リスティング広告は、検索エンジンの検索結果に応じてWEBページの検索上位にテキストで出稿される広告です。
GoogleやYahoo!でのプラットフォームから配信することが出来ます。
リスティング広告は検索連動型広告の事で配信の際に設定したキーワードが検索されると、掲載される広告なんだ！
自動入札の活用
あくまで自動入札は機械学習による最適化が行われるものです。
大量の広告運用データが取得できていない場合、機械学習の制度は高まりません。
ある程度まとまったテストマーケティングの予算が確保できない状態であれば、自動入札の活用は難しい状況でしょう。
つまり、広告運用を自動化する前に、ある程度の広告運用パターンを見つけていくことが先になります。
自社のサービスの強みや魅力を最大限活用していくために、まずは出来る限り手動入札による広告運用をしていきデータを作っていくか、クリック数の最大化を行い出稿の必勝パターンを最適化していくことが望ましいのかと思います。
手動入札
手動で入札価格を調整する。個別クリック単価制
シグナルの種類を個別に設定！
デバイス、所在地、地域、曜日、時間帯、広告の特性、OS、実際に検索されたキーワードなど
自動入札
クリック数の最大化
設定したCPCの範囲で最大限クリックがされるように設定
コンバージョン数の最大化
予算全体を使おうとしながらキャンペーンのコンバージョン数を最大化するように自動的に入札単価が設定
コンバージョン置の最大化
予算を過不足なく消化しつつ最大限のコンバージョン置を得られるよう、入札単価が自動設定
目標インプレッションシェア
Google検索結果ページの最上部、上部、または任意の場所に広告が表示されるように、自動的に入札単価が設定
※複数のキャンペーンにまたがるポートフォリオ入札戦略として使用することも可
手動では分析しれない厳密な部分まで機械が分析を行ってくれるため、高精度なターゲティングが期待できる。
自動入札のデメリットと注意点
学習期間が必要
自動入札を効果的に用いるための学習期間が必要になります。期間は最大で2週間程とされています。
その為、学習期間中はコストが跳ね上がったり、CPA(獲得単価)が高くなるなどの広告パフォーマンスが低下する傾向にあります。
データの蓄積が必要
基本的に自動入札運用は過去の実績であるコンバージョン・コンバージョン単価に基づいて最適化を行います。
なので、コンバージョン等の広告運用の指標となるデータがない場合は、自動入札によって得られる配信最適化の期待は見込めません。
広告運用を始めた最初の時期は、データがないので最適化までに時間がかかる場合があります。
配信調整が難しい
予算の変更や配信の調整を行っていると、再度、学習期間になってしまい、効果的に配信できていた広告のパフォーマンスが悪くなることが発生します。
※単価調整可能な項目の30％以上が変更されると、学習モードにに移行します。
品質スコアは重要な要素
品質スコアはキーワード毎に1～10の数値で設定されており、品質スコアが高いとクリック単価が抑えられるだけでなく、広告の掲載順位にも影響してきます。
広告効果の最大化のためにも、表示機会を逃さないようにしなければなりません。品質スコアは重要な要素なのです。
品質スコアを決める具体的な要素
- クリック率
- 入札キーワードと広告文の関連性
- リンク先ページ内容の関連性やユーザビリティ
これらのチェック項目によって、1～10の品質スコアが決定され、品質スコアに入札価格を掛けた結果で掲載結果が決まる。
改善されない時は？？
品質スコアが低いキーワードは、別の広告グループに切り出して、新しい広告を作り分けた方がいいでしょう。
改善されない場合は、要因がLP側にあると考えられます。
他にも品質スコアを上げる為には、除外ワードの設定も有効です。理由は関連性の低い検索エリアでも広告が表示されてしまうからです。
品質スコアが高くなると、無駄なコスト削減にもなるし、獲得単価(CPA)の改善につながります。
また、競合他社よりも低い入札価格でも上位掲載が見込めるようになるのです。
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