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長澤 潤

2019.3.15Webプロモーション 

Webコンサルタント

長澤 潤

機械学習を活用した広告アカウント設計を導入した話

Webプロモーション担当の長澤です。
今回はWebサイトの運用と切っても切れない、広告を使った集客に関するお話です。

Google広告の最適化機能の活用については以前から興味があったのですが、なかなか手を出せずにいました。
長く運用していて打ち手に困ったアカウントが増えたこと、効果的にも期待できる事例記事が増えたことから、自身でも取り組んでみることにしました。

これまでの広告アカウント設計

「1広告グループ×1キーワード×1広告文」が最適な広告アカウント、という頃にリスティング広告の勉強を一生懸命やってきたため、基本的にはキーワードと広告文のマッチ度を高め、アカウントは細かく設計することをよしとしてきました。
品質スコアをいかに上げるか、みたいな話をよくしていた気がします。

設定にも時間がかかる上、季節などでの設定の変更にはかなりの時間がかかるためGoogle Ads Editor が運用には欠かせない相棒となりました。
必然的に細かなABテストの実施などは苦手な構成となり、指名ワード系を中心にABテストを行い、他のキャンペーン・広告グループに展開する流れでの運用が多くなります。

機械学習を活用したアカウントの最適化

初期の移行期には、フォームを閲覧したアクセスをマイクロコンバージョンとして設定し、アカウントの構造自体は変えずに運用してみました。
結果としてCVのあまり出ないアカウントの場合には、キャンペーンやキーワードの評価をする際には便利だと感じましたが、機械学習を活用しているという感じはまったくありませんでした。

その後、このままではいけないと思い、本腰を入れて以下の改善を実施しました。
・キャンペーンのCVが1週間で100件程度カウントできるようなマイクロCVを設定
  →アクセスの有効性と数値を考慮してスクロール率75%以上に設定。
・広告文を複数入稿
  →2パターンではなく5パターン程度入稿。
・入札にはCV単価設定を採用
  →コンテンツの読了がCVのため、CPA500円程度を目標設定。
・キャンペーンのグルーピングは出来るだけ大きく
  →キーワードは、指名ワードとその他の2つのキャンペーンに集約。

機械学習の効きやすいと思われるアカウント構成にした結果

検索連動広告については、これまで十分に実施することのできなかった広告文のABテストがかなり実施しやすくなりました。
広告グループも思い切って、1キャンペーン1広告グループを目指したことがよかったようです(実際には1~2個に)。

最適化については、CPAが徐々に目標値に近づいて来ていることから、上手く働いてくれている印象です。
反面、効果的なキーワードの傾向については把握しずらくなった部分もありますが、機械学習を活用すると決めた以上、そこはある程度割り切って運用していきます。

一番、効果が実感できた点

これまで課題となってきたディスプレイ広告の運用について、明らかに有効な変化が見られました。
ディスプレイ広告の運用については、キーワードを絞り、アプリを除外し、アフィリティカテゴリや年齢、性別など、とにかく設定を絞りまくって効果の出る設定を探ってきました。
それなりに効果が見られるケースもありますが、検索連動に比べるとかなり渋い効果になることが多く、直接的な効果を出すことが難しく認知度向上の一環と位置付けて運用することも。

今回、ディスプレイ広告にも機械学習による最適化を意識したアカウント構成としたところ、フォームへの遷移率については劇的な改善が見られましたのが一番のインパクトでした。

まとめ

機械学習を積極的に活用した広告設計については、個人的には今後、どんどん活用を進めていく必要ありとの結果になりました。
機械の得意な部分は機械に任せて、人間はより上流の設計やクリエイティブな部分にリソースを割くことで、運用効率の向上が図れそうです。

しかしながら、従来のアカウント設計「1広告グループ×1キーワード×1広告文」でも、勝ちパターンとして成立していた部分については無理に機械学習に頼る必要はないとも思っています。

現状は、指名ワード、完全一致などユーザーの行動が明確にイメージ出来ている勝ちパターンはそのまま運用。
効果をみつつ運用を改善したい領域については積極的に機械学習による最適化を活用。

というアカウント設計が現状では最適なのではないかと考えています。
変化の激しい分野なので、「現段階ではこうかな」くらいの見解になりますが、何かの参考になればと思います。

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