広告運用者にこそ見てほしい!Google広告の自動最適化をうまく利用するコツ

Google広告で行われる自動最適化。非常に便利な機能ですが、統計学的データ分析とは相性が悪いかもしれません。
※この記事は読者によって投稿されたユーザー投稿のため、編集部の見解や意向と異なる場合があります。また、編集部はこの内容について正確性を保証できません。

(本記事はGRABより) 熟練者ほど陥りやすいGoogle広告自動最適化と統計学的データ分析の注意点

日々蓄積されるデータを分析して、その分析結果を元に改善を積み重ねていくことが不可欠なGoogle広告の運用。最近ではGoogle広告で収集したデータを元に自動最適化を行う機能が充実しています。そのため、一昔前に比べると、自身で統計的学な手法により最適解を導く必要性はかなり減ったのではないでしょうか?

とはいえ、まだまだ運用者がデータを見てあらゆる視点から分析を行い、手動で調整して最適化を行う必要はあります。そんな時には統計学的な手法を使うわけですが、Google広告の自動最適化が適応されたデータを元に統計学的な手法を活用する場合、注意しなければ誤った結論を出してしまうこともあります。そこでデータ分析を行うにあたり、注意点をまとめました。

自動最適化されたデータを分析するときの注意点

1. 自動最適化が適応されたデータは、統計学の手法を当てはめる対象として不向き

統計学において、分析の対象として最初に扱うローデータ(生データ)は、ただ収集されただけのデータが基本となります。しかし、Google広告の自動最適化が適応されたデータは、既にGoogleによる加工が施されており、ローデータとは程遠いものになってしまっています。つまり、データ分析の際に統計学の枠組みでものを考えてしまうと、データに偏りが発生してしまうのです。統計学の考え方が全く通用しないというわけではありませんが、完全なローデータとは違うものを扱っているということは常に意識しておいた方がよいでしょう。

 

2. 時系列データの分析は、統計学と異なる特別な処理が必要

Google広告で得られるデータは、時間の経過とともに変化していく「時系列データ」と呼ばれる特殊なデータが基本です。たとえば、自動最適化がかかっている状況では、8月1日のデータと8月31日のデータは同質なものではありません。自動最適化は過去のデータを元にして行われますから、8月1日のデータを使って8月2日の広告配信が調整され、その結果を使って3日の広告配信が行われ……というように、データが新しくなるほど過去のデータの影響を強く受けます。こうした時系列による変化を考慮する必要があります。時系列データの分析は、基本的な統計学とは異なる手法ですので、誤った結論を導いてしまわないように注意が必要です。

 

3. 最適化のアルゴリズムは完全なブラックボックス

Google広告の最適化のアルゴリズムはGoogleが独自に開発したものであり、中身は完全なブラックボックスであるということです。どのデータがどのように操作されているかが全く確認できないため、データ分析の際にその最適化の効果を取り除くこともできません。「具体的にどのような調整が行われているかはわからないが、少なくとも何か手の加えられたデータである」という情報だけを頼りにデータ分析を行っていくことになります。自動最適化の恩恵を受けられるのもGoogleのアルゴリズムのおかげですので、厳密性に欠けることはある程度受け入れるのが、Google広告とうまく付き合っていくためのコツとも言えます。

いかがでしたか?

成果の最大化のためには大変便利な自動最適化の機能ですが、データ分析をする上では注意しなければなりません。統計学はデータ分析をする上で非常に効果的なツールですが、自動最適化が行われているデータに対してはむしろ逆効果になってしまいかねないことを覚えておきましょう。Google広告の自動最適化の詳細についてはこちらで解説しています。
>>詳細はこちら

 

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