2019-01-07 リスティング運用型広告

運用型広告の自動化とその傾向。そしてこれから・・・

運用型広告と自動化、そしてAIを見据えた形へ

運用型広告の自動化とその傾向。そしてこれから・・・

「寒の入り」になって、そして歳を重ねたせいか寒さが妙に染み入る担当者でございますが みなさま本年もよろしくお願いします

さて本日は話題の「AI」の潮流にのってその手前 「運用型広告における自動化」にフォーカスしてお伝えしたいと思います。

「自動化」と言っても、現時点(2018年1月)ではその範囲・機能が決まっており、「AI」にすべておまかせ!という時代はあと数年かかるといえるでしょう。

ただその進化は目を見張るものがあり、筆者はこの業界に10年ほどおりますが、近年はその動きが特に顕著になっており、さらに飛躍して行くのが今年!という所感です。 では現在の自動化されていることとは具体的にどんなことでしょうか。

■自動化の範囲 運用型広告の「自動化」できる範囲を簡単に整理してみると

◎設計(部分的自動化) ・キーワード抽出

◎運用作業(部分的自動化) ・入札 ・(同媒体内での)予算アロケーション

◎機能(完全自動化) ・アプリプロモーション(UAC) ・DSA(動的検索広告)広告

こんな形になります その中で今回は「完全自動化している機能である「DSA」を例にとって、自動化における数値傾向などをお伝えしたいと思います

■DSA(動的検索広告)広告とは

Googleのヘルプから抜粋しますと下記の通りになります

ユーザーがウェブサイトのタイトルや頻繁に使用されているフレーズと密接に関連した用語を使用して Google で検索すると、AdWords がこれらのタイトルとフレーズを使用してランディング ページを選択し、明確で関連性の高い広告見出しを生成します。

https://support.google.com/adwords/answer/2471185?hl=ja

簡単に説明しますと、

「特定のウェブページ(ディレクトリ)を指定することでし、そのページに合った、キーワードと広告文タイトルを生成してくれる」

といえます

■メリットと留意点 メリットとしてはヘルプに記載しているとおり

・網羅できないキーワードを補完 ・サイト側と連動した上で自動化されているため、関連性が高い広告が露出できる

という点が実際の事例でも顕著に数値としてもでております 留意点ですが

・サイト側のコンテンツ(ページ量)がないと単価が高くなる傾向 ・サイト側のソースを利用するため、サイトの作りが不適切だと機能しない

という点です。

■数値傾向 では上記機能を活用し「完全自動化」された場合のCPC、及びクリック数の数値傾向をみてみましょう 図をみて見ると10日間の運用で数値の極端な変化が起きてます

zu_AI_1.jpg

zu_AI_2.jpg

○CPC 初日 56円 → 10日後 3円

○クリック数 初日 21 → 10日後 2,860

○CTR 初日 7.69% → 10日後 6.28%

注目すべきは、CPCの低下幅です、約95%も低下しており、予算が一定なのでクリック数も激増。 通常クリック数が激増した場合はCTRは大きく下がるのですが、低下幅はありながらも、高いCTRを維持できている状態です またCPCの低下傾向が出ているのが3日目からという点です

○CPCの大幅な低下について これはメリットでも言及している「網羅できていないキーワード」への入札が実現したことが要因といえます。

リスティングの初期設計の基本は

①「Googleが予め許可している一定の検索トラフィックがある(広告可能な)キーワード」の中から ②「ニーズが高いであろうキーワードを人が推察して設定、入札」する

という事になります。つまり現在でも初期設計の段階ではほとんどのリスティング広告が人手によるものになります。その為本来CPCの傾向は低下させることは可能でも 人が想像できる範囲という意味では常に「競合」が存在するためCPCがここまで大幅に低下することはできませんでした

自動化はGoogleがクエリをそのまま入札にかけるため、自分、あるいは競合が想定していないワードに入札するため 「入札可能かつ競合不在」という機会をいくつも作ることがでてきたことがCPCの大幅低下の要因といえます さらにサイト側との内容も加味している訴求のため、検索ニーズとの乖離も少なく的外れな訴求でない証左としてCTRもほぼ維持できてます

○3日目という点 この機能にかぎらず、様々な自動化ツールの傾向としても同じなのですが、自動化におけるポイントは

トライ&エラー期間を設けて「目標値との乖離」を複数回経験させること

といえます、つまり「成功した回数よりも、失敗した回数が多いほうが最適化が早くかかる」 ということです本データはそもそも予算、サイト側のボリュームも十分にあったため3日という短い期間で最適化がかかっていますが 本来は一ヶ月ほどは「トライ&エラー」の期間が必要です

■まとめ 上記の機能にフォーカスしてみると運用型広告の自動化、ひいてはAIの潮流を見ると 以下のような対応がより重要になっていくと筆者は睨んでます

①コンテンツフォーカス →自動化を進めていく場合、訴求内容は最も大切な変数となります  そのためWEBサイトはこれまで以上に重要になってくると思われます  現在ウェブサイトは制作から公開まで時間をかけて公開してますが今後はリアルタイムで更新していくことが常識となり  そこを正確、且つ迅速に自動化~AIが訴求に変換、、、よりニッチなニーズにも対応してくことが常識となると思います。  ・・・・将来的には「動画」をAIが読み取って訴求に変換!なんてのもありそうですね  (ex担当者がプレゼンした内容をアップロードするだけ)

②明確な指標と長期間の施策計画 →前述したトライ&エラーの点になりますが、施策には必ず「トライ&エラー」の期間を明確に取ることが要求されるはずです  すると短期的な施策+長期的な施策計画がウェブサイトの訴求とともに要求されることが想定され担当者の業務範囲はより広がると思われます

デジタルマーケティングの重要性がより高まるにつれ、施策の設計、実行にあたる工数は更に増加・・・ ご担当者さまの苦労が目に浮かびます

弊社ではそのような大規模且つ煩雑なケースを様々なソリューションでサポートしている実績がございます。 ぜひともご相談くださいませ

ご不明な点、さらに詳しく聞きたいなど要望がございましたら、お気軽にお問い合わせください。

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