Google広告における自動化の祝福と呪い
公開: 2020-07-09自動化はますます私たちの生活の一部になりつつあり、Google広告も例外ではありません。 過去数年の間に、Googleの機械学習アルゴリズムは改善され、自動化によって多くの手動マーケティングタスクが引き継がれました。
これらの変更の一部により、マーケターは広告アカウントの管理や洞察の低下を嘆きましたが、全体的な変更は、競争の場を平準化し、以前はアカウントの管理に費やされていた多くの最適化作業を削除するため、前向きです。 マーケターは、最適化に入る多くの変数を手動で操作するのではなく、戦略に集中して新しいアイデアをテストすることに多くの時間を費やすことができます。
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機械学習と自動化の前のGoogle広告
詳細に入る前に、機械学習と自動化がGoogle広告（または当時のGoogle AdWords）に普及する前の時代にタイムマシンに乗ってみてください。
上限クリック単価（Cost Per Click）が$ 5.00のキーワードに入札すると、そのキーワードのクリックの上限入札単価として$ 5.00でしっかりとオークションに参加していました。 あなたは、クリックがより価値があるとグーグルが判断した場合、クリックに対して5ドル以上を支払う用意があると言っていませんでした。
次に、履歴分析を行って、さまざまなディメンションに対するベースライン入札の調整が必要なディメンションを特定する必要がありました。 平日やデスクトップデバイスでは、パフォーマンスが向上するため、より高い入札単価が必要になる場合があります。次に、パフォーマンスの違いを補うために、これらのディメンションに対して入札単価調整を適用します。
これは有料検索マーケターが知っていたワークフローであり、多くの手動分析と入札単価調整が必要でした。 複雑なアカウントでは、これをきめ細かいレベルで達成するには何時間もかかる場合があります。
モバイルアプリを宣伝するために、さまざまな配置とターゲティング方法がありました。 Google検索キャンペーンが持つすべてのターゲティングと機能を備えた典型的な検索キャンペーンのセットアップがありました。 ディスプレイモバイルアプリインストールキャンペーンもありました。これは、アプリの配置に基づいて最適化したり、関心やリマーケティングを活用したりすることができます。
両方の広告フォーマットは、広告グループごとに実行するテキストまたは画像をカスタマイズできる一般的な検索キャンペーンと表示キャンペーンに似ていました。 通常の検索または表示キャンペーンの場合と同様に、データをダウンロードして分析できます。 成果の高いプレースメントとキーワードを除外または追加できます。 世界はあなたのカキでした。
Webトラフィックに焦点を当てた標準の検索キャンペーンの場合、キーワードを追加すると、そのキーワードの一致タイプによってトリガーされる可能性のある検索用語が正確にわかり、それに応じてアカウントが構成されます。 これは多くの場合、コントロールとパフォーマンスを最大化するために、主要なマッチタイプごとにセグメント化された非常にきめ細かいキャンペーン構造を意味していました。 この構造により、キーワードの一致タイプの重複が防止され、アカウント内の競合が防止されました。 それは論理的で、清潔で、とても人間に優しいものでした。
それで、それ以来何が起こったのでしょうか？ それでは、機械学習と自動化が、上記のGoogle広告の3つの主要な領域である入札、モバイルアプリキャンペーン、検索キーワードのマッチタイプにどのように影響したかを見てみましょう。
ターゲットCPA入札：マーケティングの神々からの改善された贈り物
ターゲットCPA入札は、詳細な分析、手動の入札最適化、最適な入札にダイヤルインするためのディメンション調整を行うためにかかる時間と労力を節約するために導入されました。
ターゲットCPA入札では、「キャンペーンに関する履歴情報とオークション時に存在するコンテキストシグナルの評価」を使用し、「広告に最適なCPC入札を自動的に見つける」ため、Googleのアルゴリズムに最適なレベルで入札の負担をかけます。グーグルによれば、それが現れる資格がある時」。
2007年にターゲットCPA入札が導入されたとき、アルゴリズムは現在ほど洗練されていませんでした。 その結果、Googleが最良の入札決定を行うことを期待して、手動のCPC入札を先に行うことにより、パフォーマンスの制御を放棄する必要がありました。
（私たちのチーム間の議論と経験に基づいて）それほど頻繁ではないことが判明しました。 その結果、手動CPC入札は、最適なパフォーマンスを求める多くのマーケターにとって依然として最適な入札最適化方法でした。
最近、Googleの機械学習アルゴリズムを活用するターゲットCPA入札やその他のスマート入札オプションは、パフォーマンスが頻繁に満たされ、場合によっては手動のCPC入札最適化で可能なものを超えることもあり、はるかに有望であることが示されています。
Wpromoteでは、非常にオープンマインドを保ち、最適なパフォーマンスを追求するために常に前提に挑戦しています。 この哲学に沿って、昨年、ターゲットCPA入札がパフォーマンスに与える影響について、マルチクライアントテストを実施することを決定しました。そして、全体的に驚くべき結果が得られました。
極端なケースの1つでは、クライアントの1人が、手動CPC入札と比較して、ターゲットCPA入札でCPAが42％低下し、コンバージョン量が100％増加したことを確認しました。 このタイプのパフォーマンスの向上は、ターゲットCPA入札では一般的ではありませんが、機械学習が適切なシナリオでテーブルにもたらす価値を示しています。
Googleは、ターゲットCPA入札設定を使用するオプションを提供しますが、必須ではありません。 マーケターの裁量で行使できる制御とオプションがまだあるので、これは重要です。 Googleでは、必要に応じて、手動のクリック単価入札を通じて入札単価を厳しく管理することもできます。
実際、手動で入札することもあります（手動では、Google内の手動CPC入札設定を利用しますが、テクノロジーを使用して実際に理想的な入札を選択し、入札単価調整を実行します）。そうすることで、パフォーマンスが向上します。
さまざまなオプションをテストして比較する機能を持つことは、パフォーマンスを最大化するための鍵であり、Googleは、検索、ディスプレイ、およびYouTubeネットワーク内の在庫の入札に関してこれを可能にします。 ターゲットCPA入札の将来については楽観的であり、可能な限り最高のパフォーマンスを追求するために、手動入札CPC最適化に対してテストを続けています。
ユニバーサルアプリキャンペーン：オプションが非常に限られたブラックボックス
極端な反対に、モバイルアプリ広告向けのGoogleのソリューションは、自動化が開始された後、広告主が残されているコントロールのレベルとはまったく対照的です。
2017年にGoogleがユニバーサルアプリキャンペーンに移行する前は、宣伝したいアプリがある場合は、たくさんのオプションがありました。
アプリインストール検索広告を独自に実行することも、AdMob（Googleのモバイルディスプレイネットワーク）アプリインストール広告を独自に実行することも、YouTubeアプリインストール広告を独自に実行することもできます。 これらのキャンペーンタイプの中で、ターゲティングオプションは豊富で、ウェブに焦点を合わせたキャンペーンで達成できるものとほぼ同じであり、大幅な制御と粒度があります。 さらに、一般的なディメンション（キーワード、クリエイティブ、配置など）のいずれかでセグメント化されたレポートをプルできます。
その後、Googleはユニバーサルアプリキャンペーン（UAC）を開始し、すべてが変更されました。 UACを使用すると、クリエイティブ、ターゲティング、および最適化に対するほとんどの制御をGoogleのアルゴリズムに委ねることを余儀なくされます。 また、UACから得られるレポートと洞察のレベルは非常に浅いです。 つまり、GoogleはUACでほとんどの決定を下し、広告主にほとんど公開していません。
では、これは私たちがコントロールに夢中になっているパフォーマンスマーケターにとって何を意味するのでしょうか？ これは、Googleアルゴリズムがその仕事をするために可能な限り最高の情報を確実に持つようにするために、制御できる限られた事柄について非常によく考えなければならないことを意味します。
マーケターとGoogleのアルゴリズムの関係は、ユニバーサルアプリキャンペーンに関しては共生的なものに進化しました。 使用するテキスト、画像、動画などのクリエイティブな入力は引き続き制御できますが、Googleはこれらのコンポーネントの最適な組み合わせを決定します。 ターゲットとするオーディエンスを制御することはできませんが、アプリ内のアプリイベントをGoogleのアプリ内コンバージョンイベントにマッピングし、最適化するイベントを選択することはできます。
グーグルは時間の経過とともに他のキャンペーンタイプから広告主のコントロールを奪い続ける可能性が非常に高く、グーグルの広告プラットフォーム全体が将来のある時点でユニバーサルアプリキャンペーンに似ることは想像に難くない。
それが発生した場合は、ワークフローに迅速に適応して最適なパフォーマンスを継続して推進することが重要になるため、影響に備えて精神的に準備し、話し合うことが重要です。
キーワードマッチタイプ：トマト、トエモット
ユニバーサルアプリキャンペーンは、自動化と機械学習に関しては極端な範囲にありますが、Google広告を流れる広告費のごく一部を占めるため、ほとんどの広告主はそれらを使用する必要がありません。
Googleのコア広告ネットワーク（Google Search Ads）を見ると、機械学習の自動化の役割ははるかに小さいですが、時間の経過とともに確実に増加しています。 キーワードが自動化によってどのように影響を受けたか、そしてそれが広告主にとって何を意味するかを見てみましょう。
以前は、完全一致キーワードは、ユーザーが検索していた検索用語と完全に一致していることを意味していました。 たとえば、完全一致キーワード[バナナスタンド]は、誰かが「バナナスタンド」、「バナナスタンド」、またはその他の逸脱ではなく、「バナナスタンド」を正確に検索した場合にのみ、バナナスタンドの広告が表示されることを意味します。
2012年に、キーワード一致タイプの最初の変更が完全一致タイプに導入されました。複数形とスペルミスが含まれています。 つまり、キーワード[バナナスタンド]は、「バナナスタンド」、「バナナスタンド」、「バナナスタンド」などの検索用語でトリガーできるようになりました。これは、合理的で理解しやすい変更であり、最もきめ細かいマーケターを少しだけ苛立たせました。スペルミスと複数形はわずかに異なるパフォーマンスを達成したと主張しました。
2017年、Googleは、結合語、接続詞、前置詞、代名詞、量指定子、法助動詞、助動詞/助動詞などの関数キーワードを含めるか無視することで、さらに一歩進んだものになりました。 たとえば、キーワード[LAのフライトからニューオーリンズへ]は、前置詞と語順を変更して、検索語「LAのフライトからのニューオーリンズ」と一致させることができます。 意味は似ていますが、これら2つのキーワード間のパフォーマンスはおそらく異なる可能性があります。
マーケターはクリーンなアカウント構造を維持するために除外キーワードの回避策を開発する必要があったため、これはフラストレーションにつながりました。
その後、最近では2018年10月に、Googleは完全一致の意味をもう一度拡張して、「キーワードと同じ基本的な意味」を持つキーワードをターゲットにしています。 基本的に、これは完全一致がキーワードと同じ意図を持つキーワードをターゲットにすることを意味します。 [LAのニューオーリンズ行きのフライト]の以前のキーワードの例を見ると、基本的な意味は同じであるため、これは「ロサンゼルスからニューオーリンズへのフライト」という検索用語と一致する可能性があります。 これは、重複を最小限に抑えてタイトなアカウント構造を維持しようとしているマーケターにとって、はるかに困難な課題を生み出します。
これらのキーワードマッチタイプの変更はすべて意図的なものであり、オーディエンスリーチを拡大し、キーワードリストの作成をより簡単かつ迅速にすることを目指しています。 そうは言っても、コストがかかります。キャンペーン間で重複する可能性のある制御が少なく、検索用語のレポートが乱雑になります。 これは、これまで以上に、マーケターは、パフォーマンスと構造上の要件に対応するために、検索用語レポートを取得し、除外キーワードを実装することに熱心に取り組む必要があることを意味します。
バックルアップして、さらなる自動化の準備をする
機械学習と自動化は、Googleによる長年の製品開発と実験の結果、真の期待を示し始めています。 有料マーケティングプラットフォーム内の自動化が将来であることは明らかであり、マーケターはこれがワークフローと戦略にとって何を意味するかを判断するのに適しています。 自動化は、人間のワークフローを上回り始めているため、加速する可能性があります。
新しい自動化機能に関しては、（*咳* UACにすぐに飛び込む必要がないと仮定して）ゆっくりとつま先を浸すのが最善の方法であることがわかりました。 これにより、クールエイドを飲む前に、既存のワークフローとオプションに関連するパフォーマンスを評価できます。