広告運用の工数を削減したい!と思ったときに見直すべきポイントとは?

Tags: 工数削減 広告運用

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広告運用は、日々細かな分析やメンテナンスが必要不可欠であり、
「時間と工数が掛かってしまう…」と悩まれている広告運用担当者様も多いのではないでしょうか。
そこで今回は、実際に広告運用を行う上での工数を削減するポイントや具体例などをご紹介します。

アカウント構成で運用工数削減

まず広告運用の工数を削減する上で大切なポイントは、
「運用目的に沿ったアカウントを構成すること」です。
アカウントを構成することで、運用に割く時間を短縮することができ、
コストパフォーマンスに見合った運用をすることができます。
実際に、具体的にどういった意識を持って、
どのような設計を行っていくべきかを順にご紹介していきます。

①直近半年間で行う施策を整理し、施策を反映させやすい設計を行う

1つ目は、直近半年間をベースに改善施策を反映させやすい設計で
アカウントを構成することです。
広告運用においては、その都度の成果が数値として管理ができるようになるため、
数値実績をもとに次回のアクションプラン(改善施策)を決めて遂行する
といった運用フローで回すことができます。

例えば、施策の内容や課題改善施策等が整理されておらず、
反映のないアカウントであれば、
改善施策を打つまでにタイムラグが生じてしまい
工数が倍以上かかってしまう恐れもあります。
決してやみくもに運用するのではなく、
出た成果の数値をもとに
半年先までの施策を反映させやすいアカウントとして構成することで、
運用フロー自体がシンプルになり、
広告運用の進行がスムーズに行うことができます。

良くも悪くも全て数値として表れるので、
数値と向き合いながら戦略に沿ったアカウント構成を進めていきましょう。

②分析や報告に用いるレポートが作成しやすい設計を行う

広告運用の中で手間が掛かる工程の一つとして、
「分析や報告等に用いるレポート作成」が挙げられます。
成果分析→次回アクション(施策改善)のフローの生産性を高められると、
工数の負担は削減され、
違う工数に時間を割くことができるようになるので、
成果を出すまでの時間を短縮しやすくなります。

レポート作成がしやすい設計にするためには、
予想で構わないので仮のレポートを作成しながら
アカウント構成を構築することを意識しましょう。

③成果に強く影響するキーワードを選定し、品質スコアが最も高まりやすい設計を行う

広告運用の成果を上げるためには意図的に、 
成果を高めるキーワード選定をする必要があり、
そのキーワードこそが「品質スコアが高まりやすい設計」です。

品質スコアとは、
広告評価のことでキーワードごとに1~10段階評価で設定されています。
品質スコアを高めるためには、以下の要素を改良していきます。

「クリック率の向上」

「キーワードと広告文の関連性を強化」

「リンク先ページを修正し、質を高める」

中でも、「キーワードと広告分の関連性を強化」することが最重要で、
アカウント構成で意図的に結びつけることが可能であり、
関連性が強ければクリック率は自ずと向上されていきます。

また品質スコアを高めると、

・クリック単価が安くなる

・掲載順位が上位表示されやすくなる

・検索結果の1ページ目に表示されやすくなる

このようなメリットが生まれます。
つまり、品質スコアを上げると
「広告掲載を安い単価で、且つ上位表示が可能」になるので効率的な運用が可能となります。

リスティング広告の効果を高めるために、品質スコアの向上はとても重要なことであり、
工数削減を望まれている方であれば着手すべきポイントです。

媒体ごとの進捗管理を一元化させる

リスティング広告運用の業務をする上で、
複数のクライアントのレポート作成や
日々の進捗管理などの作業に多くの時間を割いてしまい
長時間労働をしてしまっている担当者も多いのではないでしょうか。

広告運用における無駄な工数を省くためには、
各媒体によって進捗管理を一元化させることをおすすめします。

各種媒体の進捗を一元化することで、
業務効率化を図ることができ、圧倒的な工数削減へと導いてくれます。

仮に、現時点でまだ手動で進捗管理等の業務を行っている場合には、
早急に管理の一元化を試みましょう。
広告運用をする上で大切なポイントは、
なるべく無駄な業務には着手せずに、運用担当者が価値の高い業務に取り組み、
施策改善を素早く回していくことです。

着地予想・目標との乖離などの指標を自動計算

運用型広告でコンバージョン獲得のような目的を果たすために、
機械学習(人工知能・AI)を用いて
「正確且つ最速」に目的達成に努めることも可能です。

例えば、自動的に入札単価を設定する「自動入札機能」や、
複数の広告配信から決まる
「配信広告の決定」などがこの機械学習に該当します。

特に売上予想や目標の指標を立てるには、

・コンバージョン率

・受注までのリード期間

・ユーザーが興味を示すタイミング

・商品別、月別の売上

などといった細かなデータを揃える必要があります。
分析に使うデータ量は数十億種類ともいわれており、
人間が同様に対応して手動で入札単価を決めるのは現実的ではありません。

しかし、自動入札機能を導入することによって、
デバイスや時間帯などの細かいデータを分析して、
最適な入札単価を割り出してくれます。

データ処理、Fact抽出は自動化させ改善策に時間をかける

以上のことから、広告運用の工数を削減するには、
データ抽出やFact抽出に時間を割くのではなく、
集めたデータをもとに
施策改善に活かす方に時間を費やしていくことに重要視するべきです。

広告主の目的や方針に沿って改善策を練っていくわけですが、
そこには明確な分析・改善施策の提案力や適確な構成力が必須になります。

そこで私たち「Shift」では、広告担当者様のさまざまなニーズに応えるべく、
各企業様のビジネスに見合ったご提案やコンサルティングを提供しております。
「より効率的に広告運用をしていきたい」や
「プロ目線からのアドバイスが欲しい」などとお考えのご担当者様は、
是非一度私たちにご相談ください。

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