運用型広告
Google・Yahoo!のリスティング広告はもちろん、Facebook・Instagram・LINE・XなどのSNS広告も運用が可能です。
広告運用

皆さん、Google広告のP-MAX(パフォーマンス最大化キャンペーン)、最近の成果はいかがでしょうか?
「自動化が進んで便利だけど、詳細なデータが見えにくいから、次のアクションが打ちづらい…」と感じている担当者の方も多いのではないでしょうか。
P-MAXを真の「パフォーマンスMAX」に導くには、AIをいかに効果的に“育てるか”が鍵になります。
そこで今回は、弊社で複数のアカウント運用を通じて確かな成果につながった、P-MAXの運用を劇的に改善させる2つの具体的な施策を、事例を交えてご紹介します。(基本的なP-MAXの説明は割愛しますので、すぐに実践的なノウハウに飛び込みたい方はぜひお読みください!)
目次
P-MAXのポテンシャルを引き出すために、私たちが実践しているのは以下の2点です。
P-MAX運用では、最低2つのアセットグループを並行して動かし、常にパフォーマンスの比較検証(ABテスト)を行うことを強く推奨します。
検証軸は主にこの3つです。
この中で、特に成果の分かれ目になりやすいのがオーディエンスシグナルの使い方です。
P-MAXのオーディエンスシグナル(広告主のデータ、興味関心、デモグラフィック情報など)は、ディスプレイ広告のような「この人を狙って配信する」ためのターゲティング設定ではありません。
これらはすべて、「最適化を担うGoogle AIの学習を加速させるため」「想定外の有効なセグメントを発見させるため」に、ヒントとして与える情報です。
ポイント: 盲点になりがちですが、シグナルはあくまで”ヒント”。思い込みを捨てて、どんどん異なる設定でABテストを行い、AIの学習を促すことが重要です。
ある美容系の案件(脱毛)では、運用開始当初は獲得単価(CPA)が高止まりしていました。
そこで細かい改善を重ねつつ、特に効果的だったのが、既存顧客リスト(電話番号など)をオーディエンスシグナルとして共有したことです。実数ベースの強力なコンバージョン(CV)データが最適化に加わった結果、CPAが開始当初から比べて大幅に改善しました。
別の美容系案件では、ROAS改善を目標としていました。 社内の他部署(SNS運用や顧客データ分析担当)から、「40代以上の女性の成約率と顧客単価が高い傾向にある」という実績ベースの情報を得ました。
これをヒントに、
という形でABテストを実施。結果、獲得単価を抑制しつつ、ROASも継続的に改善するという大きな成果につながりました。
昨年より順次実装されている「検索テーマ」機能は、P-MAXのリーチを広げ、成果を安定させるための強力な武器となります。
P-MAXは通常、アセットやランディングページ(LP)の内容に基づいて、成果が得られそうなプレースメントや検索語句をAIが自動で予測します。
検索テーマは、このAIの予測の外側から情報を与える役割を果たします。これを利用することで、これまでリーチされていなかった関連性の高い検索クエリにも広告を配信できるようになります。
この結果、Bグループがメインのアセットグループ(A)と同水準のCVRやCPAで獲得に貢献。これまで取りこぼしていた潜在層の掘り起こしに成功しました。
こちらも両グループが競合することなく、安定した成果を出し続けています。
検索テーマ機能には、狙いたいターゲットの周辺ワードや、関連性の高い興味関心を設定するのが成功の秘訣です。
「パフォーマンス最大化」の名を冠するP-MAXですが、自動入札や他プラットフォームの自動化キャンペーンと同様、導入すれば放っておいて勝手に成果が出る、というものではありません。
成功するかどうかは、機械学習がより良い学習を進めるために、運用者がどれだけ有用で戦略的な情報を与えることができるか?どうAIを育てていくか?にかかっています。
ぜひこの機会に、「ABテスト」と「戦略的な検索テーマの活用」を実践し、貴社のP-MAXをさらに上のレベルへ育ててみてください!

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