リスティング機械学習を使った勝ちパターンを作り上げる

listing

3つのタイミングを見極めて運用するのが成功の鍵

リスティング広告は本当に厳しくなってきたと感じるこの頃。
しかしながら、機械学習の精度が上がったと言われるここ1〜2年で、どのような学習をさせるかで、ぐっとコンバージョン率が上がるようになってきました。
今回は、その基本的な部分ですが、段階施策についてふれていきたいと思います。

広告運用には、上手に機械に学習させるために、3つの段階があると考えています
(1)認知=トラフィックを増やす時期
(2)コンバージョン獲得時期=問い合わせ単価にこだわらずコンバージョン(CV)数を狙っていく時期
(3)獲得単価やLTVを考える時期=機械学習に、どのような成果を出せば売上に貢献できるかを勉強させる時期

これらをうまく組み合わせることで、効果的に問い合わせを伸ばしていくことができます。

一方、この3つを、どのタイミングで切り替えるかは運用者の実力次第で、そこは機械学習ではなかなか難しいところです。
Google広告では「最適化」といって、いつ、どのような対策をするとコンバージョン(CV)を伸ばせる可能性があるかを提案してくる項目がありますが
これも参考にするのも一つだと思います。

Google広告では、最適化提案をどのように受けるかがポイント

よく「予算を増やせばもっと取れる」といった提案が管理画面上に上がることがあります。だからといって予算を増やしても正直取れないこともあります。
また、予算を増やすことでCPA(獲得単価)が増大することはおおいに起こることです。

つまり、運用アカウントは、今何を重視すべきステージかを理解した上で、提案を受けるかを判断することがベストです。

例えばですが、このアカウントは

(1)認知=トラフィックを増やす時期
(2)コンバージョン獲得時期=問い合わせ単価にこだわらずコンバージョン数を狙っていく時期 ←←

(2)の時期にさしかかっており、トラフィックを増やしたことで自社サービス検索が増えてコンバージョン数が増えつつあるタイミングでした。
つまり、上記画像のような提案は、まさに施策の狙い通りに進んでいるということです。

ここで予算を上げるとCPA(獲得単価)は確実に上がります。
それを理解した上で、予算を上げることが重要です。

なぜなら、CV数が十分にたまり(学習データ)、さらにCPAが上がりすぎる前に、獲得施策へ切り替える必要があるからです。

そこまでして、予算を上げたことが成功か否かをはかるのです。

勝ちパターンは繰り返してうまれる

機械学習による最適な提案や、自動化は非常に有益です。
しかし、ながされてしまっては、全体の施策の流れがつかめなくなってしまいます。

あくまで、全体の施策は運用者が考え、勝ちパターンを作っていき、そのタイミングや精度を上げるために機械学習を使うことが、より高いパフォーマンスを導き出してくれると感じています。

PageTop