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サーチ広告における正しいデータの活用法 - 重複キーワードの罪

「Garbage In Garbage Out」というフレーズはコンピュ―タが情報を処理する際に古くから存在する考えです。それは、『無意味なデータ』をコンピュータに入力すると『無意味なデータ』が返されるということです。コンピュータの黎明期にこのフレーズは有名となり、その後様々な分野で使われるようになりました。

このフレーズは、データを正しく選択することの重要性を説いていることがポイントです。データを有益なものとするためには、データをクリーンアップすることが最も重要です。

今日、企業はできるだけ多くのデータを活用しようとしています。しかしながら、この巨大なデータウェアハウス内で、多くの「ノイズ」データが存在してしまっています。データを活用する際の第1歩はこの「ノイズ」を取り除くことです。しかし、しばしばこのステップは見過ごされ、そして壊滅的な結果へとつながっています。

 

検索連動広告におけるデータでは、キーワードは大量のデータの蓄積であり、マーケッターの戦略決定はそのデータに依拠しています。インハウスのアルゴリズムを使うにせよ、サードパーティツールを使うにせよ、キーワードが正しくデータをを反映したものでないなら、マーケティングキャンペーンは失敗に終わる可能性が非常に高くなってしまいます。そしてこのミスマッチは、マーケッター自身の手によって起こる可能性があります。

 

一般的なミスマッチの原因は、重複キーワードの利用です。同じキーワードを異なるセグメントに使ったり、1つのキーワードに2度入札した場合獲得チャンスが2倍になると思い込んでいるマーケッターもいます。しかしながら、パブリッシャーは1つのキーワードが、1つの検索クエリーに対して1つの広告を結びつけることしか許可していません。現実には重複キーワードがあることで、自分自身と競合することになっています。

 

さらに重複は、次のような理由で最適化を妨げます。

 

  1. キーワードやマッチタイプを横断したトラフィックを予測することが困難になってしまう
  2. データがより分散され、自動入札による最適化が難しくなる
    (自動入札はデータ量が多いほど、最適化されるため)
  3. 「テスト期間」がながくなってしまう。
    例えば同じキーワードに対して、クリエイティブテストや入札テストを複数回行うことになるため
  4. 予測モデルが不安定になる
  5. CPCの上昇
  6. クオリティスコアを下げる要因

これらを解消することは非常に簡単です。重複キーワードを削除してください。上述したように、正しいデータを使うことが重要なのです。自分自身で効率を下げる必要はありません。重複キーワードを見つけ、レベニューやコンバージョンなどの指標を確認してください。一度分析すれば、重複キーワードのうち、パフォーマンスが悪い方を削除し、よい方に集中することができます。

 

重複キーワードの解析やパフォーマンス最適化、パブリッシャーを横断したパフォーマンス解析など検索連動広告における最適化は弊社のプラットフォーム「Marin Search」におまかせください。詳細は以下よりお問い合わせください。

 

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 Post Tags: SEM Optimization

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