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数年前とは大きく変化。今リスティング広告でCPAを最適化するための運用方法と、必要なこと

Posted by デジマール執筆部 on 2018/10/23
ネット広告で一番メジャーなものといえば、リスティング広告です。
最近はSNS広告、特にFacebookの利用が増え、「Google広告+Facebook広告」の組合せで運営している広告主も増えているようです。

しかし日本ではYahoo!Japanが30%近く検索エンジンのシェアを持っていることから、Yahoo!プロモーション広告も外せません。
Google広告+Yahoo!プロモーション広告のセットは今も主流というわけですが、その運用方法は大きく変わりました。
この記事ではCPAの最適化を中心に、リスティング広告運用のポイントを解説していきます。
なお内容はGoogle広告をメインに、そのポイントを押さえた後で補足的にYahoo!プロモーション広告の解説も加えるという形にします。

1 トレンド
2 進化
 2.1 機械学習
 2.2 成功例
3 準備
 3.1 アカウント構成
 3.2 広告
4 PDCAとやるべきこと
5 Yahoo!プロモーション広告の場合
6 まとめ

1 トレンド

CPAに大きく影響を与えるのが、「入札」なのはいうまでもありません。
広告品質も含めて掲載順位は決定されますが、大きな要因になるのとすぐにコントロールしやすいのは入札です。

Google広告には、大きく「自動入札」と「個別入札」が用意されています。

■自動入札戦略
〇目標コンバージョン単価
〇拡張CPC
〇コンバージョン数を最大化
〇目標広告費用対効果
〇検索ページの目標掲載位置
〇目標優位表示シェア
〇クリック数を最大化

■個別単価設定
〇個別クリック単価

自動入札方法

この中からもっとも適した入札方法を選んでいくわけですが、大きな括りでは自動入札戦略を選びます。
以前のリスティング広告といえば、人が考えて入札単価をいろいろ変えていくという形がありました。
しかし現在は自動に任せるのが主流で、Googleからも自動入札を使うための解説が多く出されています。
さらに実際の広告出稿でも、自動入札を使った成功例が数多く出ています。

これから、その理由と実際の取り組み方について解説をしていきましょう。

2 進化

Googleの自動入札の仕組みと、実際の導入事例について解説します。

2.1 機械学習

自動入札戦略の中には、「スマート自動入札」と呼ばれるものがあります。
これはコンバージョンに関わる、「目標コンバージョン単価」「拡張CPC」「コンバージョン数の最大化」「目標広告費用対効果」の四つを指します。

多くのリスティング広告が、コンバージョンの獲得を目的としています。
ですからスマート自動入札が用いられることになり、実務で多く採用されるのは目標コンバージョン単価か、拡張CPCです。

目標コンバージョン単価は、CPAの指定をする必要があります。
これについては、「いつもは1コンバージョンを獲得するのに5,000円かかっているが、安い方がいいから1割の500円にしよう」と希望や空想で設定しても、その数値ではコンバージョンは取れません。
目標CPAは実績に基づいて算出する必要があります。
実績があまりない場合は、シミュレーションを立て設定するといいでしょう。

(参考)CPAのシミュレーション法
【予算承認と計画に役立つ】リスティング広告の目標をシミュレーションする、3つの方法

目標コンバージョン単価に比べ、拡張CPCは人の考えがいくらか入ります。
まず手動で入札単価を設定した後に、システム側がコンバージョンを獲得できるものに対しての入札を自動的に強めていくものだからです。

自動入札の具体的な仕組みについて、解説をしていきましょう。
スマート自動入札は、リアルタイムで入札単価の調整がおこなわれます。
クリックが発生するタイミングで入札を最適化し変更していくわけですから、手動でおこなうのはまず無理な方法です。
これは過去のCVRをもとに実行されますが、最小では検索語句単位、最大ではアカウント単位のCVRを見ていきます。
実績がある検索語句に対してはそのCVRで見ていきますが、実績が少ないものや全くないものについては、広告グループやアカウントといった大きな枠でのCVRを使います。

ここが自動入札の注意点で、実績が十分でない場合や、広告グループやアカウント単位といった大きな枠でデータの適用範囲が大きいと、意図しない結果になることがあります。
特に新たなキャンペーンを開始する場合には、「過去30日間で、30件以上のコンバージョンを獲得」という実績の目安をまずクリアして、自動入札を導入していくのがオススメです。
自動入札は他にも、シグナルと呼ばれる要素が関係します。
シグナルとはデバイスやブラウザといったシステム的なもの、年齢や性別といったデモグラ属性、サイト上で閲覧したページ数など、さまざまなものになります。

2.2 成功例 

2015年頃だったと思います。あるベテランのリスティング広告運営者が試しに自動入札を使ってみたところ、「完全ではないが、成果が上がったところも多く使いどころによっては効果的」という検証結果を報告しました。

それから数年経ち、別の発表では「自動入札は当たり前、それに合わせたアカウント構成に変更したところこれだけ成果が上がった」という報告がされていました。その変化はプラス10%、20%程度ではなく、もっと驚くような大きいものでした。
これだけでなく、最近のリスティング広告の成功事例はほとんどが自動入札を使い、そのうえで後述するアカウント構成や運用をうまくやることで成果が上がった、という話になっています。

私もよほど特殊なケースを除けば、自動入札がいいと考えています。
ただしまったくシステムにおまかせということだと不備もでるので、いくつかの注意を含めた準備について次で解説します。

3 準備

入札は自動でおこないますが、そのための準備として大切な二点を解説していきます。

3.1 アカウント構成

アカウント構成は、昔も今も変わらず重要です。
しかしそのやり方については、数年前のトレンドから大きな変化がありました。
数年前までは「広告グループを細かく分ける」方法がいいという意見が多く聞かれました。理想的なのは「1広告グループ、1キーワード」とまでいわれました。

なぜこれが理想的かというと、広告文は広告グループ単位で設定するので、そのキーワードにあった広告文を細かく区切った広告グループに割り当てることができるからです。
実際に私もこれに近い形で運用をしたことがあり、CPCが抑えられ、それなりに成果が出るという印象でした。

しかし細かく区切っているだけに、運用や管理はかなり煩雑になります。
また機械学習においてはここが問題なのですが、設定したキーワード同士が干渉、つまり同じアカウント内で食い合いをするという現象が起こりがちです。
これはよほど分析を細かくしないと顕在化しない問題なのですが、キーワード同士が干渉してしまうと裏で動いているロジックには大きな影響が出てしまいます。
同じキーワードに複数のマッチタイプを設定することでも、キーワード同士がぶつかってしまいます。完全一致と部分一致を同じキーワードに設定しているために機会損失、予算が多くかかってしまっていることも少なくありませんでした。

現在はキャンペーンをまとめて、その中でハッキリとしたテーマ別に広告グループを区切り、キーワードごとに最適なマッチタイプを割り当てていく、という方法が取られるようになりました。
これにより広告グループごとや、マッチタイプの違いによる競合が防げます。
またアカウント内がスッキリするので、運用や管理も楽です。
この記事のメインテーマである機械学習についてのプラス面は、競合が起こらずシンプルにデータが蓄積されていくので、効率良く正確性が高い学習効果が見込めるようになることです。
今はGoogle広告のシステムが機械学習をしやすいことに主眼を置くのが、アカウント設計の肝といえるでしょう。

3.2 広告

入札については、自動化がかなり高度にできるようになっています。キーワードもキーワードプランナーを使い自動で抽出ができます。それを運用にのせ精査をしていくことが可能ですので、半自動化といっていいでしょう。

そんな中で、人が考えないといけないのが広告文です。
こちらに対しても一部で自動機能は出ていますが、「ビジネスの特性」「自社の強み」「競合との比較」といった要素を盛り込む必要がありますので、システムではカバーしきれない部分が多くあります。

また以前は見出しや説明文だけが広告文と捉えられがちでしたが、広告表示オプションの「コールアウト」「構造化スニペット」といった、サブ的なテキスト設定も多くできるようになっていて、より多くのテキスト表示が可能です。
こうしたオプション機能のテキストをどう入れていくかも、ポイントになっています。

広告表示オプション


アカウント設計は主に初期段階の準備ですが、広告は継続して変更や調整を加えていく必要があります。

4 PDCAとやるべきこと

入札は自動化に任せますが、広告をまったく管理しないでいいわけではありません。
広告の状況をチェックして、改善を練るといったPDCAは必要です。

また自動入札で設定していても、それが大きく上振れしてしまうケースもあります。
たとえばブランド関係のキーワードでよくコンバージョンが取れるからといって、そこの入札が伸び続けるとビジネス的にはプラスではありません。CPCが50円程度だったブランド関係のワードが、コンバージョンがよく取れるとシステムが判断して100円近くになっているケースもありました。
そもそも上位表示されていたキーワードでしたし、自然検索でも1位にきているので、費用対効果で考えると落ちてしまっていたのです。

機械学習が進んだとはいえ、予期しない変化には対応できません。
たとえば発信力のあるメディアで自社のサービスが取り上げられれば、当然Webページへのアクセスは大きく伸びます。
システムはそうした事情を理解できませんから、そのタイミングに合わせた最適化やデータを例外的に扱うといった対応までは不可能です。
こうした情報は担当者がキャッチしておき、それに合わせた変更を加えるのが望ましいといえます。

5 Yahoo!プロモーション広告の場合

Yahoo!プロモーション広告も、Google広告と同じく自動設定が増えています。
設定項目も似た感じになっていて、目標コンバージョン単価にあたるものとして「コンバージョン単価の目標値」というのがあります。
キャンペーンに対して、「過去30日間に15件以上のコンバージョンが発生していること」など、発動するための必須条件には少し違いがあります。

Google広告に比べると広告メディアとして必ずしも自動設定を押しているような印象は受けません。また事例としても、Google広告に比べれば少ないようです。
ただこれまでの流れで見るとGoogle広告から少し遅れて機能が同期されていくような動きなので、Yahoo!プロモーション広告も今後は自動化の流れがさらに強くなっていくでしょう。

6 まとめ

リスティング広告でCPAを最適化するための運用は、「自動に任せる」という方向です。
それをベースにした運用ポイントを、まとめておきます。

自動化を前提にした運用法
〇アカウント構成はシンプルに。
〇広告文は、ビジネスの特徴や自社の強みなどを盛り込んできちんと人が考えていく。
〇日々のPDCAはしっかりと回す。
〇システムが追いきれない突発的な変化には対応する。



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Topics: リスティング広告(検索), デジタルマーケティング, Google