【Web広告のトレンド】Web広告の自動化運用ポイント

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【Web広告のトレンド】Web広告の自動化運用のPOINT

Web広告の運用は、最近ではとにかく自動化するのがトレンドになっています。
運用を自動化すると、運用の工数を減らせるだけでなく、実は成果の改善も見込めることをご存知でしょうか?
今回は、Web広告の運用を自動化するコツを、媒体ごとに解説していきますので、現在手動の運用を行っている方は、ぜひ参考にしてみてください。

Web広告運用のトレンドは自動化

Web広告運用は、GoogleやFacebookを中心として、どんどん自動化の流れが進んでいます。
具体的に何を自動化するのかというと、一番大きいのは入札価格の調整でしょう。今までは人間の運用者が勘と経験で行っていた入札価格の調整ですが、今では運用目標と配信データに基づいた機械学習による活用した自動化が主流です。
他には、広告文やクリエイティブの制作も、一部自動化が進んでいます。動的検索広告(DSA)や、スマートクリエイティブ(レスポンシブディスプレイ広告)と呼ばれるものです。DSAは、ユーザーの検索クエリに合わせて自動で広告見出しを生成するリスティング広告の機能で、スマートクリエイティブは、あらかじめ登録しておいたいくつかのアセット(バナー画像や広告文)を元にして、ユーザーが見ている広告枠に合わせてレスポンシブにクリエイティブを生成するディスプレイ広告の機能です。

このように、Web広告の運用は、かなり広い領域で自動化の波が来ているのです。今では、自動化といかにうまく付き合っていけるかどうかが、運用の良し悪しを左右します。
自動化を使いこなすために、媒体別の自動化のコツを、ひとつずつ見ていきましょう。

Web広告自動化のポイント①:Google広告

Web広告自動化のポイント①:Google広告
Google広告は、数あるWeb広告媒体の中でも特に自動化が進んでいる媒体と言えるでしょう。自動入札もスマートクリエイティブも、Google広告が先駆けとなって生まれています。
Google広告の自動化のコツは、HagakureやGORIN 、MUGENという名でGoogle自身がプロダクトとしてまとめていますので、それに従うのが一番です。Hagakure(葉隠れ)もGORIN(五輪) 、MUGEN(無限)も日本語がもとになっている運用指針。日本人ならぜひ知っておきたい運用テクニックです。

それぞれ自動化しやすいアカウント構造や運用オペレーションを指しており、Hagakureは”検索する人のモチベーションに合致したアカウント構造”を目指すのに対し、GORINは”ユーザーが求めた情報を正しく・適切なタイミングで届ける“ことがコンセプトになっています。
そして、2019年から注目され始めたMUGENは”ファネルに基づいて価値のある広告表示の最適化・最大化を図る”ことがコンセプトになっています。

Hagakureとは、自動化のための機械学習をスムーズにする、シンプルなアカウント構成のことを指します。キャンペーン数や広告グループ数をできるだけ少なくし、キーワードをまとめることで、キャンペーンや広告グループに蓄積されるデータ量を多くするのです。
これによって、より短い期間で、より少ないデータ量で機械学習を促進させることができます。

次にMUGENとは、Hagakureをベースに、自動化の機能を導入することを前提とした運用方法を指します。
MUGENでは、まずHagakureによって機械学習を促進させることで、自動入札のパフォーマンスを最大限に発揮させます。そして、部分一致キーワードを多く登録したり、スマートクリエイティブを導入したりすることで広告のインプレッションを最大限に増加させます。
手動運用だと、部分一致キーワードやスマートクリエイティブによってインプレッションを増やすだけでは、同時にコストも大きく増えてしまい、成果が悪化するのが普通です。
しかしMUGENでは、自動入札による制御が利いているので、やみくもにインプレッションを増加させるのではなく、コンバージョン数を最大化できるように狙いを定めた上でインプレッションが最大化されます。

結果として、自動入札による工数削減と、スマートクリエイティブによるコンバージョン数の最大化が同時に実現できるというのが、MUGENの正体なのです。
Google広告で自動化を導入するなら、このMUGENに従ってアカウントを作ってみてください。

Web広告自動化のポイント②:Yahoo!広告

Yahoo!広告は、Google広告と比べると機械学習による自動化はあまり進んでいない広告媒体です。機械学習の精度が比較的低いため、自動化に任せてしまうとかえって成果を悪化させる危険があります。
特に検索広告では、過去30日間で30件以上のコンバージョンが蓄積されているキャンペーンでのみ自動入札を導入することをおすすめします。
ただし、動的検索広告だけは例外で、動的検索広告は広告見出しが自動で生成されるため、元々自動入札との相性が良く、コンバージョン数が少なくても自動入札がうまく機能しやすくなっています。
Yahoo!検索広告で自動入札を試すなら、まずは動的検索広告から導入してみてください。

Web広告自動化のポイント③:Facebook広告

Web広告自動化のポイント③:Facebook広告
Facebook広告は、自動化を前提としたアルゴリズムが組まれているため、自動化との相性が最もいい広告媒体です。
特に入札単価の調整については、デフォルトで自動入札が機能するようになっており、手動で入札単価を設定することは基本的にありません。
また、Facebookだけでなく、Instagramやその他提携サイトでも広告を掲載することができますが、どの広告枠に広告を掲載するかの選択も、デフォルトでは自動配置となっています。
Facebook広告の自動化のコツは、Facebookが持つ膨大なデータと機械学習アルゴリズムの精度を信じて、とにかく媒体に任せてしまうのが一番です。
しかし、媒体に任せるといっても、機械学習が進みにくいアカウント構成にしていては、Facebook広告本来のポテンシャルが発揮できません。
Facebook広告で機械学習を促進させるには、ターゲティングを細かくしすぎないようにして配信対象をなるべく多くしたり、掲載する広告枠をすべて自動配置にしたりと、媒体側がより多くのデータを蓄積できるようにアシストしてやるのがコツです。

Facebook広告は非常に細かなセグメントでターゲティングができるため、狙いすましたごく狭いセグメントだけに広告を配信するということをやってしまいがちなのですが、これだと媒体側にデータが溜まりにくく、機械学習が進みません。
逆に、ターゲティングを広めに取ることで、より多くのデータが蓄積されるため、最適化を促進させることができます。
人間が細かく手を出しすぎることのないように、媒体側に選択の余地を与えてやることで、Facebook広告の自動化をうまく使いこなすことができるはずです。

Web広告自動化のポイント④:LINE Ads Platform(LAP)

LINE Ads Platform(LAP)は、Google広告とYahoo!広告の関係に近く、同じSNS媒体であるFacebook広告と比べると、機械学習による自動化が進んでいない媒体です。そのため、今でも手動入札による運用が比較的多くなりがちなのですが、LAPももちろん、他の媒体と同様に自動化を活用することができます。

LAPが推奨する自動入札導入の条件は、キャンペーン単位で40件以上のコンバージョンデータが蓄積されていることです。他の媒体と比べても必要なコンバージョン数が多いため、自動化を導入するのがなかなか難しい媒体と言えます。
しかし、最近ではLAP for Publishersという、LINEが持つ広告枠だけでなく、LINEの提携サイトやアプリの広告枠にも広告を掲載できる機能がリリースされ、より多くのインプレッションを稼ぐことができるようになりました。
そのため、Facebook広告で広告枠の自動配置を使うように、LAPでもLAP for Publishersによって掲載面を増やすことで、データが蓄積されやすくなり、比較的少ないコンバージョン数でも自動化が効きやすくなってきます。
また、リターゲティング配信のみで成果が上がらないという場合は、類似オーディエンス配信など、配信対象を拡大することでより多くのデータが蓄積でき、逆にCPAを下げることができるという検証結果もあるようです。
自動化の導入が難しい媒体ではありますが、基本的なコツとしてはFacebook広告と変わらず、より多くのデータが蓄積でき、かつ媒体側に任せる余地が大きい運用をするのが、自動化をうまく使いこなすコツと言えるでしょう。

Web広告の自動化のポイントまとめ

今回は、Web広告運用の自動化のコツについて、媒体ごとに分けて解説してきました。
媒体ごとに自動化のアルゴリズムが異なるため、媒体の特性に合わせた運用を行うのが一番なのですが、どの媒体でも共通して言えることとしては、「データを蓄積しやすいアカウント構成にする」ことです。
自動化はすべて機械学習を活用して行われていますから、データの蓄積が最も重要なのは間違いありません。
自動化の導入に抵抗がある方や、自動化の導入で失敗経験がある方は、一度自動化に合わせたアカウント構成を試してみることをおすすめします。また、大切なことは機械学習の効果が出るまで待つことです。自動化を導入すれば、まずはデータ蓄積が必要になりますが、通常この期間は成果が下がります。そこで慌てて変更を加えたりするとまたデータ蓄積がやり直しになってしまいます。機械学習をうまく活用し、自動化で成果を上げるには、頻繁な変更は避け、最低3日、できれば2週間は待つ必要があります。

自動化にはまだまだデメリットもありますが、今後主流になっていくことは間違いありません。今回ご紹介したようなコツを実践して、自動化とうまく付き合える運用を目指してみてください。