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title: "オールドスクールPPC対オートメーションと生成AIの時代のPPC"
serpTitle: "オールドスクールPPC対オートメーションと生成AIの時代のPPC"
description: "生成AIがPPC管理に与える影響、オートメーションのトレンド、エージェンシーの適応、そして有料検索とオーガニック検索の進化する関係についての深掘り。"
author: "Vimal Bharadwaj"
date: "2024-12-18"
url: "https://www.optmyzr.com/jp/ppc-town-hall/old-school-ppc-vs-ppc-in-the-era-of-automation-and-generative-ai/"
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# オールドスクールPPC対オートメーションと生成AIの時代のPPC
> PPCタウンホール103
生成AIがPPC管理に与える影響、オートメーションのトレンド、エージェンシーの適応、そして有料検索とオーガニック検索の進化する関係についての深掘り。
**Author:** Vimal Bharadwaj | **Published:** December 18, 2024
**Watch:** [YouTube Video](https://www.youtube.com/watch?v=X-1iGyBtS70)
**Apple Podcasts:** [Listen](https://podcasts.apple.com/us/podcast/old-school-ppc-vs-ppc-in-the-era-of/id1508399985?i=1000680860413)
**Spotify:** [Listen](https://open.spotify.com/episode/13To9fIacstarEruUZQHhL?si=QA3337O6QxqLgaRoearRTQ)
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## エピソードの説明
このエピソードでは、Two Trees PPCのペイドメディアディレクターであるソフィー・フェルが、AIがペイドサーチに与える大きな変化について語ります。生成AIに対して少し懐疑的だった彼女は、ChatGPTのようなツールに対する複雑な感情と、それが業界に与える影響について率直に話します。自動化の進化に伴い、どれだけのコントロールを失っているのか、そしてそれがPPCにとって何を意味するのかを掘り下げます。
ソフィーはまた、自動化がゲームの一部としてより大きな役割を果たす未来に向けて、エージェンシーがどのように準備すべきかについての実践的なアドバイスを共有します。新しいAIツールを最大限に活用しつつ、常に良いPPCの鍵であった個人的なタッチを失わない方法についても議論します。
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## エピソードの要点
### 1\. 生成AIがPPCを変えています。
ChatGPTのようなAIツールの導入は、PPCにおいて分裂を生んでいます。若いPPCプロフェッショナルは積極的に取り組んでいますが、経験豊富な専門家はより懐疑的です。
> *「20代前半のチームメンバーにとって、ChatGPTは第二の天性です。彼らの一人は予測やオーディエンスターゲティングにも使っています。」* とソフィーは言いました。
しかし、手動分析とコントロールにキャリアを築いてきた人々にとっては、より難しい変化です。
> *「まだ信頼できません。信頼したいのですが、個人的にはまだ準備ができていません。」*
フレッドは、この懐疑心は正当であると指摘しました。AIモデルは本質的に予測的であり、それは答えを幻覚することを意味します。
> *「大規模言語モデルのすべては幻覚です。ただし、いくつかの幻覚は正しいこともあります。」*
AIを信頼する時と、その出力を再確認する時を知ることが課題です。
### 2\. PPCの自動化がエージェンシーの働き方を変えています。
PPCの専門家は長い間手動コントロールに依存してきましたが、Googleの自動化はそれらのコントロールをあまり重要でないものにしています。
> *「手動コントロールを失うことに慣れる必要があります。」* とソフィーは説明しました。
Performance Max、Smart Bidding、Responsive Search Ads (RSAs)はすべて自動化に依存しており、抵抗する広告主は取り残されるリスクがあります。しかし、それは盲目的に鍵を渡すことを意味しません。
> *「レバーが少ないわけではありません。自動化でどのレバーを引くべきかを知る必要があるだけです。」* — フレッド
エージェンシーにとって、これは実行から戦略へのシフトを意味します。クライアントが正しい目標を定義し、適切なデータを提供し、その境界内で自動化を最適化するのを助けることです。
### 3\. データの質がすべてです。
自動化の最大のリスクの一つは、悪いデータです。コンバージョントラッキングがずれていると、スマートビディング戦略は機能しません。リードの質が悪いと、アルゴリズムは間違ったものを最適化します。
> *「低品質のリードが見られる場合、アルゴリズムを導くために各コンバージョンステージに値を割り当てるべきです。」* とソフィーは提案しました。
フレッドも同意し、不完全なデータでもデータがないよりは良いと付け加えました。
> *「正確な値がわからなくても、何が良いかを示すだけでも役立ちます。」*
B2B広告主にとって、これは顧客の旅をマッピングし、異なるアクションに値を割り当てることを意味します。そうすることで、自動化が適切なシグナルを持って作業できます。
### 4\. RSAsとピンニング：コントロールするかしないか？
RSAsは柔軟性を提供しますが、Googleの自動化を信頼しないために抵抗する広告主もいます。ソフィーはRSAsを自由に運用することを好みます：
> *「ピンをしないようにしています。RSAsとスマートビディングを使用している場合、Googleに任せたいです。」*
しかし、多くのブランドはコントロールの欠如に苦労しています。フレッドは最近のOptmyzrの調査を指摘しました：
> *「広告の強度ラベルが低い広告は実際にはより良いパフォーマンスを示す傾向があります。」*
Googleはできるだけ多くの見出しと説明を使用するよう広告主に奨励していますが、場合によっては厳密にコントロールされた広告の方が良いパフォーマンスを示します。鍵はテストであり、盲目的にベストプラクティスに従うことではありません。
### 5\. SEOとPPCが融合しています
AI生成の検索結果が一般的になるにつれて、従来のSEO対PPCの議論は変わりつつあります。帰属をめぐる争いではなく、エージェンシーはPPCがAI駆動の検索体験にどのように貢献できるかを考える必要があります。
> *「SEOは死んでいませんが、変わっています。ブランドは今決める必要があります—AI生成の検索結果に最適化するのか、それとも古い方法に固執するのか？」* — ソフィー
フレッドは、AI駆動の検索では実際にウェブサイトを訪れる人が少なくなると指摘しました。代わりに、彼らはGoogleのAIサマリーからすべての答えを得るでしょう。
> *「SEOの役割はもはやSERPの青いリンクであることだけではありません。未来はAIチャットボットのために最適化することです。」*
PPCの専門家にとって、これは成功を測る方法を再考することを意味します。広告をクリックする人が少なくても、より多くの人がコンバージョンする場合、それは勝利でしょうか？
答えは、エージェンシーがどれだけうまく適応するかに依存します。
### 結論：適応するか、取り残されるか
PPCはかつてのものではありません。AIと自動化がルールを書き換えており、成功するエージェンシーはこれらの変化とともに働く方法を知っているところです。
しかし、適応することはGoogleに完全なコントロールを渡すことを意味しません。それは、適切なツールを使用して自動化を導き、AI駆動の決定を検証し、データがあなたのために働くことを確認することを意味します。
> そこで[Optmyzr](https://www.optmyzr.com/jp/)が登場します。よりスマートなビディングのためのデータ構造化、最適化の機会の特定、AIだけでは提供できない洞察の提供など、Optmyzrはコントロールを失うことなく先を行くのを助けます。
結局のところ、自動化と戦略のどちらかを選ぶことではなく、それらを一緒に機能させることです。
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## エピソードのトランスクリプト
**フレデリック・ヴァレイズ:** こんにちは、PPCタウンホールの別のエピソードへようこそ。私の名前はフレッド・ヴァレイズです。私はホストであり、OptmyzrのCEO兼共同創設者でもあります。今日のエピソードでは、TwoTrees PPCのソフィー・フェルと話します。彼女は生成AIに対して少し懐疑的ですが、生成AIがPPCとSEOを根本的に変えていることも認識しています。彼女が未来についてどのように考えているかを聞きます。
生成的な世界への変化に備えて何をしているのか、エージェンシーとして、そしてエージェンシーの従業員として成功を維持する方法についても聞きます。それでは、このエピソードのPPCタウンホールを始めましょう。
こんにちは、ソフィー。今日は参加してくれてありがとう。
**ソフィー・フェル:** こんにちは、フレッド。招待してくれてありがとう。とても楽しみにしています。
**フレデリック・ヴァレイズ:** 私もです。あなたが誰であるか、Two Trees PPCについて、どこに拠点を置いているのか、何をしているのかを少し教えてください。
**ソフィー・フェル:** それはたくさんありますね。大きな紹介です。そうですね、私はソフィーです。ペイドメディアで約10年間働いています。偶然にこの業界に入り、すぐに恋に落ちて、それ以来ずっとここにいます。私はイギリスに拠点を置いています。Two Treesはカリフォルニア州サクラメントに拠点を置いています。あなたの地域ですね。もともとは比較的小さなローカルエージェンシーとして始まりましたが、今ではペイドメディアとPPCのためのグローバルなパワーハウスになっています。
彼らと一緒に働く機会を得て、振り返ることはありませんでした。
**フレデリック・ヴァレイズ:** とてもクールですね。どうやって偶然にPPCに入ったのですか？
**ソフィー・フェル:** 21歳くらいの時に、オーガニックソーシャルメディア管理に偶然入りました。スタートアップで働いていて、そこでは15歳から20歳年上の人たちばかりでした。彼らは「あなたはFacebookを使っているから、私たちのソーシャルメディアを運営してみて」と言いました。それで始めて、ソーシャルメディア広告を少しやって、エージェンシーがありました。そして、Google AdsとGoogle Analyticsを見た瞬間、それが私のためのものでした。それ以来、振り返ることはありませんでした。年齢のために偶然に入りました。それ以来、ずっとそれです。
**フレデリック・ヴァレイズ:** PPCと分析的な側にたどり着いてくれて嬉しいです。あなたもそう思いますか？
**ソフィー・フェル:** いつもそう思います。
**フレデリック・ヴァレイズ:** でも、あなたが会社の他の人より15歳若くて、Facebookを知っているという理由で選ばれたのはすごいことです。今はTikTokや他のものでも同じような感じですか？
**ソフィー・フェル:** いいえ、私も理解していません。
Two Treesでは、TikTokを理解しているチームは私より5歳若いだけです。私はそんなに年を取っていませんが、彼らはジェネレーションZの人たちで、トレンドを理解していて、何を撮影するか、どう撮影するかを知っています。それは彼らにとって非常に自然なことです。10年前に私がFacebookに投稿する方法を知っていたのと同じように、今ではその進化があります。
**フレデリック・ヴァレイズ:** そして、ソーシャルの進化がありますが、今起こっている大きな革命は、もちろん生成AIに関するものです。あなたはそれについてどう思いますか？私は生成AIのすべてにとても興奮しています。デジタルマーケティングの速い動きの世界やGoogleが常に変化することに慣れていますが、OpenAIやCloud、Meta AIに関しては、Googleよりもはるかに速いです。新しいことをたくさん試して、まだ追いつけない週もあります。あなた自身とエージェンシーにとって、それはどう見えますか？若い世代がこれにもっと飛び込んでいるのか、それとも誰がこの生成AIのリーダーシップを取っているのか？
**ソフィー・フェル:** それは本当に良い質問です。再び、20代前半、20代半ばのチームメンバーを挙げると、彼らにとって、エントリーレベルでこの役割に入ってきて、ChatGPTは彼らにとって第二の天性です。私のチームの一人は、実際にChatGPTを予測に使用しています。Facebook Metaのオーディエンスターゲティングにも使用しています。すべてに使用しています。そしてもちろん、人間の要素もありますが、ChatGPTに頼ることが非常に自然です。正しいプロンプトを理解し、その情報を得るために。それに比べて私は恐竜のように感じます。本当にそうです。
まだ信頼できません。信頼したいのですが、個人的にはまだ準備ができていません。
**フレデリック・ヴァレイズ:** それは理解できます。そして、その懐疑心は正当です。AIは幻覚を起こします。誰かが私に説明してくれたのですが、幻覚を心配する必要はありません。大規模言語モデルのすべては幻覚です。ただし、いくつかの幻覚は意味をなさないことがあります。他のものは「おお、これは正しい」となります。それで、まだ事実確認が必要です。そして、あなたの同僚がそれで予測を行っているとき、私は彼がより高度な分析とコードインタープリター、Pythonを書くコンポーネントを使用していると賭けています。それは非常によく機能します。私は季節性分析に使用しましたが、それが出力するものは美しいです。しかし、問題が発生するのは、Pythonの統計分析から意味論的な言語モデルに移行しようとするときです。そこでは崩壊します。Pythonルートに行くと、Pythonルートにとどまり、Pythonは意味論にはあまり適していません。意味論はデータ分析にはあまり適していません。そのギャップを埋めることがまだ多くの間違いが発生する場所です。
**ソフィー・フェル:** そうですね、まだ人間のインタラクションが必要だと思います。人間のQAの部分もあります。そしてもちろん、言語モデルや学習、すべてが成長し、改善されるでしょう。私がやっていることに根ざしている部分もありますが、それは必ずしも最良の例ではありません。
だから、私のチームメンバーがChatGPTで予測を行っていると言ったとき、最初は驚愕しました。どういうことですか？でも、それは彼にとって、そしてその世代にとって第二の天性であり、うまく機能します。だから、私はそれにもっと自信を持つ必要があることを認識しています。
**フレデリック・ヴァレイズ:** それはすべて意味があります。そして、興味深いのは、あなたがこれを長い間やってきて、あなたのプロセスがあると言っていることです。あなたにはルーチンがあるようです。問題は、2年前に生成AIに行った場合、ChatGPTが最初にリリースされたとき、タスクを与えると何かが返ってきて、それがどのようにそのポイントに到達したのかがわからないことです。
その間のステップを見ていないので、その論理での間違いを見逃している可能性があります。今では、ストロベリーモデル1.0、最新のものがまだテスト中ですが、それは非常に興味深いです。タスクをステップに分解し、情報を引き出すためにウェブサイトにアクセスしていることを示し、処理していることを示し、数学的な計算を実行していることを示し、それを段階的に説明します。少なくとも、それがどこから来ているのかを理解することができます。また、複雑なタスクをサブタスクに分解するのが非常に得意です。たとえば、予測を達成するために何をするのかを尋ねることができ、それをステップバイステップで説明します。そして、それが重要な要素を見逃していないことを確認することができます。そして、PPCでは、ブランドと非ブランドが異なるパフォーマンスを示すかどうかを考慮しているかどうかを確認することができます。そして、それがすべてを一緒にしていることがわかれば、「ブランドと非ブランドに基づいて分割して分析を実行してください」と伝えることができます。それが私たちがそれが何をしているのかに対する信頼を築く方法の一つです。
**ソフィー・フェル:** そうですね、そのステップを見ることができれば、私もそれに対する信頼が増すと思います。ChatGPTから何かが来ると、まだ完全には信頼できないというスティグマがあるのかもしれません。または、どうやってその結論に達したのか、何を考慮しているのかを知りたいと思います。そして、長い間これをやってきたとき、プロセスがありますよね。信頼できるデータソースがあります。
そして、私はそれにもっとオープンであるべきです。しかし、再び、それらの作業を持つことがその信頼を築くでしょう。
**フレデリック・ヴァレイズ:** あなたはデータソースについて言及しました。それは大きなものです。データと分析に恋をしたと言いました。データはどれほど重要ですか？
マーケティングの未来にとって、より多くの自動化、手動コントロールの減少がある中で、データはどのように関与していますか？
**ソフィー・フェル:** それは重要な機能だと思います。PPCの専門家として、ペイドメディアを運営する人々として、手動コントロールを失うことに慣れる必要があると思います。
たとえば、PMAXのようなもの、PMAXの反応、それが最初は報告のブラックボックスであり、コントロールの欠如であり、それが時間とともに改善されてきましたが、私たちはすべてのレバーを持っていることに慣れています。10年前に戻ると、手動CPC、すべての入札を追跡し、非常に多くのコントロールがありました。
そして、今日ではコントロールは少なくなっていますが、それに対する快適さがあります。RSAsのようなもので、入力はありますが、アルゴリズムに信頼して、それを解決してもらうことに慣れています。そして、それは大きなステップであり、まだそこに到達していない人もいます。RSAs、スマートビディング戦略を信頼していない人もいます。長期的なPPCの未来を望む人にとって、それは快適さの部分であり、慣れる必要があると思います。
**フレデリック・ヴァレイズ:** パワーペアに乗りましょう
**ソフィー・フェル:** パワーペア。そうですね、PPCは今非常に速く進化しています。もし誰かが6ヶ月または1年間、ハンズオン管理から離れると、UI、Demand Gen、または現在の多くの動く部分を完全に認識できなくなる可能性があります。
時には、どれだけ多くのものがあるかに圧倒されることがあります。
**フレデリック・ヴァレイズ:** それを分解しましょう。あなたが言ったことの一つはレバーでした。CPCのレバーはまだありますが、それを展開することはおそらく望ましくありません。自動化を使用する方が正確です。自動化に移行すると、最大化コンバージョン値を設定できますが、TROASを設定することもできます。それがあなたのレバーです。これらのレバーをどのように考えていますか？それらを展開したいとき、どのようにそれらが何であるべきかを見つけますか？この世界でのクライアントとの会話はどのように進むのですか？エージェンシーを雇ったばかりで、Googleにすべてを任せているのではないかと思っているのですが、実際に何をしているのですか？
**ソフィー・フェル:** それは良い質問です。そして、私のやや古い学校のアプローチ、今では古い学校とされているようですが、私はまだキーワードリサーチ、堅固なキャンペーン構造の基本を信じています。それらは私たちがクライアントとより具体的に進める傾向のあるものです。
同様に、RSAsに対する反応もあります。人々は信頼していません。エージェンシー内の人々ではなく、クライアントがRSAsに準備ができていない場合や、すべての広告の組み合わせを完全にコントロールすることを失うことに抵抗がある場合があります。それに対処する必要があります。
**フレデリック・ヴァレイズ:** それをもう少し深く掘り下げてください。おそらく異なりますが、特定のコンポーネントをピンすることができます。広告全体をピンして、何が出てくるかを正確に知るアプローチを取りますか？それとも、これが実際により良い結果をもたらす可能性があるとクライアントを納得させる方法がありますか？少なくともテストする価値があることを納得させる方法がありますか？
**ソフィー・フェル:** そうですね、私はまだアンチピンニングの立場にいます。スマートビディングとRSAsを使用する場合、アルゴリズムに任せたいです。他の面ではコントロールフリークですが、RSAsでは信頼しています。スマートビディングも同様です。
数年前、米国の大手SaaSブランドと仕事をしていましたが、彼らはRSAsを実行しませんでした。技術的にはRSAsを持っていましたが、見出しの入力は3つ、説明の入力は2つだけで、すべてをピンしていました。それが彼らの広告のコントロールの方法でした。
RSAsを使用するように説得しようとしましたが、彼らは望みませんでした。それは問題ありませんでした。しかし、それを行うことには多くの価値があったと思います。
**フレデリック・ヴァレイズ:** そうですね、でもあなたが話しているのは大手SaaSブランドであり、私の信念では、非常に強力で認知度の高いブランドがある場合、CTRやコンバージョン率の多くがブランドの認知度と信頼に基づいているため、より多くの余地があります。説得や実験が少なくて済みます。
しかし、あまり知られていないブランドの場合、何がわからないかを知らないことがあります。それがGoogleにいくつかのオプションを与えて、RSAをRSAとして機能させることが役立つ場所です。実際、Optmyzrが行っている新しい研究があります。
広告の強度に関する研究の一つです。あなたのクライアントがすべてをピンしていた場合、広告の強度ラベルは低かったでしょうが、良い結果を得ていたと思います。
**ソフィー・フェル:** そうですね、個人的にはもう少し良い結果を見たかったです。しかし、彼らは主に満足していました。
**Frederick Vallaeys:** 私たちが発表した研究では、CPAと堅牢性の観点でより良いパフォーマンスを示す広告は、実際には広告の強度ラベルが低いものが多いということを基本的に示しています。優れた広告強度ラベルを持つ場合、実際にはパフォーマンスが悪化する傾向があります。
ここで言いたいのは、Googleが言うことをすべて信じないでくださいということです。Googleは基本的に、これまでに存在したすべての広告主に基づいて、これらが私たちがより良いパフォーマンスと考えるものに関連する傾向があると言っています。
ですから、もっとバリエーションを増やし、スピンを減らし、システムに任せるようにしましょう。これが彼らが推進していることですが、もしあなたが実際に何をしているのかを知っているか、賢いエージェンシーと協力しているなら、Googleが見出しに十分なバリエーションがないと言っても、コンバージョンとクリックを得るためのキラーヘッドラインを見つけたなら、それで問題ありません。
その場合、全人類の平均を気にする必要はありません。あなたは個別の存在だからです。これが私たちが発表した一つの研究です。そしてもう一つは、ピンニングに関するものでした。
基本的に言うと、オートメーションシステムを活用するほど、個人的なバイアスや偏見が働き、それが機械の助けにならないということです。それは、ただやってみると言った場合よりも良い仕事をすることができない箱にそれを入れてしまうことになります。
**Sophie Fell:** そうですね、私もそれを理解しています。だからこそ、個人的にはピンニングを避けるようにしています。ブランドを特定の場所に配置したい場合は理解できますが、RSAsやスマートビディングを使用している場合は、Googleに任せるべきだと思います。
**Frederick Vallaeys:** そうですね、ではデータについてもう少し話しましょう。
データが良ければ、パワーペアが適切に機能するという点を指摘しました。しかし、データが良いとはどういう意味でしょうか？B2Bリードジェン広告主でよく見られることだと思います。リードは単にフォームに入力する人であり、その大部分は良くないです。
あなたはそのデータに基づいてシステムを作っています。そして、それは良いデータではないと言えるでしょう。では、エージェンシーとして良いデータをどのように考え、Googleにどのように提供しますか？
**Sophie Fell:** それは再び、Googleのベストプラクティスに従うことだと思います。私たちは常にGoogleのベストプラクティスに従うわけではありませんが、この場合は特にスマートビディングを使用している場合に意味があります。
ですから、コンバージョントラッキングを導入することはもちろん、理想的には強化されたコンバージョントラッキングを導入することです。しかし、それはまた、軽いコンバージョンイベントについてもです。例えば、リードジェン企業の場合、ニュースレターの購読が重要か、無料トライアルデモのリクエストが重要かなど、そのようなことを考えることができます。そしてそれを行うことで、アルゴリズムに必要なものを提供することができます。そして、リードジェン広告のバックエンドで非常に低品質なものを見ている場合、それらの価値をどこに割り当てることができるかを見ることが重要です。
ですから、数学を行い、何人のリードがMQLからSQLに変わるかを計算し、それらの価値を割り当てることができると思います。それがリードを生成するのに本当に役立つと思います。
**Frederick Vallaeys:** そして、あなたは2つのことについて話していますよね？一方では、十分なコンバージョンがないということです。
ですから、ニュースレターのサインアップやマイクロコンバージョンを考えて、システムに信号を与え、実際に欲しいもの、つまりリードではなく販売に向けて構築できるようにします。しかし、そのポイントに到達するまで機械に供給しなければなりません。
そして、あなたが話している2番目のことは、これらのコンバージョンに価値を与える必要があるということです。ですから、今実際の販売を見ている場合でも、すべての販売やすべてのリードが同じ価値を持っているわけではありません。そして、しばしば苦労するのは、その価値をどのように設定するかです。クライアントと一緒にそのプロセスはどのように見えますか？
どうやって彼らに恐れを抱かせないようにしますか？完璧さが進歩の妨げになるからです。多くの広告主が、正しい価値がわからないので価値を入力しないと言っているのを見ます。そして彼らは何もしません。私が通常言いたいのは、たとえこの方が少し良いと言えるだけでも、それが正しい数字でなくても、それは機械にとって役立つということです。5パーセント良いと示すことができます。
それが正しい数字でないかもしれませんが、今はこれをあれよりも好むことがわかります。クライアントやデータ管理と一緒にどのように進めますか？
**Sophie Fell:** そうですね。一般的には、逆算するようにしています。つまり、販売があり、Google Adsから生成されたリードの平均注文額を見て、それから逆算していきます。
すべてからではなく、Google AdsからのAOVを見て、SQLやMQLに進む人々の割合を見ていきます。
そして、逆算を続けると、数学的な部分に基づいてリードに割り当てることができる価値を見つけることができます。
できるだけそれを行うようにしています。ある場所では、すべてのリードが価値があると言うかもしれませんが、スマートビディングを使用している場合、最高の結果を得るためにデータと数学を使用してそれをサポートすることが重要だと思います。
**Frederick Vallaeys:** そして、これは生成AIが非常に役立つ分野の一つだと思います。生成AIを使用する3つのレベルについて考えています。すでに行っていることをより速く行うために使用できます。
つまり、あなたのプロセスについて話していました。GPTにこれが私が行うことだと伝えることができれば、これが私がキーワードを分析する方法です。これが5つのステップです。私のためにそれを行って、私をより速くしてください。または、新しいことを学ぶために使用することができます。これが私たちが話していることです。リードの価値をより良くモデリングしたいが、私のように統計に精通していないかもしれません。
そして、私はある程度の値を入力することができますが、統計をもう少し理解していれば、より良い仕事ができたかもしれません。生成AIは私に統計を学ぶのを助けることができます。そして、私がそれが正しいことを教えているかどうかを実際に確認するために時間をかける意欲があれば、それをより速く行うことができます。
そして、3番目の分野は非常にリスクが高いと思いますが、これらのリードに対してより良い値を入力するべきだと思うが、統計には興味がないということです。システムに何かを出力させ、それに従うつもりです。それは危険です。なぜなら、今、あなたはその作業を検証していないからです。
実際に学んでいないので、間違った幻覚がキャンペーンのパフォーマンスを殺す可能性があり、それが十分に悪いと、あなたのマネージャーが来て、「すみません、PPC管理はあなたに向いていません。別の仕事を見つけてください」と言われるかもしれません。
**Sophie Fell:** それは聞きたくないですね。10年後にそれを聞くのは辛いでしょう。
マーケターとして、私たちはこれについて常に話していますが、データ駆動型の意思決定、データに戻ること、これらのことは、業界全体としてまだ達成されていません。達成されていると言いたいのですが、統計的に考えているわけではありませんし、常に可能なわけではありません。
それが難しい理由だと思います。しかし、理想的な世界では、正確なリードボリュームと価値を持ち、それがアルゴリズムを本当に助けることができるでしょう。
**Frederick Vallaeys:** 理にかなっていますね。では、少し話題を変えましょう。あなたはSEOで働いていて、Two TreesにはSEOチームもあります。
自動化がますます進む中で、SEOとPPCの相互作用がどのように進化していくと考えていますか？
**Sophie Fell:** そうですね。これは非常に興味深いトピックです。私はまだPPCとSEOのチームが分断されていて、ほとんど対立しているか、クレジットを取り合っているように見えます。個人的にはそれを理解できませんが、私たちが到達する必要がある場所は、今、生成AIが広告コピーを作成するためにあります。
それは非常に初期段階にあります。多くの人間のフィードバックがあります。生成AIが作成したものを修正するための手動入力がまだ多くあります。それは永遠に続くわけではありません。私たちが与えているフィードバックと、言語モデルが進化し学ぶにつれて、手動入力が必要な場所に常にいるわけではありません。
これは私のディストピア的な未来ですが、生成AIが再び、ウェブコピーや大量の手動入力のコピーなどの単一の情報源を使用し、オークション時に各個人に合わせてそれを引き出すことができるようになると考えています。それが最終的に私が想像していることです。ですから、PPCの成功のためには、ウェブサイト上のコンテンツやAIに供給されるコンテンツに入力することが必要です。それが本当に機能し、正しいことを言う広告を作成するためです。
**Frederick Vallaeys:** そうですね。それは理にかなっています。では、これはSEOの終焉ですか？私はSEOの終焉だと思います。SEOの目的は、検索結果ページの青いリンクの一つになることではなく、既知の情報を再現することではありません。
何かユニークなものを提供したいのです。なぜなら、そのユニークなものが生成システムが取り上げるものであり、それが要約や回答の一部になるからです。しかし、私たちは、PPCとSEOの両方で、消費者が私たちがサポートする企業から何かを購入する方法が根本的に異なることを受け入れなければなりません。
しかし、その生成システムは大量の情報を必要とします。実際、すでにインターネット全体を取り込んでいると言われています。では、どのようにしてそれが改善されるのでしょうか？その答えの一つは、より良いコンテンツを作成し、より多くのコンテンツを作成することです。これにより、LLMがさらに洗練されるのを助けることができますが、それが必ずしも私たちのウェブサイトを訪れることにつながるわけではないことを受け入れなければなりません。
実際には、ウェブサイトの滞在時間が減少するでしょう。ランディングページの重要性はそれほど大きくありません。ランディングページは取引のためのものです。生成AIと会話をする人がいれば、そこで質問をし続け、すべての情報を得るでしょう。どの会社と取引したいかを知るでしょう。あなたがその情報を提供したからです。彼らがあなたのところに来るときには、もう説得する必要はありません。きれいなランディングページを持つ必要はありません。ただ、簡単なチェックアウトプロセスを持つ必要があります。それが贈り物です。
**Sophie Fell:** 確かに。そうですね。そして、SEOが死んだわけではないと言いましたが、それは新しいものです。再び、何か新しいことが起こっています。そして、広告主やブランドにとって、今すぐ決断を下す必要があります。非常に早く、AIチャットボットや生成AI、LLMの最適化を始めるのか、それともこれまで通りの方法を続けるのか。
そして、私たちが採用か死かの道を強制されるとき、他のブランドが持っているデータの豊富さを持つことはできません。だから、今は非常に興味深い時期にいると思います。生成AIは完璧ではありません。
チャットボットは完璧ではありませんし、新しい検索体験も完璧ではありませんが、それは非常に迅速に改善されるでしょう。
**Frederick Vallaeys:** 20年前のGoogleを考えてみてください。彼らは数週間ごとにウェブを再インデックスしていました。すべてのデータは常に古く、常に陳腐化していました。しかし、今のGoogleを見てください。あなたがウェブページに変更を投稿すると、1秒以内にそれを知り、取り上げています。
それは驚くべきことです。そして、生成システムでも同じ進化を見ることになるでしょう。そして、Amaraの法則もあります。それは、短期的な影響を過大評価し、技術の長期的な影響を過小評価するというものです。私たちは、業界が変わるというすべての考えを持っているでしょう。非常に近い将来、私たちはすべての仕事を失い、SEOやPPCを異なる方法で行うことになるでしょう。
それはおそらく過大評価されていますが、私たちが見ていないのは、10年後にビジネスを行う方法がどのように根本的に変わるかということです。長期的には。私たちの心はそれがどのように見えるかを把握することができません。
**Sophie Fell:** そうですね、それはほとんど怖いですね。
それは興奮しますが、少し怖いとも思います。だから、私は10歳の娘がいて、彼女がどんな仕事をするのか、どんな電話を持つのか、私が年を取ったときに彼女の世界がどのように見えるのか、全く想像できません。そして、今、非常に興味深い時期にいると思います。
PPC、SEO、マーケティング全般において、私たちは何か本当に大きなものの瀬戸際にいると思います。そして、それはY2Kのようなものです。これが変わると信じていますか？そして、それに乗っていますか？それとも、これを採用しないと言って、取り残されるのでしょうか。
**Frederick Vallaeys:** その通りです。そして、そこに同意します。信じていないか、乗り込まない場合、95パーセントの人々が仕事を失うことになるでしょう。ビル・ゲイツのインタビューを聞いていて、彼が電話が登場したときに、あなたはそのデバイスがこれらのことを行う能力があると想像できるが、それは常に電話であると言いました。
したがって、それはユーティリティであり、有用であり、その方向性が見えるため、恐怖は少ないですが、生成AIや人工知能、潜在的な一般人工知能のようなものでは、それが何を意味するのかを想像することができません。だから、それは同時に興奮し、怖いのです。
私たちはその未来が何を持っているのかを知りませんが、今のメッセージは、あなたの同僚のように、GPTを使用してより効果的に、新しいことを行うために、乗り込むことです。それがゲームプランです。それが会社で最も価値のある人になるタイプであり、この大きな移行が何であれ、それを生き残るための最良の位置にいるでしょう。
**Sophie Fell:** そうですね。そして、私はそれが年齢に関連していると思います。誰が知っていますか？私はまだ30歳で、これらのことをすべて取り入れる準備ができていません。そして、再び、それがどのように見えるのか、それがどのように採用されるのか、私はそれがどのように見えるのかを考えています。PPCの伝統主義者が常に存在するのでしょうか？手動で行う方法を常に持つのでしょうか？
私はGoogleがそれを永遠に許すとは想像できません。ある時点で、手動入力はもうないという瀬戸際に立つでしょう。しかし、あなたの入力はこれであり、それは完全に異なるものです。それは本当に興味深いものです。
**Frederick Vallaeys:** では、基本について話しましたが、PPCの伝統主義者はまだ役に立つのでしょうか？私はそうではないと言います。古い方法でやり続ける人になりたくありません。
しかし、私の考えでは、基本を知っておくことは重要です。なぜなら、あるレベルで、それが生成AIに異なる方向に進むためのレバーを引くことができることを教えてくれるからです。そして、エージェンシーで若い世代が会社に参加し、手動CPCを使ったことがなく、コンバージョン率がCPAの公式の一部であることを知らず、スマートビディングをオンにし、RSAをオンにし、すべて自動化するだけのとき、どの程度基本を教えたいですか？エージェンシー内で新しいスキルを教えていますか？それとも、新しいスキルセットが必要なこの新しい世界で完全に新しいスキルを教えていますか？
**Sophie Fell:** そうですね。そして、それは再び、2つの異なるアプローチに戻ります。私にとっては、今のところ、私はPPCの伝統主義者だと思います。スマートビディングやRSA、Performance Maxなどを使用しますが、常にこの方法であるわけではないことを知っていますが、生成AIやGPTに常に依存する次のステップに進む準備はできていません。
ですから、20代の社員に対しても、基本的な理解を持ってほしいと思います。スマートビディングについて話すとき、オークションプロセスやデータ、履歴データの理解があります。そして、基本的な知識を持つことは重要だと思いますが、彼らからも学んでいます。
彼らが、「手動で予測を行うと5時間かかるが、5分でできる」と言うとき、それも重要です。ですから、季節性を手動でデータを集め、まとめ、チャートに入れることなく予測できるなら、それは多くのことを変えるでしょう。ですから、両方の方法があると思います。PPCの伝統的な価値観を教えたいですが、彼らが他に何があるのかを教えてくれる勇気を持ってほしいです。
**Frederick Vallaeys:** そうですね。これは世代と家族のようなものだと思います。明確な区切りはありません。以前の人々と後の人々がいます。これらの人々は一緒に住み、お互いから学びます。そして、子供たちは通常、年上の人々のアドバイスを聞くことに抵抗があります。しかし、それでも、親はそれを何度も繰り返します。そして、最終的には、子供たちがそれを吸収します。そして、それがエージェンシーでも同じかどうかを考えています。
若い世代が参加し、それが私たち対彼らではなく、「あなたが興味深いことをしたので、それがどのように機能したのか教えてくれますか？」という感じです。そして、あなたは、「私の基本的な理解に基づいて、それは素晴らしい方法でしたが、生成AIにこれを行わせることを考えてみてください」と言うことができます。
そして、チームとして、みんながこの新しい世界で超効果的になるために移行します。
**Sophie Fell:** そうですね。そして、再び、生成AIでプロセスやステップを得ることができると言いましたが、それは伝統主義者の私を喜ばせます。私は作業を理解したいし、私のチームがそれがどのように機能するか、なぜ彼らの入力がこの出力をもたらすのかを理解することを教えたいです。ですから、彼がChat GPTで予測を行ったと言ったとき、私は驚きましたが、関与するステップとデータを理解することで、これらのことを採用し始めると、はるかに効率的になることができます。
**Frederick Vallaeys:** そうですね。
**Sophie Fell:** そうですね。
**Frederick Vallaeys:** それは興味深いですね。SaaS企業の創業者として、私もこれについて考えます。GPTは明らかに役立ちますが、問題は広告データの分析を行いたいときに、GPTに行ってデータを取得し、それをGPTに渡してモデリングを行い、Pythonを取り出す必要があることです。
今、ドリフトという概念があります。GPTに同じ質問を何度か連続して尋ねると、必ずしも同じ回答が返ってくるわけではありません。Pythonコードが異なる書き方をされるかもしれませんが、同じ出力を得ることができるかもしれませんが、それすら保証されていません。
時にはPythonコードが動作することもありますし、時にはエラーが発生することもあります。そこで私は考えます。人々が発見しているこれらの方法論をどのように活用するか。例えば、GPTで季節性分析を行うのは非常に簡単です。しかし、それをOptmyzrのようなツールに組み込むことができたらどうでしょうか？
そして、ブランドキャンペーンを選択して、すでにラベル付けされているか、キーワードを通じて特定されているブランドキャンペーンを分析します。そして、「ああ、それは本当に興味深い」と思います。特定の製品や特定の地域に対して、ボタンを2回クリックするだけでそれを実行できるのです。
GPTはアイデア創出には素晴らしいツールですが、最終的には人々はツール、メールソフトウェア、タスクリスト管理システムで作業したいと思っています。それらに生成機能を組み込み、これらの新しい技術を活用したいのです。なぜなら、最終的には生成機能を単独で使用することは実際には遅くなる可能性があるからです。私は15年前にスクリプトを書き始めたときにそれを非常に感じました。これらのスクリプトは個別には大きな時間節約になりましたが、最終的には多くのスクリプトを維持しなければならず、各アカウントにトリップをインストールしなければなりませんでした。
そして、Googleが何かを変更すると、50のアカウントでスクリプトを個別に変更して動作を維持する必要がありました。これが人々がすぐに気づくことだと思います。GPTは素晴らしいですが、すでに持っている企業ソフトウェアやエンタープライズソフトウェアにそれを展開する必要があります。
**Sophie Fell:** そうですね、私も同意します。そして、Google Adsにももっとそれをしてほしいと思います。CPCが下がった場合、あらゆる可能な影響を考慮し、外部と内部の要因を一つの場所にまとめてほしいです。今のところ、例えばGoogleからレポートを受け取ると、「これをやった、これを編集したからCPCが高くなった」とか「新しい競合が現れた」といった情報が得られますが、それで終わってしまいます。
しかし、すべての外部要因がカバーされるようになりたいです。例えば、「雨が降っていたのでみんなの気分が悪かった」とか、消費者信頼感やニュースの影響なども含めて。それをGoogle Adsが教えてくれるようになりたいですが、やはりプラットフォーム内で、事後ではなく。
**Frederick Vallaeys:** Googleは少し遅いので、その機能をOptmyzrに組み込めるかどうか見てみます。
Googleでもどちらでもいいです。さて、Sophie、これは非常にエキサイティングでした。たくさんのエネルギーを持ってきてくれて、生成型PPCについての考えを共有してくれてありがとう。何か他に人々に知ってほしいことや、どうやって連絡を取ることができるかありますか？
**Sophie Fell:** そうですね、私たちはtwotreesppc.comで見つけることができます。LinkedInやXで@sophiefellppcとして私を見つけることができます。
私はいつもPPCについて話していて、時にはPPCについて愚痴を言うこともあります。ですので、これらの場所で私を見つけることができます。そして、twotreesppc.comです。
**Frederick Vallaeys:** とても良いですね。Sophie、ありがとう。そして、視聴者の皆さんもありがとうございます。このエピソードを楽しんでいただけたなら、今後のエピソードを見たい場合や通知を受け取りたい場合は、購読ボタンを押してください。新しいエピソードが登場したときにお知らせします。
ご視聴ありがとうございました。次回もお楽しみに。
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*Source: [オールドスクールPPC対オートメーションと生成AIの時代のPPC](https://www.optmyzr.com/jp/ppc-town-hall/old-school-ppc-vs-ppc-in-the-era-of-automation-and-generative-ai/)*
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