クローズドループQ＆A：パーソナライズ、機械学習、広告キャンペーンの結果を最大化する方法

1月にエリートSEMとのQ＆Aで、広告主が注意を払うべきGoogleとFacebook広告の戦術、およびパーソナライズと機械学習がキャンペーンにどのように影響するか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、クローズドループのチーフアドバタイジングオフィサーであるアマンダエバンスです。 応答がエリートSEMとはかなり異なることに気付くでしょう。 これは予想されることであり、これは、今日のデジタル広告が非常に複雑であり、代理店が常に有料戦略を評価する必要があることを示しています。

過去にうまく機能したが、将来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3つあります。

1. 単一キーワード広告グループ（SKAG） —この構造は機能しなくなり、機械学習アルゴリズムが不足するだけです。 代わりに、10〜15個のキーワードを含むテーマの狭い広告グループが最適に機能する傾向があります。 単一のキーワード広告グループは、非常に大量のキーワードにのみ使用しますが、これはまれです。
2. 真のA / B分割テスト—広告に対して真のA / B分割テストを実行することは事実上不可能であり、とにかく行う必要はありません。 グーグルとフェイスブックの両方のアルゴリズムは、最高のパフォーマーに最適化する非常に素晴らしい仕事をします。
3. マイナスの100％デバイス入札—これは物議を醸すかもしれませんが、モバイルを完全にオプトアウトしている広告主は取り残されます。 今日の消費者（B2Bを含む）は、これまでになく速くデバイス間を切り替えています。 人々が変換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広告の場合…

AE： Google広告と同様に、真のA / Bスプリットテストを実行する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、およびプレースメントの量は飛躍的に増加しています。 A / Bテストでは、アカウント全体のパフォーマンスが低下するようになりました。 そして、現実には、アルゴリズムは適切な勝者を「選択」するという素晴らしい仕事をしているので、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、「マシンにフィードする」ときに発生します。可能な限り多くのデータを提供して、提供するのに最適なバリエーションを見つけられるようにします。

見落とされているが2019年に大きくなると思われるGoogle広告の内容は何ですか。

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。 獲得単価を改善するために、検索キャンペーン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階層化するという信じられないほどの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スペースで多く見られ、オーディエンスの階層化は混乱を打開するのに役立ちます。
2. スマート入札アルゴリズムと連携するだけでなく、より厳密な予算管理を可能にするキャンペーンを構成します。 キャンペーンを構成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。 アルゴリズムを可能な限り実行するには、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広告の場合…

AE： Facebookの場合、次のこと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。 Facebookのオーディエンスの数は過去1年間で減少しましたが、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るだけでなく機能を拡張しました。 これまで以上に細かくオーディエンスに合うように広告を調整できます。 それは広告主に全く新しい機会のセットを開きます。
2. モバイル向け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。 マーケターはモバイルの成長を理解していますが、それを活用している広告主はほとんどいないようです。 モバイル向けに最適化された動画キャンペーンで、クリック率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、AIと機械学習が有料広告でどのように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来年に大幅に拡大すると予想されます。

入札の面では、グーグルとフェイスブックのアルゴリズムは有望であるが、いくつかの重大なギャップが存在する。 AIと機械学習がその可能性を実現するためには、FacebookとGoogleは、キャンペーンを管理する人々にある程度の制御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？）2つの重要な領域があります。

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へのアクセスを許可してい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のみを最適化できます。 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とGoogleのプラットフォームにパイプするのを目に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「一時的な中断」への対応が遅いことがよくあります。 予算や目標の大幅な変更は、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、追跡が数日間停止すると、次の数週間はパフォーマンスに大きな打撃を与えます。 GoogleとFacebookは、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、これはもう長いことだと思います。 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、大規模な広告主にとって、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、せいぜい混合されています。 広告主は、ブランドのコンプライアンスとメッセージングについて懸念しています。 そのため、エンジンは引き続きその道を進むと予想されますが、広告主からは、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躊躇が見られます。

2019年以降、パーソナライズが有料広告でどのように役割を果たすと思いますか？

AE：パーソナライズは2019年以降も改善され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、マーケター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ズとユーザーのプライバシーの尊重のバランスは、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、ソーシャルマーケティング担当者には、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とカスタマイズされたメッセージングを使用することで、パーソナライズされた広告を配信しながら、ユーザーのプライバシーを尊重することのバランスが取れます。 優れたデータとセグメンテーションは、パーソナライズを活用するための鍵であり、今後もそうです。マーケターは、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やクリック後のランディングページにパーソナライズを挿入する1〜2の方法は何ですか？

AE：パーソナライズは、顧客のライフサイクルまたは販売の目標到達プロセスに従うと思います。 スマートな広告主は、パーソナライズを使用して、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、さらに重要なことに、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。

テクノロジーにより、広告主は、各ユーザーのリッチプロファイルを作成するために必要なデータを使用し、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できるようになりました。 これは、過去の「匿名の」オーディエンスとの顕著な違いです。

これで、ユーザーに関するインテリジェンスが得られました。これらのインテリジェンスを活用して、広告をより適切にターゲティングし、それらのユーザーへのメッセージングをより適切に作成できます。 ターゲットとするすべての個人の真のパーソナライズの聖杯に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、さまざまなターゲット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くことができます。

クリック後のランディングページで、ユーザーについての知識に基づいてクリエイティブを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広がります。

クローズドループでは、これを利用している広告主がほとんどいないため、これに興奮しています。 ですから、それはグリーンフィールドの機会のように感じます、そしてあなたがそのような未踏の領域に飛び込む最初の一人になる機会があるとき、それはいつも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少し先を行くことができるため、競争上の優位性の源泉が生まれます。 本質的に、それはあなたに利点を与えます、そしてそれは私たちが私たちのクライアントのためにしよ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、クライアントにはどのような結果が表示されますか？

AE：素晴らしい結果です！ 10〜15％の増分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ットにできる場合、 200％から500％の指数関数的な改善が見られます。 それが私たちにとってとてもエキサイティングな理由の一部です。

課題は、広告主に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実際に見て信じてもらうことです。 最初はあまりにも良さそうに聞こえますが（私たちは自分自身に懐疑的でした）、データは明確で大声で話しているので、すべてのクライアントに自分が持っているすべてのものでパーソナライズを追求するように勧めなかったら、私たちは失望します。

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のはあなた自身とクライアントのおかげです。 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けている要素であることがよくありますが、コンバージョンを生成するのはクリック後に行われるため、重要な要素です。

Instapageと提携して詳細情報を入手し、不足しているキャンペーンを確認してください。