Google 広告のスマート自動入札と自動入札戦略の詳細

あなたは素晴らしいウェブサイトを作成するために一生懸命働いてきました. 質の高い Google 広告キャンペーンを構築し、実験を行って各オーディエンスに最適なポスト クリック ランディング ページを見つけました。 キーワードの入札単価と予算を忠実に管理しながら、広告コピーのテストを何度も繰り返しました。 GTM でクリック トリガー イベントを使用して、すべてのコンバージョンが正しくトラッキングされるようにしたこともあるかもしれません。 それでも、CPA の目標を達成したり、アカウントを拡大したりするのに苦労しています。

ロボットに手伝いをさせる時が来ました。

適切なことはすべて行っていますが、すべてのキーワードの入札単価、予算、広告のバリエーション、オーディエンス ターゲットを完全に監視するには十分な時間がありません。 幸いなことに、あなたは知識豊富なテクニカル マーケティング担当者であり、機械学習を利用して PPC ドルからさらに多くを得る準備ができています。 自動化と機械学習の世界を探索する際に実行するのに最適なテストの 1 つは、Google 広告の入札戦略を使用することです。

Google 広告 Smart Bidding が機械学習を使用してより強力な入札自動化を実現する方法

Google 広告 は 2016 年に Smart Bidding 戦略を導入しました。これは、2010 年半ばに発表された以前の自動入札オプションに基づいています。 過去 2 年間、スマート自動入札は拡大を続け、より強力になりました。 Google は 2 つの新しい戦略目標を追加しました。サポートするアルゴリズムは、機械学習がより高度になるにつれて進化し続けています。 利用可能な戦略の完全なリストは以下で確認できますが、最初にスマート自動入札が機能する仕組みと理由を考えてみましょう。

すべての Google 検索ユーザーは、いくつかの識別特性、つまり「シグナル」を持っています。 これらには次のようなものが含まれます。

• デバイス
• 位置
• 性別
• 年
• 所得水準
• 時刻
• 曜日

Google は、これらのシグナルのいずれか、または場合によっては 2 つ以上の組み合わせからのパフォーマンスの集計を広告主に表示します。 経験豊富な PPC マネージャーは、集計されたパフォーマンスが標準と著しく異なるシグナルに対して入札単価調整を実装することが賢明であることを知っています。 しかし同時に、発生する可能性のある信号のすべてのバリエーションと組み合わせを完全にカバーできる人はいないことも認識しています。

さらに複雑なことに、手動で直面したときに全か無かの決定を必要とする他の信号があります。

• 地理的な設定は、物理的に存在するユーザーに加えて、ターゲットの場所に関心のあるユーザーを含めるように設定できます
• テキスト広告は、すべての検索ネットワーク パートナーに表示される場合と、まったく表示されない場合があります
• キャンペーンと広告グループの設定は、広告のさまざまな特性を考慮した「最適化」された広告ローテーションの選択的自動化を利用できます

ブラウザやオペレーティング システム、以前のウェブサイトでのやり取り、商品の属性など、いくつかのシグナルは Google 広告データ セグメント内ではまったく見えません (自動入札シグナルの完全なリストをご覧ください)。 さらに、データが分析に利用できたとしても、現在、これらの隠れたシグナルに基づいて入札単価を手動で変更する方法はありません。

機械学習に入ります。

Google 広告の機械学習は、すべての検索とクリックから、目に見えるシグナルと隠れたシグナルをすべて追跡して分析します。 機械学習は、人口統計、デバイスの使用、および表現または推測される興味や好みの違いに起因する、ユーザー行動のわずかではあるが重要なバリエーションを選択できます。 これらのシグナルは、過去のクリック率やコンバージョン率などのパフォーマンス データと相互参照され、選択した目標に合わせて入札単価が増減されます。

最終的に、機械学習は非常に動的でデータ駆動型のアプローチであり、PPC の強力なツールになる可能性を秘めています。

一般的なスマート自動入札戦略のメリットの比較

Smart Bidding をテストする前に、自動化された PPC 入札戦略を使用しない理由を理解しておいてください。 キャンペーンが Smart Bidding の成功の要件 (30 日間で 15 または 30 のコンバージョン、[コンバージョン] 列に報告されるのは質の高いコンバージョン アクションのみ、今後のキャンペーンの終了日がない) を満たしていることが確実な場合は、次のタスクはどの入札戦略を決定することです。あなたのニーズに最適です。

現在、Google 広告のスマート自動入札でサポートされている自動入札戦略は 4 つあります。

• 拡張 CPC
• 目標コンバージョン単価
• 目標広告費用対効果
• コンバージョンを最大化

技術的には Smart Bidding 戦略ではありませんが (コンバージョンではなくトラフィックに重点を置いているため)、Smart Bidding のオプションについて議論する際には、クリック数の最大化も一般的に考慮されます。

スマート自動入札のメリットを享受するには、各戦略の目標を独自の目標と連携させて検討する必要があります。

テストする適切なスマート自動入札戦略の選択

各 Smart Bidding 戦略オプションには、質の高いトラフィック、エンゲージメント、コンバージョンを促進するための独自のアプローチがあります。 これらのアプローチによって、キャンペーン、広告グループ、およびキーワードの入札単価を操作するために使用される基本的なアルゴリズムが決まります。 したがって、アプリケーションを成功させるには、適切な選択をすることが重要です。

オプションをより簡単にナビゲートするために、以下のチャートを使用して、目標を達成するために最初にテストする必要があるスマート自動入札戦略を特定できます。

Google Ads Experiments を通じて新しい入札戦略をテストすることをお勧めします。これにより、調査した期間のパフォーマンスを以前の入札戦略と直接比較できます。

スマート自動入札が機能しているかどうかを判断する

テストが開始されると、スマート自動入札が実際に有利に機能しているかどうかを判断するのが難しい場合があります。 テスト内の任意のタブを表示すると、元のキャンペーンと比較した結果が Google 広告 に表示されます。

ただし、名前の付いた実験を使用すると、単純なキャンペーン レポートをダウンロードして、ソース キャンペーンと実験の KPI を並べて (この場合は行ごとに) 調べることで、パフォーマンスを比較してより簡単に確認できます。

例 1: コンバージョンを最大化する

リードジェネレーションのクライアントに代わって行われた最近の実験では、予算が限られた検索キャンペーンでコンバージョンの最大化戦略がパフォーマンスを劇的に向上させたことが示されています。

このテストは、平均よりも低い CPA で一貫したリード数を促進している 2 つのキャンペーンで開始されました。 これらの特定のキャンペーンからの見込み客は社内で成約するのがより困難であったため、追加の費用を投資することなく、より多くの見込み客を獲得することが目標でした。 「コンバージョン数の最大化」入札戦略では、トラフィック、エンゲージメント、コンバージョンの指標を増やすことができ、総費用とコンバージョンあたりの費用を削減できました。

テストでコンバージョンの最大化をテストした両方のキャンペーンでは、拡張 CPC の対応するキャンペーンよりも低い CPA でより多くのコンバージョンが見られました。 したがって、コンバージョンの最大化戦略が完全に適用され、引き続き良好なパフォーマンスを発揮しています。

このような結果は、キャンペーンの実験を検討する際に誰もが見たいものですが、残念ながら、ほとんどの結果はこの理想とはほど遠いものです.

例 2: 目標コンバージョン単価

見込み顧客獲得アカウントの別の実験を考えてみましょう。この実験では、指定されたコンバージョン単価で見込み顧客の数を増やすために目標 CPA がテストされましたが、結果はまったく明確ではありませんでした。

このテストは、過去に質の高いリードを生成した 2 つのキャンペーンで開始されましたが、時間の経過とともにコスト/コンバージョンが徐々に上昇していました。 キャンペーンは予算による制限を受けていなかったため、目標は広告配信を最適化して、コンバージョンに至らない可能性が高いユーザーの無駄な支出を減らすことでした。 目標コンバージョン単価の入札戦略は、コンバージョン率を高めながら費用を削減できましたが、トラフィックとコンバージョン数が減少するという代償を払いました。

両方のキャンペーンの結果はまちまちで、最終的な決定は実験の当初の目的に基づいて行われました。 目標 CPA は、CPA の入札額を超えないようにトラフィックを制限することで知られていますが、無駄な費用を削減し、質の高い検索ユーザーに広告配信を集中させることで、コンバージョン単価を効果的に削減しました。 インプレッション数、クリック数、コンバージョン数の減少は見過ごされ、低コストで高品質のリードを生成するためのより効率的な入札が優先されました。

最後に

スマート自動入札は、クリック後のランディング ページに最適なユーザーをより多く誘導するように設計されています。 ただし、アルゴリズムがその約束を異なる方法で実現する可能性があることを理解する必要があります。 時には、彼らは主に大量のトラフィックを提供することによってそれを達成します. また、質の高いユーザーをサイトやクリック後のランディング ページに誘導するために、トラフィックが減少する場合もあります。

テストの結果がまちまちである場合は、勝者を決定する際に最初の目標を振り返り、各キャンペーンで最も効果的な入札戦略を見つけるために必要に応じて変数を調整することを検討してください。