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Marinを活用する上で重要な3つのSEM最適化構成要素

今回は、オートメーションテクノロジー(ツール)は比較的「入札最適化」にフォーカスがあたりやすい中、
その他の「キーワード最適化」「クリエイティブ最適化」も交えてMarinの活用方法を伝えていきます。


1.入札最適化 (Bidding Optimization) 

SEM(検索連動型広告)において、入札の最適化は非常に重要な要素です。
日々、他社との競争(オークション)を加味して、採算が合う単価を計算して入札する必要があります。
競争が激しい業界ほど、いわゆるプレミアムポジション(上位掲載)広告枠の奪い合いは必至です。
そして、昨今のスマートフォンからの検索ニーズの増加によりデバイス間での最適な入札単価の策定も
重要になってきております。 日々の入札、デバイス調整を数百万キーワードに対して実直に正確にこなすのは
非常に至難の業です。(勿論、一部の優秀なコンサルタントの中にはこなせる人はいると思いますが…)

 

そんな中、Marinは毎日(一部入札戦略では1時間毎)キーワード毎の最適な単価を計算し自動的に入札できます。
過去のキーワード毎の実績と目標(CPAやROAS)を計算式に組み込んで最適な入札単価を策定します。
実績が十分にないキーワードに対しても”ベイズ推定理論”を用いて、他キーワード(サンプル)から実績を借用し
最適な入札単価を計算することもできます。また、”MBAR(モバイル単価調整率)”は、デバイス間(デスクトップと
スマートフォン)の実績差をみて最適な調整値を毎日計算します。

 

勿論、Marinの自動入札戦略には、細かな規則(ルール)を設けることができるため大幅な成果変動を抑えたり、と
リスクヘッジをかけることも容易にできます。また、業界、アカウントにあった自動入札戦略を選択することもできます。

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2. キーワード最適化 (Keyword Optimization)

 

キーワード最適化には大きく「キーワード拡張」と「キーワード除外」というオペレーションがあります。
(RLSA(リマーケティングリストフォーサーチアド)やDFSA(デモグラフィックフォーサーチアド)といった
ユーザーリストやデモグラフィックデータを用いた広告においては、他のオペレーションもありますが…)
「広告主のKPI(獲得や売上、利益など)を最大化するために、どのようなキーワードで広告出稿するのか?」
SEM(検索連動型広告)の基本的で且つ最も重要な最適化構成要素といっても過言ではありません。
日々ユーザーは多様なクエリで検索をし、SEMの広告を目にします。このクエリの中から最適なキーワードを発掘して
SEM出稿することが「キーワード拡張」です。 出稿キーワードが完全一致以外の場合、クエリキーワードは多様なため
この中から、コンバージョンが発生しているクエリやROASが高いクエリを小まめに抽出して、「キーワード拡張」
していくことが重要になってきます。

 

Marinの場合、多様なクエリキーワードをUIに取り込み、その中からコンバージョンが1件以上発生しているキーワード
だけを、出稿キーワードとして自動登録すると「キーワード展開」という機能があります。
日々、クエリレポートを抽出して、その中から出稿キーワードを選定し、登録するオペレーションも大変な作業なため、
これらを自動化するメリットは非常に高いです。 勿論、自動登録する条件は人が決めることができます。
また、「キーワード除外」においては、除外するクエリの条件(閾値)を決めれば、自動除外できます。
PDCAサイクルをより高速にまわす上で、この「キーワード拡張」「キーワード除外」の自動化は非常に大きな
メリットを創出できるはずです。

 

 

3. クリエイティブ最適化 (Creative Optimization)

 

クリエイティブ最適化においてA/Bテスト(スプリットラン)は重要な要素です。
A/Bテストの対象としては大きく以下2つがあります。

 

・クリエイティブ(広告文)A/Bテスト

・ランディングページ(LP)A/Bテスト

 

"クリエイティブ(広告文)A/Bテストは、ユーザーに視認されやすい、自社商品の優位性が明確にアピールできている、

クリックされやすいだけでなく、獲得に直接&間接的に繋がりやすい、広告を複数広告文をA/Bテストする中で"見つけていくことです。
ランディングページ(LP)A/Bテストは、獲得までの導線を最適化、広告からLP遷移した後にユーザーの期待を裏切らない
コンテンツになっているか、自社商品の特長を端的に語れているか、などランディングページに必要な構成要素が
パフォーマンスUPに繋がっているか、を複数のランディングページをA/Bテストする中で検証することです。

 

Marinには、これらのA/Bテストの検証結果(勝ち、負け)を自動的に判断する「A/Bテスト」機能があります。
A/Bテストの勝ち負けの判断を十分なデータが担保されてから行われるべきですし、また、複数の広告文や
ランディングページの間にデータ数に不公平があってもダメです。そのことから、Marinは”T-検定”という理論を
使って勝ち負けを適正な形で判断していきます。また、判断するにあたり最低どれくらいのデータが必要かを
条件設定もできます。A/Bテストは準備(広告文やランディングページの作成)に多大な工数がかかるため、
なるべく実施後の検証や判断はテクノロジーで高速化を図った方がオペレーション全体は最適化されるはずです。

 

施策実行ルールやアクションを起こす判断基準、などの「戦略立案と策定」はコンサルタント(人)が行うべきだが、
施策の実行や検証するためのデータ集計はなるべくテクノロジーを駆使して「自動化と高速化」するべきだと考えてます。

 

 

Marinの機能を駆使して「入札最適化」「キーワード最適化」「クリエイティブ最適化」を図っていただき
パフォーマンスUP&PDCA高速化を実現していただければとおもっております。

 

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 Post Tags: Bidding Optimization

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