小売事業者向けのスマート入札
自動入札は、理屈の通らないブラックボックスではありません。設定された目標を、与えられたシグナルにもとづいて最適化する仕組みです。うまくいかない原因のほとんどは、誤った目標を設定していること、あるいは目標を頻繁に変更しすぎていることにあります。
Shoppingで重要になる入札戦略
| 戦略 | 最適化の対象 | 適した状況 |
|---|---|---|
| クリック数の最大化 | クリック数のボリューム | 新規アカウントでデータを蓄積したいとき |
| コンバージョン数の最大化 | コンバージョン件数 | 予算が一定で、コンバージョン価値にばらつきが少ないとき |
| コンバージョン値の最大化 | 売上 | 予算が一定で、購入単価にばらつきがあるとき |
| 目標ROAS | 一定の費用対効果を保った売上 | ボリュームよりも効率の目標を重視するとき |
| 目標CPA | コンバージョン単価 | 商品単価が均一で、1件あたりの上限コストを決めたいとき |
購入単価にばらつきのある多くの小売事業者にとっては、目標ROASを設定したコンバージョン値の最大化が最終的な着地点になります。ただしそのためには、コンバージョン値が正しく計測・送信されている必要があり、この工程こそ多くのアカウントで見落とされています。
学習期間とは
学習期間とは、大きな変更を加えた後に、入札戦略が再度推定を行う期間のことです。ペナルティではありませんし、必ず7日間と決まっているわけでもありません。新しい条件下で十分な直近データが集まった時点で終了します。重要なのは、この期間中の結果は判断材料にならないということです。
CSSの切り替えでは学習期間は発生しません。キャンペーンの履歴、コンバージョンデータ、学習済みのパターンはそのまま維持され、アルゴリズムはオークションが割安になったことを検知して数日以内に調整するだけです。
学習がリセットされる要因
- 入札戦略そのものを変更する。
- 1回あたり20％を超えるような大幅な予算変更を行う。
- 目標ROASまたは目標CPAを大きく変更する。
- キャンペーンを再構成する、または商品をキャンペーン間で移動する。
- コンバージョントラッキングや計測している価値の内容を変更する。
守るべき運用の型
変更は一度に1つだけ行い、効果が測定できるようになるまで待ち、それから次の変更に進みます。地味なやり方ですが、成果を積み上げていくアカウントと、成果が上下に振れ続けるアカウントを分けるのは、ほぼこの差です。とりわけCSS切り替え後の2週間は、この原則が強く当てはまります。この期間は放っておいても本来の効率改善が現れてくるため、手を加えれば、その成果も悪化も、すべてその操作のせいだと受け取られてしまうからです。