Google広告における機械学習の説明と導入方法の説明
「AI」「自動化」「機械学習」「ディープランニング」など、昨今耳にすることが増えてきました。
進化著しい領域ですが、WEB広告においてもそれらを用いた最適化手法が活発になっています。
特にGoogle広告は、あらゆるプラットフォームの中でも機械学習を用いた運用を早くから推奨しており、
また、Googleのテクノロジーを最大限活用するために、従来のアカウント設定から脱却していく必要があります。
今回は、旧来のアカウント構造からどのような変化が必要なのか、それに伴うメリットについてお伝え致します。
従来のアカウント構造から変更が必要な項目
- コンバージョンタグ、リマーケティングタグの設置
- 広告文、広告表示オプションの入稿
- アトリビューションモデルの採用
- スマート自動入札の導入
コンバージョンタグ、リマーケティングタグの設置
Googleの機械学習を最大限活用するためには、コンバージョンタグ・リマーケティングタグの設置は必須条件となってます。 これはコンバージョンアクションやユーザーの訪問履歴など、あらゆるデータの正確性を担保し、正しい最適化を掛けるために必要な条件であるためです。
またITPに対応するという側面もあるため、タグ設置漏れなどには十分注意してください。
広告文、広告表示オプションの入稿
Googleではキーワード単位でのCV数・CVRなども参照しますが、同じように広告文単位でも最適化を掛けるロジックが備わっています。その理由として 同じユーザー・同じ検索キーワードでも、検索したタイミング・環境で知りたい情報、モチベーションが異なるためです。
機械学習を進めることで、ユーザー1人ひとりが今どのような情報を欲しているかという”リアルタイムのデータ”を基に、都度必要な広告や広告表示オプションをGoogleが自動で判別、最適化することが可能です。そのような機械学習機能を十分に活用するためには、「広告文1本だけの配信」や「広告表示オプションが未登録」では、機能を最大限活用出来ません。
そのためまずは広告文を最低3本、広告表示オプションは最低4つ登録しましょう。
直近では、登録したタイトルや説明文から適切な組み合わせで広告を配信することが出来る、「レスポンシブ検索広告（RSA）」との併用もオススメです。
アトリビューションモデルの採用
これまで一般的なコンバージョン計測手法は「ラストクリック計測」と言われるものでした。
1件の問い合わせ（ゴール）発生に対して、1件のコンバージョン数がカウントされる形式の為、成果を把握するには単純で分かりやすい方法でした。
ただし、従来型のラストクリック計測で広告配信を実施した場合、成果までのプロセスを正しく評価出来ない可能性があります。
上記のように、「ラストクリックでの計測」した場合、コンバージョンに至ったキーワードのみを評価する為、そこまでに辿った経路・プロセスの貢献を数値化できません。
一方「アトリビューションモデル」は、”貢献度”という形でコンバージョン数を分配、本来最適化を掛けるべきキーワードを正しく評価し、特定のキーワードに偏った運用や配信ボリューム・コンバージョン母数の減少という事態を避けることにも繋がります。
スマート自動入札の導入
上記の変更を加え、従来型アカウント構造からの脱却すれば、さらにGoogleの高度な機会学習機能を最大限に活用することが出来ます。
それが、「スマート自動入札」です。
スマート自動入札と呼ばれる入札戦略は、現時点で3つ存在します。
- コンバージョン数の最大化
- 目標コンバージョン単価（目標CPA）
- 目標広告費用対効果（目標ROAS）
これらの入札戦略を設定することで、Googleが保持するあらゆるシグナルを用い、前述の「リアルタイムのデータ」や「過去のデータに基づくインサイト」「パターン認識」から、最適なタイミング、最善のクリエイティブ・入札単価で広告配信することが可能となり、成果を最大化することが出来ます。
実際にこれらの推奨設定を取り入れることで、改善が図れたアカウントも多数あります。
クラウド系 BtoB製品の事例
今後、運用型広告においては機械学習とヒトが考え、最適であろう施策・プランを掛け合わせていくことが重要になっていくと予想されます。
ただし現段階では機械学習も万能ではなく、手動での制御も必要な部分は多く残っていますが、進化していくテクノロジーの恩恵を受けるためには、変革は必須条件となっていくでしょう。
弊社では上記アカウント構成を含めた施策のプランニングを行っています。 ご不明な点、さらに詳しく話が聞きたいなどのご要望がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
