機械学習で変わったリスティング広告と代理店の役割

みなさま、こんにちは。
グラッドキューブ マーケティングソリューション事業部の妹尾です。

リスティング広告を運用する上で、数年前と比較してインターネット広告代理店が実際に時間を掛けている業務の内容が変わってきています。その理由は機械学習によって、リスティング広告で使用する単純で膨大なデータを扱う業務が取って代わってきているためです。

本エントリでは、2021年現在、リスティング広告をどのように運用しているか、 Google のリスティング広告運用を例に一部紹介いたします。

機械学習とは

Google 広告において、機械学習は主にスマート自動入札とスマート広告にて活躍しています。機械学習の学習にはおよそ1～2週間ほど期間が必要となります。

スマート自動入札

スマート自動入札では、リスティング広告のオークションにおいて、入札戦略に沿ってより目標を達成するために年齢性別などのユーザー詳細属性や時間帯によってユーザーごとに入札の強弱をつけることができます。

例えば、コンバージョン最大化の入札戦略に設定している場合、コンバージョンのデータに基づいて、既存のコンバージョンに至ったユーザーと属性が似ているユーザー、つまり、コンバージョンしやすいユーザーには広告が表示されるように入札価格を高くされます。

メリット

(1)データ分析にかかる時間が短縮できる

スマートフォンなどのモバイルデバイスの登場やコンバージョンの経路が複雑化したことにより、入札のための分析も難しくなっており、以前は手動でできていたユーザー像の分析を機械学習に任せることで時間を短縮することができます。

(2)複雑なシグナルをダイナミックに対応できる

手動で設定している場合よりも柔軟性が高く、手動では1~3日程度に1回の頻度で入札に対応したシグナルを合わせにいきますが、機械学習ではオークションごとにシグナルを反映させることができます。

デメリット

(1)機械学習が完了し、安定した配信まで時間がかかる

機械学習が完全に安定するまでにはおよそ3ヶ月ほどかかるとされており、1～2ヶ月目は目標が達成できない場合があります。

(2)媒体上のデータしか参照できない

複数媒体へ展開している場合や実際の成果を加味しての分析でないため、細かい調整は人の手に依るところがまだ多いです。

スマート広告

スマート広告はリスティング広告ではレスポンシブ検索広告で使用されており、登録しているアセット内から最適な組み合わせが選定されて広告が作成されます。

レスポンシブ検索広告については、下記の当社記事にてご紹介しておりますので合わせてご参照くださいませ。

【2020年版】Google 広告、レスポンシブ検索広告（ RSA ）の特徴や利点・活用方法

メリット

リスティング広告内に大量の広告を追加する必要がなく、効果的な広告を効率的にユーザーへと表示することができます。

デメリット

動的にアセット内から組み合わせがされるため、意図しない組み合わせで表示される可能性があります。表示位置固定やどの組み合わせでも意図しない形にならないように広告を作成する必要があります。

代理店の役割

機械学習の登場によって、以前は1広告グループ1キーワードで運用するのがスタンダードな時もあったインターネット広告代理店の業務内容は、データを分析し、少しでも効率的な配信をすることからクリエイティブな業務やマーケティングの戦略的な内容に移り変わりつつあります。

インターネット広告代理店が実際に行っている業務について、当社 YouTube チャンネル「 GladCube TV 」にて取り上げておりますので、ぜひ一度ご覧くださいませ。

クリエイティブな業務についてリスティング広告では広告文の作成が主な業務の1つとして挙げられます。広告文作成について解説している記事については、下記記事をご参考くださいませ。

運用担当者必見！リスティング広告での広告文の作り方徹底解説

また、クリエイティブな要素としては、 Google リスティング広告での構成設計もあり、機械学習を活かす設計としては GORIN や MUGEN が有名です。これらの設計を理解して使用しているか、わからずに自動入札を使っているかだけで最終的なコンバージョンは大きく変わってきます。

MUGEN や GORIN ではより機械学習に合ったアカウント設計にすることで、学習の精度や速度を高めることが効果的に成果を獲得していく上で推奨されています。上記で挙げた2つに加えて Hagakure を含めた Google 推奨設計について、下記記事にてご紹介しておりますのでご参照くださいませ。

MUGEN とは？ Google 広告推奨のアカウント設計についてご紹介（概要編）

また、実際に GORIN を活用することで成果改善となった事例についても下記記事や YouTube にてご紹介しております。

当社では、機械学習に合った設計を使用するだけでなく、サイト解析・改善ツールを取り扱っており、豊富な広告のノウハウとサイト改善の両面からリスティング広告へとアプローチすることで、機械学習のみ利用して広告配信をするより遥かに高いパフォーマンスを発揮しております。

コンバージョン数が約2倍に改善！サイト解析・改善ツールを活用したリスティング広告の成功事例

おわりに

本エントリでは、2021年現在、リスティング広告をどのように運用しているか、 Google のリスティング広告運用を例に一部紹介いたしました。

機械学習の登場によってリスティング広告の管理は簡単になったかもしれませんが、成果を最大化するためには代理店が持つノウハウやリスティング広告以外の媒体を絡めたインターネット広告全体での効果最大化のための戦略が重要になります。