閉ループ Q&A: パーソナライゼーション、機械学習、および広告キャンペーンの成果を最大化する方法

1 月に Elite SEM との Q&A で、広告主が注意を払うべき Google および Facebook 広告の戦術と、パーソナライゼーションと機械学習がキャンペーンに与える影響について話し合ったことを思い出してください。

このエージェンシー シリーズの次は、Closed Loop の最高広告責任者である Amanda Evans です。 応答が Elite SEM とはかなり異なることに気付くでしょう。 これは、今日のデジタル広告が非常に複雑であることを示しており、エージェンシーは有料戦略を常に評価する必要があります。

過去にうまく機能したものの、今後は機能しないと思われる Google 広告の戦術をいくつか挙げてください。

AE:私が注目したいのは次の 3 つです。

1. シングル キーワード広告グループ (SKAG) — この構造はもはや機能せず、機械学習アルゴリズムを単純に枯渇させます。 代わりに、10 ～ 15 個のキーワードを含む、テーマを絞った広告グループが最も効果的です。 非常に大量のキーワードに対してのみ単一のキーワード広告グループを使用しますが、これはまれです。
2. 真の A/B スプリット テスト— 広告に対して真の A/B スプリット テストを行うことは事実上不可能であり、とにかくその必要はありません。 Google と Facebook のアルゴリズムはどちらも、最高のパフォーマーに合わせて最適化するという非常に優れた仕事をしています。
3. マイナスの 100% デバイス入札— これは議論の余地があるかもしれませんが、モバイルを完全にオプトアウトしている広告主は置き去りにされます。 今日の消費者 (B2B を含む) は、かつてない速さでデバイスを切り替えています。 人々がコンバージョンを達成しようとしているデバイスでのみ検索するという考えは近視眼的です。

上記と同じ質問ですが、Facebook 広告については…

AE: Google 広告と同様に、真の A/B 分割テストを行うことはほぼ不可能です。 Facebook ネットワーク上の広告フォーマット、プラットフォーム、プレースメントの数は指数関数的に増加しています。 A/B テストを行うと、アカウント全体のパフォーマンスが低下します。 そして、現実には、アルゴリズムが適切な勝者を「選択」するのに優れた仕事をしているため、A/B テストを行う必要はありません。

また、粒状構造が以前のように機能しなくなっていることもわかります。 成功は、「マシンにデータを供給する」ときに得られます。可能な限り多くのデータを与えて、提供する最適なバリエーションを見つけ出します。

Google 広告で見過ごされているものの、2019 年に大きくなると思われるものは何ですか?

AE: 2 つのことが思い浮かびます…

1. オーディエンス ターゲティング / レイヤード ターゲティング。 顧客獲得単価を改善するために、ファースト パーティとサード パーティの両方のオーディエンスを検索キャンペーンに階層化することの驚くべき力が見え始めています。 これは、類似したキーワードの意味が重複しているクライアントにとって特に重要です。 この問題は B2B スペースでよく見られ、オーディエンスの階層化は混乱を打破するのに役立ちます。
2. スマート入札アルゴリズムと連動するキャンペーンを構築するだけでなく、予算をより厳密に管理できるようにします。 キャンペーンを構築するいくつかの古い慣行、特に SKAG は、入札アルゴリズムに反します。 アルゴリズムを最大限に機能させるには、構造を変更する必要があることがわかりました。

上記と同じ質問ですが、Facebook 広告については…

AE: Facebook については、次の点が見落とされていると思います。

1. サードパーティのデータ統合により、Facebook のオーディエンス ターゲティングを強化する機能。 過去 1 年間で Facebook のオーディエンスの数は減少しましたが、サードパーティのデータ プロバイダーはその空白を埋めただけでなく、機能を拡張しました。 これまで以上にきめ細かくオーディエンスに合わせて広告を調整できます。 広告主にとってまったく新しい一連の機会が開かれます。
2. モバイルに最適化されたビデオ。 昨年の時点で、Facebook ユーザーの 95% がスマートフォンから Facebook にアクセスしていました。 マーケティング担当者はモバイルの成長を理解していますが、モバイルを活用している広告主はほとんどないようです。 モバイル向けに最適化された動画キャンペーンは、CTR とコンバージョン率の両方が大幅に向上し、驚異的な成功を収めています。

今後の有料広告で AI と機械学習がどのような役割を果たすと思いますか?

AE:有料広告における AI と機械学習の役割はまだ進化していますが、そのマインドシェアは今後 1 年間で大幅に成長すると予想しています。

入札の最前線では、Google と Facebook のアルゴリズムは期待を示していますが、いくつかの重大なギャップが存在します。 AI と機械学習がその可能性を実現するためには、Facebook と Google が、キャンペーンを管理する人々にある程度のコントロールと柔軟性を与える必要があります。

今年修正されると予想される (希望する?) 重要な領域が 2 つあります。

1. アルゴリズムが使用するデータは、広告主が気にするデータと同じではない場合があります。 たとえば、B2B スペースでは、Google と Facebook はリードにアクセスできますが、MQL にアクセスできる広告主はほとんどいません。 機械学習は、アクセスできるものだけを最適化できます。 サードパーティが統合を作成して、広告主の内部データを Facebook および Google プラットフォームにパイプする可能性があります。
2. アルゴリズムは、大規模な変更やキャンペーンの「問題」に反応するのが遅いことがよくあります。 予算や目標を大幅に変更すると、機械学習のパフォーマンスに大きな影響を与えることがよくあります。 たとえば、追跡が数日間停止した場合、次の数週間はパフォーマンスが大幅に低下します。 私は、Google と Facebook がアルゴリズムから特定の期間を除外する柔軟性を提供することを期待しています。

機械学習を使用して広告を作成することに関しては、これはもうオフになっていると思います。 Facebook と Google がその方向に向かおうとしているのを目にしますが、大規模な広告主の場合、これはすぐに危険にさらされます。 レスポンシブ検索広告とレスポンシブ ディスプレイのパフォーマンスはせいぜい混在しています。 広告主は、ブランドのコンプライアンスとメッセージについて懸念しています。 そのため、エンジンがその道を進み続けることを期待していますが、広告主は、これが成長するのにもう少し時間がかかると考えるのに十分なためらいがあります.

2019 年以降、パーソナライゼーションは有料広告でどのような役割を果たしていると思いますか?

AE:パーソナライゼーションは 2019 年以降も改善し続けると予想しています。 ソーシャル広告ネットワーク、特に Facebook には、マーケティング担当者がパーソナライズされたマーケティング コンテンツを配信するために必要なデータがありますが、もちろん、その影響については非常に注意を払っています。 マーケティングのパーソナライゼーションとユーザーのプライバシーの尊重との間のバランスは、特に Facebook の最近の問題を考えると難しいでしょう。

とはいえ、ソーシャル マーケターには、カスタム オーディエンスやアカウントベースのマーケティングなどの戦術を使用して、カスタマイズされたコンテンツを作成する力があります。 ファースト パーティとサード パーティのデータを使用し、カスタマイズされたメッセージを送信することで、ユーザーのプライバシーを尊重しながら、パーソナライズされた広告を配信することの優れたバランスが得られます。 優れたデータとセグメンテーションは、これまでもこれからもパーソナライゼーションを活用するための鍵であり、マーケティング担当者は今後もデータ サイエンスへの投資を続けることを期待しています。

デジタル マーケターが有料広告とクリック後のランディング ページにパーソナライゼーションを挿入する方法を 1 ～ 2 つ選択してください。

AE:パーソナライゼーションは、顧客のライフ サイクルやセールス ファネルに沿って進んでいくと思います。 賢明な広告主は、パーソナライゼーションを使用して、広告キャンペーンを販売目標到達プロセスの各段階にマッピングするだけでなく、さらに重要なこととして、広告主が各ユーザーについて持っているデータの深さにマッピングします。

現在、テクノロジーにより、広告主はデータを使用して各ユーザーの豊富なプロファイルを作成し、そのプロファイルを使用して広告をより適切にターゲティングおよびパーソナライズすることができます。 これは、過去の「匿名」の視聴者との顕著な違いです。

これで、広告のターゲティングを改善し、それらのユーザーへのメッセージをより適切に作成するために活用できるユーザーに関するインテリジェンスが得られました。 ターゲットとするすべての個人に対する真のパーソナライゼーションの聖杯には到達していませんが、少なくとも、ユーザーをさまざまなオーディエンスにグループ化し、さまざまなターゲティング方法のマトリックスを展開して、パーソナライズされたマーケティングに近づけることができます.

ポスト クリック ランディング ページのクリエイティブを、ユーザーについての情報に基づいてユーザーにターゲティングおよびカスタマイズできるようになりました。 この機能をファースト パーティおよびサード パーティのデータと組み合わせることで、可能性は事実上無限になります。

Closed Loop では、これを利用している広告主はほとんどいないため、これに興奮しています。 そのため、未開拓の機会のように感じられ、そのような未踏の領域に最初に飛び込む機会があるときは、常にエキサイティングです. 早期に参入することで、その業界の他の広告主よりも常に少し先を行くことができるため、競争上の優位性の源が生まれます。 本質的に、それはあなたに利点をもたらし、それが私たちがクライアントのためにやろうとしていることです.

広告とクリック後のランディング ページをパーソナライズした後、クライアントはどのような結果を目にしますか?

AE:素晴らしい結果です! 10% から 15% の漸進的な改善でもありません。

広告とクリック後のランディング ページでオファーを真にカスタム ターゲティングできると、指数関数的に 200% から 500% の改善が見られます。 それが私たちにとって非常にエキサイティングな理由の一部です。

課題は、パーソナライズされた広告とクリック後のランディング ページを広告主に実際に見てもらい、信頼してもらうことです。 最初は信じがたい話のように聞こえますが (私たち自身も懐疑的でした)、データは明確であり、すべてのクライアントにパーソナライゼーションを追求することを奨励しなければ気が済まないほど雄弁に語っています。 .

デジタル広告とクリック後の最適化

ブランドが有料広告に Google、Facebook (またはその両方) を使用しているかどうかに関係なく、すべてのキャンペーンの結果を最大化することは、あなた自身とクライアントの責任です。 クリック後の最適化は、今日の多くのデジタル広告主にとって欠落しているコンポーネントであることがよくありますが、コンバージョンを生み出すクリックの後に何が起こるかという点で重要です。

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