『ネット広告運用“打ち手”大全』(全11回)

ネット広告で広告グループの細分化は時代遅れ! 機会学習に適したアカウント構成を意識する

ネット広告で成果を最大化したいならば、広告グループの細分化ではなく、機会学習に適したアカウント構成を意識する(第3回)。

書籍『ネット“打ち手”大全 成果にこだわるマーケ&販促 最強の戦略102』の一部をWeb担向けに特別にオンラインで公開。

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機械学習に適した
アカウント構成を意識せよ

広告グループの細分化は、もはや時流に合わない
Chapter 2 検索広告 機会学習の活用と自動化を目指せ

AdWords(Google広告)のアカウントは「キャンペーン」と「広告グループ」で構成されますが、機械学習に適したものにするのがモダンな構成です。ここでは検索広告での例を見ていきます。

自社サイトの構造に沿ったシンプルなアカウントに

AdWordsをはじめ、現在の広告ネットワークには機械学習によって広告の善し悪しを判断し、効率よく成果を上げられるように最適化していく機能が備わっています。この機械学習の精度を上げるにはデータの「量」や「バリエーション」が必要とされますが、そこで見直しておきたいのがAdWordsのアカウント構成です。

AdWordsのアカウントは複数の「キャンペーン」〈※〉と、キャンペーンに内包される複数の「広告グループ」によって構成されます。この構成は、自社サイトの階層構造(ディレクトリ)に沿ったものにすることをおすすめします〔図表9-1〕。広告グループをむやみに細分化せず、広告グループごとにデータの「量」や「バリエーション」が蓄積されやすくするのが狙いです。

※ キャンペーン
企業が行う広告・宣伝活動が本来の意味だが、ネット広告においては、さまざまな広告をグループ化するもっとも大きな単位を指す。

方法としては、まず自社サイトの階層構造の全体図を書き出します。そして、各階層とAdWordsのキャンペーン、または広告グループをプロットしていきます。1つの広告グループにつき、1つのユニークなURLを割り当てるのが基本的な考え方です。

ディレクトリ構造とアカウント構成の例〔図表9-1〕

このとき、例えば「/detail/○○.html」のようにパターン化されている商品詳細ページなどは、1つのパターンをユニークなURLと考えてかまいません。その場合は動的検索広告や広告カスタマイザなどで広告文を切り替えていきます。

「AIとの協働」を始められる環境を作る

私たち、つまり生身の人間が広告運用に割ける時間は限られています。その中で最大の成果を上げるには、何もかも人間がコントロールするのではなく、機械学習をうまく利用し、運用を自動化していくことが求められます。AIにネット広告の運用をアシストしてもらう、とでも言うとわかりやすいでしょうか。

そのためには、無意味なデータの分散をさせず、然るべき単位でデータが蓄積されやすくする仕組みを整えることがスタート地点となります。AdWordsの開始時には必ず意識したい視点です。

細分化された広告グループはリスクとなる

機械学習が前提となる前、運用者によっては「広告グループをキーワードの数だけ作成する」など、できるかぎり細分化しようとする傾向がありました。このような手法がとられた背景には、キーワードに対して狙い通りの広告文を出せるよう、人間が厳密にコントロールする意図があったと考えられます。

しかし現在では、広告グループを細分化しすぎるとデータが分散してしまい、機械学習に必要な「量」や「バリエーション」が蓄積されにくくなるリスクがあります。もしも同じキーワードで出稿する競合のアカウントが機械学習に適した構成になっている場合、自社のアカウントでは機械学習が進まない一方で、競合では学習が進み、成果の面で不利となる可能性が否めません。

機械学習が円滑に働くアカウント構成を意識することは、これからのネット広告運用において前提となる施策です。検索広告のキャンペーンの場合、もし広告グループをキーワードごとに作成しているなら、今後作成するものからサイト構造に沿ったシンプルなものに変えることを検討してみてください。(寳)

これは知らない人多いんだろうな~みんなに教えておこっと
まとめ

アカウント構成をシンプルにすることは、拡張性や継続性の観点からも理にかなっています。機械学習と自動化の流れに沿った構成に、徐々に変えていきましょう。

『ネット広告運用“打ち手”大全』
  • 寳 洋平 著/辻井 良太 著/高瀬 順希 著 著
  • 発行:インプレス
  • ISBN:978-4-295-00320-5
  • 価格:2,500円+税

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SEMのプロフェッショナルとして多くの企業の広告運用に携わっているアユダンテ株式会社の寳洋平氏、同社高瀬順希氏、GDNやYDNのディスプレイ広告運用の経験に長けたCRAFT株式会社の辻井良太氏の3名が実際に試行錯誤し成果を出した手法を公開。

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