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リスティング広告のhagakure(ハガクレ)構造とは?

『リスティング広告アカウントをhagakure(ハガクレ)化すると良い』という話が出始め、ずいぶん経ちました。

一方、まだhagakure化されていないアカウントも多々見受けられます。

 

そこで、改めて

  • hagakureって何?
  • どんなメリットがあるの?
  • hagakure化しない理由は?

についてまとめてみました。

リスティング広告の効果を上げたいとお考えの方の参考になれば幸いです。

 

 

『hagakure(ハガクレ)』とは

hagakureとは、Googleが推奨するAdWordsのアカウント構造です。

 

以前は『1広告グループに対し、1キーワード、広告のリンク先URL1つ』というアカウント構造が管理しやすく主流となっていましたが、hagakureは『広告グループ単位で、同じテーマを持つ広告やキーワード(異なるマッチタイプも含む)をできる限りシンプルにまとめる』というアカウント構造です。

 

これはGoogle Adwords、Yahoo!スポンサードサーチだけでなく、YDN・GDNのディスプレイ広告にも通ずる考え方です。

 

 

なぜhagakureが推奨されるようになったのか

それは、リスティング広告運用の考え方が『いかにデータを収集・蓄積をし、データを改善に活かすか』というデータドリブンな考え方に移り変わってきているからです。

 

細かく広告グループを分けることで、キーワード単位の細かな最適化を行うことももちろん重要です。

ですが、広告グループが細分化されればその分、データの蓄積も遅くなります。

データの蓄積が遅くなると「改善が必要かどうか、データが溜まるまでしばらく待つ」という検証期間が長くなり、PDCAを回す速度が遅くなります。

多くの企業がリスティング広告に取り組むようになった今、改善速度を競合よりも上げることがより重要となってきているんです。

 

また、特にGoogleは広告の自動化機能の拡充・精度向上に意欲的で、1つ1つの広告グループを手動で最適化するよりも、蓄積されたデータを元にGoogleが学び判断・調整する方が効果を最大化できることも増えてきました。

 

 

具体的に、hagakure化により起こること

メリット

インプレッション数が集約し、品質スコアが改善する

広告の品質スコアを評価する指標の1つに『推定クリック率』があり、この値は広告の過去のクリック数とインプレッション数の影響を受けます。

各広告グループに分散されていたインプレッション数が1つの広告グループに集約されることで、評価されやすくなります。

 

広告文・クリエイティブのPDCAを素早く回せる

先ほど述べた通り、1つの広告に対しデータの蓄積される速度が上がるため、より早く検証・改善を行えるようになります。

 

運用工数を減らせる

1つ1つのキーワード・広告グループの入札管理に運用工数(作業時間)の多くを割いている広告運用者が、作業ではなく分析・改善に時間を使うことができるようになります。

 

 

デメリット

アカウントの組み直しが大変

キーワード数が膨大にある場合、どのキーワードをまとめるか、どのような構成にするかを一から検討するため、構築には時間を要します。

 

hagakure化直後は、最適化されるまで時間がかかる

運用開始直後、十分なデータが蓄積されるまでは、これまでの数値よりも大きく上下することがあります。

場合によっては全体のインプレッション数も減り、安定するまでに慌ててしまうこと。

 

広告文とキーワードの整合性が下がる

1広告グループ1キーワードの構造と異なり、『広告文に必ずキーワードを含む』という、手動での広告文最適化ができなくなります。

 

 

デメリットを上回るメリットがhagakureにはある

hagakureによるメリット・デメリットをお伝えしてきましたが、『品質スコア改善により広告ランクを上げる・PDCA速度と精度の向上』というメリットの方がはるかに大きいと考えます。

 

また、デメリットの中でも『広告文とキーワードの整合性』は、自動でキーワードと広告文を対応させる広告カスタマイザ(アドカスタマイザー)を使用することで解消できます。

画像引用:https://support.google.com/adwords/answer/6072565?hl=ja

 

他のデメリットも、比較的閑散期に取り組む等、影響の小さい時期に実施することで最小限の影響に抑えられるかと思います。

 

  • これから新規で作成していくアカウント
  • 既存の広告グループをまとめてないアカウント

については、hagakure構造による効果最大化に是非取り組んでみてください。

 

 

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