、バックエンドであなたにとってより重要な顧客を実際に学習します。

Frederick Vallaeys: そうですね。その点を指摘してくれて嬉しいです。なぜなら、それはよくある誤解だからです。

あなたはそれをクエリレベルで学習するものとして位置づけました。人々がよく混乱するもう一つの場所は、ああ、私は一つのキャンペーンを持たなければならないと思っていることです。しかし、できるだけ多くのデータを持つことが重要です。なぜなら、それが私のコンバージョンデータに影響を与えるからです。実際には、それはコンバージョンアクションです。それはクエリと一緒に一つのレベルで、異なるレベルで異なるものですが、本当に重要なのはコンバージョンアクションです。

そして、もし5つのキャンペーンがあり、それらすべてが同じコンバージョンアクションを持っているなら、はい、それらはお互いに学習します。そして、もう一つ、Googleには素晴らしいスライドがあります。今日はそれを見せる準備ができていませんが、基本的に手動キャンペーンを持っていても、手動で管理されているキャンペーンが同じコンバージョンアクションを持ってデータを収集している場合、それらのコンバージョンはスマートビディングキャンペーンに影響を与えます。

だから、これらの相互作用は人々が理解していないものです。なぜなら、それはすべてコンバージョンアクションに戻るからです。

Alex Ioch: そうですね、だからこそ重要なコンバージョン値が重要なのです。情報を一貫して追跡することが、あなたがその支出や最大価値で目指しているターゲットに影響を与えるのです。

だからこそ、その情報を共有することが重要です。

Frederick Vallaeys: クリスから別の質問がありましたので、これについてすぐに話しましょう。しかし、異なるキャンペーングループに対して異なるポートフォリオを使用しますか？これは、今話している構造の問題に少し関連しています。

Alex Ioch: そうですね。

ですから、もしキャンペーンを異なるバケットに分ける理由があるなら、例えば地理的な場所ごとに異なるキャンペーンを持つことや、異なる予算配分を持つことです。キャンペーンのサブセグメントに対してポートフォリオ戦略を持つことができます。これを行う際に覚えておくべきベストプラクティスがいくつかあります。

目標は、バケット化したキャンペーンとその入札ポートフォリオが同じターゲットを持っていることを確認することです。それが一つの目標です。つまり、コンバージョン値を最大化したいか、支出をターゲットにしたいかです。これらのキャンペーンに同じターゲットや支出目標があるなら、それを使用するのは良い戦略です。

しかし、予算の観点からキャンペーンレベルで起こりうる非効率性に注意する必要があります。もし一つのビートポートフォリオの周りにバケット化しているなら、それらのキャンペーンが予算によって制約されないことを確認する必要があります。もし5つのキャンペーンで500ユーロを達成しようとしているなら。

しかし、いくつかのキャンペーンが予算制約を受けると、全体的なポートフォリオ戦略が一貫してそれを達成するのは難しくなります。したがって、これらのキャンペーンに共有予算を使用するか、それらが個々の日に制約されないことを確認することをお勧めします。

もちろん、私たちはもっと予算を得たいと思っていますが、それは一貫して戦略があなたの支出目標に合ったクエリを見つけることができるようにするためです。そして、もしそれが予算制約を受けると、少し保守的になります。

それは、日中にその目標を一貫して達成するために、過度に攻撃的なオークションに参加しないようにします。したがって、目標を達成するのが少し遅くなる可能性があります。だからこそ、キャンペーンをバケット化する場合、まず第一に、同じ目標を持っていることを確認してください。第二に、それらが予算制約を受けていないか、共有予算を持っていることを確認してください。

Frederick Vallaeys: こんにちは、レベッカ。この質問を取り上げたいかどうか分かりませんが、ブレットが質問していました。ブレットは私たちの頻繁な視聴者の一人です。あなたと私はこの懸念についても話しましたが、私たちがシステムにより多くのコンバージョン、コンバージョンアクションを追加し始めると、人々が数字を膨らませ始めるリスクはありますか？

Rebecca Chiu: そうですね、多くの場合、人々はコンバージョンアリーのルールがGoogleがすでに観察しているものの上にインクリメンタリティを測定していることを理解していません。たとえば、Googleがすでにあなたの販売取引がこれらのタイプの顧客に対してXの価値があると観察している場合、あなたのLTVが販売取引に比例しているとしましょう。

その場合、コンバージョン値を使用すべきではありません。それはその上にコンバージョン値ルールを使用するだけです。しかし、ライフタイムバリューが現在Googleが観察している販売取引の2倍である場合、あなたは「この地域のこのオーディエンスからのこれらのタイプの顧客の2倍」と言うべきです。したがって、コンバージョン値ルールを使用する際には、細かい部分を読み込む必要があります。

また、多くの場合、マージンデータなど、Googleはあなたのマージンデータに関する情報を持っていません。したがって、その情報を入力したい場合や、多くの情報がインデックス化される可能性がある場合、その情報を独自に保持したい場合は、そうすることができます。たとえば、これらのタイプの取引は70％の高いマージンを持っているのに対し、これらの値は30％です。

したがって、最終的には単なる販売価値ではなく、あなたの真のビジネス価値に最適化しています。

Alex Ioch: そうですね、コンバージョン値ルールを過剰に考えないでください。それは、Google広告にその情報をすでに伝えていない場合にのみ使用されるものです。ほとんどの場合、フルタイムのコンバージョンインポートを行っている場合、すでにそれを持っているか、動的に追跡している場合が多いです。

ほとんどのeコマースはすでにそれを行っており、すでにそれを伝えています。したがって、ライフタイムバリューが重要な場合や、ライフタイムバリューをインポートする方法がない場合、またはレベッカが述べたように利益率など、エッジケースにのみ使用されます。

もう一つのことは、コンバージョン値ルールを実装したい場合、実際にセグメント化することができ、値ルール調整セグメンテーションと呼ばれるものです。そこでは、元の値ルールが適用されたもの、適用されていないもの、調整された値を確認することができます。したがって、実際にそれを分解して、コンバージョン値調整がどのバケットにどれだけ入るかを確認することができます。

Frederick Vallaeys: そうですね、今日視聴している多くの人々にとって、この質問が重要なのは、レポートを生成し続けているからです。上司が「どれだけの価値が生み出されたのか」と尋ねてきます。価値ルールを調整し始めると、これらの値はもはやあなたが意図したものではなくなります。それらは機械を正しい方向に動かすのを助けていますが、上司がレポートで見たいものではありません。

したがって、アレックスが言っているように、Google広告には実際に複数の列があります。したがって、正しい列データを引き出すと、レポートエンジンで上司が見たいものを報告することができます。しかし、機械学習システムは価値ルールの調整された値を使用することができます。Optmyzrはこの分野で多くの作業を行っています。したがって、より良い価値ルールを設定したい場合や、これらのレポートをクリーンに保ちたい場合は、サポートチームに連絡していただければお手伝いします。さて、残りの時間はあまりありませんが。

いくつかの落とし穴とベストプラクティスについて話しましょう。それらはある程度似ているかもしれませんが。では、ここでそれを見てみましょう。レベッカ、これについて始めてみませんか？

Rebecca Chiu: はい、もちろんです。

VBBの一般的な落とし穴には、さまざまな重要な指標がありますが、価値ベースの入札を使用する際には、最終的に最大のコンバージョン値、コンバージョン値、またはターゲットROASに焦点を当てるべきです。したがって、目標を正しい指標に変更することが非常に重要です。コンバージョンのボリュームは、テストに十分なコンバージョンボリュームを与えて、実験グループがコントロールグループよりも優れていると明確に言えるようにするために重要です。

私たちは50のコンバージョンを推奨しています。多くの場合、学習期間やコンバージョン遅延期間は、パフォーマンスを評価する際に除外すべき期間です。Googleがアルゴリズムを最適化するために約1週間かかります。

その学習期間中のパフォーマンスを除外することで、コントロールグループと実験グループの間のパフォーマンスの違いを正確に把握することができます。また、コンバージョン遅延についても、コンバージョンが入ってくるのに時間がかかります。したがって、リードジェンの場合、2〜3週間かかることもあります。その期間を除外して、実際にそれらのコンバージョンが入ってくる時間を許可することが、パフォーマンス値を評価するために非常に重要です。

Alex Ioch: そうですね、すみませんが、それらは期待値です。すべてのキャンペーンが7日間の学習期間や2週間のコンバージョン遅延を持つわけではありません。実際に確認できることの一つは、直感的にどこにあるかを知るためのより良い方法があればいいのですが、少なくとも戦略タイプです。

実際の入札戦略の名前の中で、最大化コンバージョン値とTRASと書かれている場所です。それは実際には青いハイパーリンクで、クリックして入札戦略レポートを開くことができます。完璧です。そして、それはこのように見えるでしょう。そこでは、特定のキャンペーンのコンバージョン遅延がどれくらいあるかを実際に確認できます。なぜなら、それはあなたの製品や検索語に基づいて異なる遅延があるからです。

そして、Googleはあなたのコンバージョンをインタラクションの日に記録し、もちろんあなたの帰属モデルに基づいています。そして、もしあなたがより多くのスピニングホイールを持っているなら、それは灰色のバーがあなたの学習期間になるでしょう。そうですね、それを確認してください。非常に役立ちます。たくさんの情報を提供してくれます。

何が起こっているのかを確認し、分析ウィンドウを調整して、目標を達成しているか、コンバージョン値が上がっているかを確認することができます。

Frederick Vallaeys: そうですね。今考えなければならない多くの同じこと、時間遅延、データのボリューム、意思決定を行う前に、機械学習と自動入札がこれらのことを魔法のように解決するわけではありません。

その仕事は入札を設定することです。それは5秒で素晴らしい結果を得ることができるという意味ではありません。それを心に留めておいてください。また、Googleが推奨するTRASから始めることも役立ちます。それはあなたがこれまでに達成してきたものに近いものです。再び、空想のような考え方があります。「ああ、10,000の広告費用対効果を持ちたい」と思うかもしれません。

もちろん、誰もがそう思うでしょう。しかし、現実的になりましょう。私たちが来たところに少し近いものから始めましょう。そしてそこから最適化しましょう。

Alex Ioch: そうですね、その理由は、同じ競争レベルから始めたいからです。あなたのTRASは、より競争的になるか、少なくなるかを決定するためのレベルです。そして、以前と同じレベルから始めたいのです。もちろん、それを調整することはできますが、それはより攻撃的または少なくなるでしょう。そして、あなたがコンバージョン値を適切に追跡している場合、推奨されるレベルを使用することを強くお勧めします。なぜなら、設定で推奨されるレベルは、コンバージョン遅延も考慮に入れるからです。

したがって、将来的により多くのコンバージョンがあることを考慮に入れます。したがって、時には30日ですが、コンバージョン遅延に応じて少し異なります。したがって、設定で推奨されるものを考慮に入れてください。

Frederick Vallaeys: クールです。これらはベストプラクティスのいくつかです。それらは落とし穴に直接つながります。では、落とし穴について少し話しましょうか？レベッカ？

Rebecca Chiu: もちろんです。良いですね。このスライドがありますか？最初のものは、多くの人が学習期間やコンバージョン遅延期間を含めてしまうことです。

パフォーマンスデータを評価する際に。それはおそらく最大の問題の一つです。そして、結論的な結果に達するのに十分な時間を与えないことです。したがって、これらを実行する際には、統計的有意性レベルを確認して、あなたが望むレベルに達しているかどうかを確認する必要があります。新しいビズ戦略が実際にあなたにとって機能しているかどうかを判断する際に。

その上で、多くの場合、人々はキャンペーンに大きな変更を加えます。そして、もし絶対にこれらの変更を加えなければならない場合は、コントロールグループと実験グループの両方に変更を加えてください。しかし、ベストプラクティスは、その期間中にできるだけ変更を最小限に抑えて、アルゴリズムが学習し、戦略を完全にテストする時間を与えることです。

3つ目は、フレッドが話したコンバージョン値ルールに関するものです。人々は、「この地域のこの顧客をこのように評価すべきだ」と考えますが、多くの場合、スマートビディングはすでにそれを観察しています。アルゴリズムを通じて。したがって、それが観察可能である場合、価値コンバージョンアルゴリズムを使用してそれを行わないでくださいが、Googleの視点から観察できないインクリメンタルな情報を伝えてください。

Frederick Vallaeys: クールです。さて、TCPAは素晴らしいです。T Rowははるかに優れています。価値ベースの入札ははるかに優れています。今、なぜGoogleがそれを言っているのかを知っています。私たちOptmyzrもそれを信じています。したがって、私たちはそれを支援するための多くの機能を構築しています。それらの機能については、サポートチームに連絡することができます。私たちのブログを読むこともできます。

そこにある最近の投稿を見ることができます。しかし、どのようなタイプの広告主であっても、何を販売していても、どのようなリードを行っていても、どれだけ大きいかに関係なく、価値ベースの入札は確かにあなたのアカウントを最適化するための賢い方法です。だから、今、試してみてください。Google、このウェビナーでの説明と素晴らしいコンテンツの共有に感謝します。

本当に感謝しています。このエピソードのPPCタウンホールはこれで終了です。数週間後に戻ってきます。これらのビデオが気に入ったら、購読して、いいねを押してください。もっと続けていきます。また、これをポッドキャストとしても利用できるようにします。

戻ってきてください。視聴してくれてありがとう。また次回お会いしましょう。

Alex Ioch: ありがとう、ティム。楽しかったです。