たらめくマーケティング

人生がスロースタートな駆け出しマーケターの雑記。Webデザイン、運用型広告、マーケティングリサーチとか。

【リスティング】AIに任せて楽するアカウント構成②

こんにちは。

前回に引き続き、Googleが推奨するアカウント構成の作り方をまとめます。

今回はキーワードと広告、入札戦略についてまとめます。

 

▼前回

www.taramek.net

 

3. キーワードの選び方:

ユーザーになったつもりでユーザーが検索するフレーズを考えていきます。

 

3-1. 軸ワードに掛け合わせて広げていく

まず軸となるワード(軸ワード)を決め、それに掛け合わせるワード(掛ワード)を考えていくと、整理しやすいと思います。

 

例えば、前回の靴の専門店であれば、軸ワードは下記のようになります。

  • ブーツ
  • スニーカー
  • パンプス
  • ローファー
  • サンダル
  • シューズ .etc

掛ワードは例えば下記のようになります。

  • 購入
  • 通販
  • メンズ
  • レディース
  • 人気
  • おすすめ
  • 安い
  • セール
  • トレンド .etc

これらを軸のみ、軸×掛、軸×掛×掛と組み合わせて作成します。

※Googleサーチコンソールなどでサイトへの流入キーワードがわかる場合は、それを活用します。

 

軸ワードや掛ワードはキーワードプランナーを使用することで洗い出すこともできます。

adwords.google.com

 

3-2. マッチタイプで検索クエリを網羅し無駄を省く

これは判断が別れるところなのですが、キーワードのトークン数(ワード数; 「靴 おすすめ」であれば2トークン)ごとに下記のような設定がおすすめされてます。

※機械学習の使用が前提です。

※運用負荷の膨張を防止することも念頭においています。

 

マッチタイプの設定

マッチタイプの設定

 

必須でないものは状況に応じて設定してください。

4トークン以上は動的検索広告(DSA)で対応します。

※キーワードのマッチタイプについて - AdWords ヘルプ

※動的検索広告について - AdWords ヘルプ

 

 

3-3. 広告グループごとに検索クエリが重複しないようにする

同じキーワードを複数の広告グループに設定しないでください。

また部分一致などの拡張で複数の広告グループが同一の検索クエリに反応しないよう除外キーワードを設定しましょう。

※厳密には検索クエリに対して最初に反応するのは広告(後述)です。

 

 

4. 広告の設定

 

4-1. 広告グループあたり3~5本程度にする。

機械学習が広告の良し悪しを判断できるよう、1広告グループあたりの広告は3~5本程度にし、実績が分散しないようにします。

 

4-2. 同じ広告を複数の広告グループに設定しない。

アドワーズでは、検索クエリが発生したのち、どの広告グループから広告を出すか判断するために、まず広告がチェックされます。

 

検索クエリの発生から広告配信まで(ざっくり)

検索クエリの発生から広告配信まで(ざっくり)

※上図はあくまでざっくりなので厳密には違います。

なので、同じ広告が複数の広告グループに設定されていると、一つの検索クエリに対して複数の広告グループから - 同一キャンペーンにも関わらず - 入札が実施され、入札単価を上げ合う結果となってしまいます。また広告に正しい実績がつかず機械学習を阻害する可能性もあります。

非常に勿体無いので広告は広告グループごとに重複しないよう設定しましょう。

※このような設定をアドユニークネスといいます。

 

また、 1コンテンツ1広告グループの構成になっていれば、アドユニークネスは実現しやすいはずです。

 

4-2. 広告文に検索クエリを含める

アカウント構成というよりクリエイティブのノウハウになりますが、検索クエリと広告の関連性を高めるために、キーワードを広告文に含めると良いです(e.g. 「シューズの通販なら」「人気のスニーカーを購入するなら」など)。

キーワード数が多い場合は、広告カスタマイザーの活用をおすすめします。

 

support.google.com

 

※実際には広告文に含まれる文字列だけで判断しているわけではないようです。

 

 

5. 入札の設定 

 

5-1. 拡張CPCでCVを蓄積する。

多くの場合、予算内で一定のCPA維持、もしくはCVの最大化を目指すと思います。

その場合、該当する入札戦略は、それぞれ「目標コンバージョン単価制(tCPA)」と「コンバージョン数の最大化」です。

これらの入札戦略を効果的に機能させるためには、目安として少なくとも30日間で30件のCVが必要となります。

ですので一定のCVが蓄積されるまでは、「拡張CPC(eCPC)」で対応します。

※コンバージョン数の最大化は最近実装された新しい入札戦略です。

機械学習が効果的に機能するために必要なCV数

機械学習が効果的に機能するために必要なCV数

tROASの必要CV

tROASの場合はもっと多い


ただし、商品の特性上、30日間のCVが不足する場合も多いと思います。

 

5-2. CVが不足する場合の対応①:マイクロコンバージョンを設定する。

CVが目安の件数に全然届かない!といったケースも多いと思います。

その場合は、マイクロコンバージョンを設定します。

マイクロコンバージョンとは「本来のコンバージョンの手前で発生するアクション」のことです。

例えば、ファッションECで商品の購入を本来のコンバージョンとする場合、マイクロコンバージョンは「商品詳細ページの閲覧」や「商品一覧ページの閲覧」となります。

このマイクロコンバージョンで機械学習の最適化を図ることで、最終的なコンバージョンの増加を狙います。

 

▼実際にマイクロコンバージョンで配信した事例の記事がありました。

quartet-communications.com

 

5-2. CVが不足する場合の対応②:入札戦略を「クリックの最大化」にする

まずはクリックを多く集めてコンバージョンにつなげるという考え方です。

個人的には良い結果につながった経験が少なく、マイクロコンバージョンの方がおすすめです。

 

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以上です。

このテーマは今回で終了です。

アカウント構成をしっかり作れば、かなり楽になると思います。

他にも効果を出すためには、クエリ追加や広告の改善などが必要ですが、これはまたの機会にします。

 

機械学習のパフォーマンスを引き出して、とにかく楽して効果的な配信ができたら最高ですね(何もしなくても効果が良くなっていったら最高)。

 

ありがとうございました。