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Google ディスプレイネットワークにおける自動入札機能と寄り添うための勉強会

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2015/9/28(月)に実施した社内勉強会のスライドです。
世の中的にコンバージョンオプティマイザーの仕様を詳しく理解しないまま使って、結果失敗する例が多く見受けられるので仕様を整理してみました。

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Google ディスプレイネットワークにおける自動入札機能と寄り添うための勉強会

  1. 1. Google ディスプレイネットワークにおける 自動入札機能と寄り添うための勉強会 2015年9月28日 アナグラム株式会社 テクノロジーエキスパート 田中 広樹
  2. 2. 本日お話する内容  自動入札機能、特にコンバージョンオプティマイザーの仕組みと、それがどのように作 用するかについてお話いたします。今後の運用に役立ててもらえると嬉しいです 2 1 コンバージョンオプティマイザーとは? 2 何を基準に自動入札を行うのか? 4 設定後に気をつけなければならないこと 3 自動入札機能、設定時のチェックリストと注意点 5 コンバージョンオプティマイザーに関する補足
  3. 3. 注意 3 本内容はディスプレイネットワーク向けなので、 検索連動型広告とは若干異なる部分はありますが、 本質は同じです。
  4. 4. コンバージョンオプティマイザーとは? 4
  5. 5. ディスプレイネットワークで設定できる入札戦略 5 • 拡張CPC  コンバージョン見込みに応じて入札単価が-100%~+30%の間で調整  最初はトラフィックの50%が調整対象となり、その後成果に応じて 調整対象の割合が変動 • コンバージョンオプティマイザー/目標コンバー ジョン単価  目標コンバージョン単価内でコンバージョン数を最大化出来るよう 調整される • 目標広告費用対効果(ROAS)  広告費用対効果平均値の目標達成を目指しながら、コンバージョン の確率と価値を予測して、コンバージョン価値の最大化を目指す
  6. 6. コンバージョンオプティマイザーとは? 6 • 目標として設定されたコンバージョン単価でコン バージョン数を最大化するための機能 • 広告掲載のチャンスが生まれるたびに、キャン ペーンの過去の情報に基づいて最適なクリック単 価が自動的に計算
  7. 7. 何を基準に自動入札を行うのか? 7
  8. 8. 自動入札に利用されるシグナルの例 8 ユーザーの行動  前回のサイト訪問からの経過時間  サイト上で閲覧したページ数  サイト上で閲覧した商品の金額  過去にアクセスしたサイト ユーザーの属性  年齢と性別  所在地  デバイスの種類  興味 / 関心 閲覧されるページのコンテンツと セッションのコンテキスト  ウェブサイトのコンテンツ、構成、 キーワード  時間帯と曜日 広告の特性  広告のフォーマット  広告の掲載結果 拡張CPC、コンバージョンオプティマイザー(目標コンバージョン単価)、 目標広告費用対効果で同じ入札アルゴリズムが使用される
  9. 9. 自動入札時に考慮されないもの 9 • 表示される広告  均等に表示ではなく、コンバージョン重視を推奨 • 予算の制限  ただし予算制限によって最適化精度が悪化する可能性  予算額内で収まるように設定を変更する
  10. 10. 自動入札機能、設定時のチェックリストと注意点 10
  11. 11. 設定時のチェックリスト① 11 • コンバージョン設定を正しく設定しておく • 広告のローテーションは「コンバージョン重視で 最適化」に  コンバージョンにつながる見込みが高い広告が選択されるようにす るため
  12. 12. 設定時のチェックリスト② 12 • 最初はデータが蓄積されるまで「拡張CPC」に  初期はデータがなくてもコンバージョン見込みに基づいて、一定の 範囲内で自動調整される  最初はトラフィックの50%が調整対象となり、その後成果に応じ て調整対象の割合が変動 • 初回設定する目標値は「推奨単価」を参考に
  13. 13. 設定後に気をつけなければならないこと 13
  14. 14. 設定後の注意点 14 • 頻繁な変更や大幅な変更を行わない  ターゲットの変更  広告やURLの変更  ターゲット地域やオーディエンスターゲティングの変更 • 広告グループの分割は最小限に留める  リマーケティングで追跡期間に応じて分割するなど • 変更を行うときはできるだけ一括で適応する  変更の適応が終わらないうちに再調整が入らないようにするため • 目標値の変更幅は±20%以内に留め、変更後は1週間待ってから評価 • 入札戦略ツールを利用している場合は[ステータス]を確認 • キャンペーンに大幅な変更を加えた後は、すぐには目標値を変えない
  15. 15. 時系列で見たコンバージョンオプティマイザーの働き 15 目標CPA コンバージョンの 平均タイムラグ 放置した場合、アルゴリズムが 不調を検知して入札を下げ始める ほとんどの場合、目標CPAよりも 実際のCPAの方が安くなる 時系列 → CPA 実際のCPA 成功パターン
  16. 16. 時系列で見たコンバージョンオプティマイザーの働き 16 目標CPA コンバージョンの 平均タイムラグ 多くの運用者は、この段階で 目標CPAの設定を下げる アルゴリズムが強制的に入札単価を大幅に下げるので、 コンバージョンに結びつきやすいオークションに 勝てなくなる 目標達成をするための動きを妨げ続けるため、 実際のCPAと目標CPA設定との乖離が広がったまま 動作する 時系列 → CPA 実際のCPA 失敗パターン
  17. 17. 時系列で見たコンバージョンオプティマイザーの働き 17 目標CPA コンバージョンの 平均タイムラグ 放置した場合、アルゴリズムが 不調を検知して入札を下げ始める 多くの運用者は、この段階で 目標CPAの設定を下げる ほとんどの場合、目標CPAよりも 実際のCPAの方が安くなる アルゴリズムが強制的に入札単価を大幅に下げるので、 コンバージョンに結びつきやすいオークションに 勝てなくなる 目標達成をするための動きを妨げ続けるため、 実際のCPAと目標CPA設定との乖離が広がったまま 動作する 時系列 → CPA 実際のCPA
  18. 18. 精度とコンバージョン数の関係 18 コンバージョン数 コンバージョン単価 または 広告費用対効果の変動幅 変更の対応に要する時間 初期データの収集期間 15 中~大 遅い(最大2週間) 最大4週間 50 中 中 最大3週間 100 小 速い 最大2週間 500 非常に小さい 非常に速い(6時間程度) 最大2週間
  19. 19. コンバージョンオプティマイザーに関する補足 19
  20. 20. コンバージョンオプティマイザーに関する補足① 20 • 30日間で15件以上コンバージョンがあれば利用可能  30日単位で継続的な目標達成をして行くためには100 件は蓄積されるまで待つことが望ましい  コンバージョン関連の履歴データがあれば、その件数に 満たなくても利用できる場合がある • 入札アルゴリズム  過去のすべての掲載結果データを広告主のウェブサイト のドメイン単位で評価する
  21. 21. コンバージョンオプティマイザーに関する補足② 21 • 設定変更を行うごとに再計算が行われる  キャンペーン設定時では2週間はそのままに  入札戦略利用時はステータスを確認する
  22. 22. コンバージョンオプティマイザーに関する補足③ 22 •キャンペーン設定と入札戦略の違い 項目 キャンペーン設定 入札戦略 ステータスの確認 × ○ 広告グループごとの目標値設定 ○ △(※) 入札単価の上下限設定 × ○ ※:入札戦略を目標コンバージョン単価ごとに設定して 各広告グループに紐付ける必要があります
  23. 23. コンバージョンオプティマイザーに関する補足④ 23 • セールなど特定のイベント期間中は拡張CPCに戻す  期間中に生じたコンバージョン率の急激な変動には アルゴリズムが追随することが出来ない  変動が起こってから平常化まで1~2週間はかかる  イベント開始から終了後2週間程度は拡張CPC
  24. 24. まとめ 24
  25. 25. まとめ 25 • コンバージョンオプティマイザー(目標コンバー ジョン単価)を設定・変更したらとにかく待つ • 大幅な変更は行わない • 目標は現実的なものを設定 • セールなど特定のイベント期間中は拡張CPCに  イベント終了後の2週間程度は拡張CPCで運用することを推奨
  26. 26. まとめ 26 自動入札機能のご利用は計画的に!
  27. 27. テクノロジーに寄り添う運用型広告専門会社アナグラムでは 一緒に働く仲間を募集しています! • リスティング広告プロフェッショナル • Facebook広告プロフェッショナル • アシスタント(可) • スーパーWebデザイナー • スーパーWebシステムエンジニア 詳細は公式サイトに掲載してます!! ・http://anagrams.jp/about/recruit/
  28. 28. 28 End of Files

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