しかし、初めて運用する方からすれば「入札の種類や設定が複数あってどれを選べば良いか分からない」「自動入札にして安定するまでの間で成果が悪化しないのか」など懸念もあることでしょう。
そこで今回は、Google広告の自動入札について、概要や種類をご紹介します。
また、SPENDAはGoogle広告の運用改善が得意な会社です。
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Google広告の機械学習とは
Google広告の「機械学習」とは、AI技術を活用して広告データの学習と分析を行うプロセスを意味します。ユーザーのWEBサイトの閲覧履歴や検索クエリなどのデータを取り込んで、自動的に入札の最適化や最適な広告の配信を実行することを特徴としています。
このアプローチによって、効果的な広告展開を簡単かつ迅速に実現できるのです。
Google広告では、主に以下の2つの特徴的な機能で機械学習が導入されています。
1. スマート自動入札
2. スマート広告
スマート自動入札
「スマート自動入札」は、ユーザーの検索キーワードや広告バナーのWEBサイト掲載時に毎回行われる広告オークションで、それを設定した広告主のアカウント内のキャンペーンのコンバージョン数や入札単価を最適化していく機能です。ユーザーのシグナル(属性情報)や閲覧情報を考慮して入札単価を調整するため、手動設定よりも高い効果が期待できます。
Google IDやCookieなどの情報を活用して、Googleが個々のユーザーに合わせた最適な広告設定をコントロールしています。
スマート広告
スマート広告は、設定した予算などにもとづき、AIが広告を自動で作成、配信するものです。Googleの機械学習を活用して、ユーザーごとに合わせたクリエイティブの作成や、最適なタイミングでの配信を調整しています。
スマート広告の種類としては、主に下記の3つの広告フォーマットがあります。
・レスポンシブディスプレイ広告
・動的検索広告
・レスポンシブ検索広告
レスポンシブディスプレイ広告
運用画面内の「広告を作成」からアセットをアップロードして、レスポンシブ画像とテキストを複数設定します。広告審査が完了した後に、ディスプレイ広告が自動的に作成・配信されます。
動的検索広告
WebページのHTML情報などより、関連性の高いキーワードで検索したユーザーに対して、自動で広告を生成してGoogle検索結果に表示させます。広告テキストは一部自動生成されます。レスポンシブ検索広告
レスポンシブディスプレイ広告のレスポンシブ画像がない、テキストのみで構成される広告です。テキストは、複数の広告見出しと説明文に分かれて、それぞれが自動で効果的に組み合わされて、広告配信されます。
機械学習を広告運用に使うメリット
機械学習を広告運用に利用する場合、大きく2つのメリットがあります。①CV数向上とCPA削減
過去の多くのデータをもとに、「どのような広告が最適か」「どの層のユーザーにアプローチすべきか」といったことを機械学習が自動で判断します。そして、その判断にもとづいて広告のクリエイティブや配信先を最適化されるので、手動で入札設定を行いながら管理するよりも効率的にコンバージョン数を増やすことが可能です。
機械学習によってコンバージョン数が最大化されることで、コンバージョンを達成するためにかかるコスト(CPA)の削減にもつながります。
②広告運用の作業量、管理の手間を削減
機械学習を利用することで、広告運用にかかる手間を減らすことができます。アカウントのキャンペーン数、広告/キーワード数などの規模にもよりますが、同じ内容を実行するための作業量が半分程度まで減る場合もあります。
・適切なキャンペーンの予算額を決めて変更する
・適切な入札単価を決めて広告グループの入札上限単価を設定する
・広告別の結果を見て広告アセットの作成や変更を行う
・ディスプレイキャンペーンの、ターゲティングの結果を見ながら入札調整を行う
これらの設定作業自体が不要になる部分もあるので、かなりの時間削減になります。
また、レポートの数値結果を見て、分析にかける時間数も削減されます。
自動入札の種類
・クリック数の最大化
・目標インプレッション シェア
・目標コンバージョン単価
・目標広告費用対効果
・コンバージョン数の最大化
・目標優位表示シェア
・キャンペーンごとにどのような使い分ければ良いか
・どのような結果が望めるか
を正確に把握、判断する必要があります。
成果が事前に分からない中で、複数ある中から選ぶのは悩ましいところでもあります。
そこで、良く使われるA-Cのスマート自動入札を使ってみた実際の結果をまとめてみました。
Aクリック数の最大化
Bコンバージョン数の最大化
C目標コンバージョン単価
※追記したコメントはあくまで個人的なものであり、Googleの公式見解ではありません
Google広告の自動入札を試すにあたって
Google広告の自動入札機能を試すにあたって、今回のアカウントの前提条件は下記のとおりです。
・商材の特徴として、5月はユーザー需要が少なくCVが獲得されにくく、6月は逆に需要が大きくCVが獲得されやすい
・上記の傾向に合わせて事前に用意された月額広告費も5月は少なく6月は多い
・「クリック数の最大化」「コンバージョン数の最大化」「目標コンバージョン単価」にそれぞれ向いているキャンペーンが存在する
A.クリック数の最大化
【適用したキャンペーンの特徴】
・CVがあまり獲得されず、「コンバージョン数の最大化」「目標コンバージョン単価」を適用できない
・ターゲティングを考慮すれば、キャンペーンの目的はCV獲得というよりもクリック流入による認知向けである

5月は「個別のクリック単価」→6月から「クリック数の最大化」
【結果、考察】
5月は全体予算の都合で停止した期間があった為、費用は5月、6月で同等ではないですが、
6月のほうがCTRが上昇してCPCが低下していることがわかりますね。
B.コンバージョン数の最大化
【適用したキャンペーンの特徴】
・使われる費用が多く(検索ボリュームが大きい)CVが獲れてはいるものの、比較的少ないほうである
・全体予算の都合で停止してしまうと予算を使いきれないリスクがある
・費用をかけても1件でも多くのCVを獲りに行きたい
【変更のタイミング】
5月は「個別のクリック単価」→6月から「コンバージョン数の最大化」

【結果、考察】
CVを大きく獲りたいという目的を十分に達成している結果が得られました。
費用が増えているにも関わらずCPAがほぼ同じ、というのも良いですね。
しかし「獲得CVが多いのは良いけどCPAをもっと抑えたいなら『目標コンバージョン単価』のほうが良いのでは?」という意見もあるかと思います。
これは全体のバランスを考慮しながら見極めが必要です。
なぜならもし獲得CVが減少したときに
「コンバージョン数の最大化」→費用ペースは減らない
「目標コンバージョン単価」→費用ペースは目標CPAとの比較で減る
という現象が起きるからです。
CV数を増やすことのほうが優先的であれば、「コンバージョン数の最大化」を使ったほうが良いでしょう。
C.目標コンバージョン単価
【適用したキャンペーンの特徴】
・CVが安定して多く獲得されていてCPAが低い(自社名、ブランド系の掛け合わせキーワードのキャンペーン等)
・CPAが上昇して費用ペースが落ちても問題ないキャンペーン

5/13~6/6は「個別のクリック単価」→6/6~6/30は「目標コンバージョン単価」
【結果、考察】
目標コンバージョン単価は12,000円で変更後にそのとおり推移していますが、
これはかなりうまく行っている例ですね。
平均クリック単価(CPC)も導入前より低く推移しています。
ただ、毎月の変化に合わせて目標値を変更しないと
どこかの指標がいびつになる可能性もあり
基本的にこの入札戦略は個人的には難易度が高いと思います。
例えば、別の事例では下記のような知見が得られています。
①実際のCPAが目標値をかなり下回っている→CPCを上げても良いと判断して、その後かなり上がりました(広告主様に指摘されてしまいました汗)
②実際のCPAが目標コンバージョン単価を大幅に上回っている→上述しましたが、費用がほとんど使われなくなりました(気づくのが遅れると悲惨ですよね!)
まとめ:Google広告の自動入札で得られた知見
ここまで見てきた3つの自動入札の結果から得られた知見をまとめると、下記のとおりです。
適用したキャンペーンの特徴 | 項目名 | |
---|---|---|
A.クリック数の最大化 | ・CVが少ないものの一定の費用は投資したい ・目的はCV獲得というよりはクリック流入である | 〇変更後にCTRが上昇してCPCが低下した |
B.コンバージョン数の最大化 | ・費用が多く(検索ボリュームが大きい)CVは比較的少なく、1件でも大きく獲りにいきたい ・停止してしまうと予算を使いきれないリスクがある | 〇変更後に平均CPCは上昇したものの、CVが増えてCPAもほぼ同じで上昇していない |
C.目標コンバージョン単価 | ・CVが安定して多く獲得されていてCPAが低い ・最悪費用が減少しても問題ないキャンペーン | 〇目標コンバージョン単価どおりに推移して、CPCも低下したが、細目な監視が必要 |
今回は割ときれいに成功している事例を集めましたが、実際に使ってみると多種多様な結果が出てくることでしょう。
そこから知見を得て次の施策に活かしていく、ということは重要ですので、PDCAを回しながらうまく使いこなしていけるようになると良いですね。
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