(後編)Google検索広告で一般ワードの成果を出す方法とは!?

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前編では、検索広告はもはや単なるキーワードターゲティングの広告ではなくなったというお話をしました。

より適切なターゲットに適切なメッセージを届けるため、ユーザーが発する情報(シグナル)を機械学習しているからです。

(前編)Google検索広告で一般ワードの成果を出す方法とは!?

どうすれば一般ワードで成果を出せるのでしょうか。
まずは戦い方を学ぶ必要があります。

後編では、一般ワードで成果を上げるために
機械学習が正しく機能する環境をつくり、自動入札をうまく活用するために行うべきステップについてご紹介します。

 
 

アカウント構造

いわゆるHagakureと呼ばれるものです。

基本は1コンテンツ = 1広告グループ = ユニークな広告文となる構成を目指します。
それにより、効率的に機械学習が進みやすくなります。

必然的にキャンペーンの構成もシンプルなものとなります。
分けるとすればキャンペーンでしか設定できない項目で分けましょう。

具体的には以下のようなものとなります。

  • 予算
  • 配信エリア(と訴求)
  • 言語
  • 入札戦略 など

 

広告文・広告表示オプション

広告文は3本以上の設定が推奨されています。

本質的には広告文のパターンを増やし、検索意図とのマッチ度合の向上を狙いたいため、
言い回しが異なる似た広告文を設定するのではなく、訴求の異なる広告文を複数設定する方がいいです。

また広告文のローテーションは「最適化」を選択しておきましょう。
これで検索意図に適した広告文を自動的に表示してもらいやすくなります。

広告表示オプションについては、設定できるものはすべて設定するぐらいの考え方でいいと思います。

広告の視認性が上がり、クリック率が上昇しやすくなります。
それにより、「広告の品質」が上がりやすくなり、掲載機会の最大化やCPCの低下が期待できます。

 

自動入札

アカウント構成と広告クリエイティブが整えば、自動入札の導入準備ができました。

ビジネスの目標を理解し、それにあった入札戦略の設定をオススメします。

「さまざまな自動入札戦略」

Googw広告ヘルプ引用:自動入札機能について
https://support.google.com/google-ads/answer/2979071

コンバージョンデータが少ない場合でも自動入札が利用できますが、ある程度の母数がなければ初期学習が長引いたり、コンバージョン単価変動幅が大きくなってしまうことがあります。

掲載結果を正確に評価するには、1 か月以上の長い期間に 30 回以上のコンバージョン(目標広告費用対効果の場合は 50 回以上)を獲得していることが推奨されます。

Google広告ヘルプ引用:スマート自動入札について
https://support.google.com/google-ads/answer/7065882

 

ユーザーリスト

自動入札を導入したら、機械学習のシグナルにユーザーリストの情報も使用できるように、モニタリングでユーザーリストを設定しましょう。

自動入札は、さまざまなシグナルを利用してオークションごとに入札単価を決定しますが、

リマーケティングリスト・類似ユーザーリストの成果(サイト訪問履歴の有無)についてはユーザーリストを設定しないと参照されない
ということを覚えておきましょう。

主なリストには以下のものがあります。

  • 検索広告向けリマーケティングリスト
  • 検索向け類似ユーザーリスト
  • スマートリスト(Googleアナリティクス連携が必要)
  • カスタマーマッチ(ハッシュ化した顧客データのアップロードが必要)
  • 購入意欲の強いユーザー層

 

キーワードのマッチタイプを拡大

自動入札の初動はCPAやROASが不安定になることがありますが、その時期を耐えられれば最後にキーワードのマッチタイプを変更して、ターゲットを拡大しましょう。

そうすることで、広告文と検索語句のパターン(機械学習するデータの量と種類)を増やし、効率的な機械学習を促進されます。

部分一致、もしくは絞り込み部分一致がオススメですが、投下できる予算の範囲や目標CPAなどの目標内で適切なターゲットを設定しましょう。

ここでうまく機械学習が進んでいるかどうかで成果に差が出てくるものと思いますが、
拡張した検索語句でも獲得できるようになれば、一般ワードでも成果を出せるようになるでしょう。

本日のまとめ

機械学習が進みやすい環境をつくって、部分一致ワードを活用できるかどうか。

それが一般ワードの成果を上げるためには大切やけんね!

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