すべての広告主の手に機械学習を!マーケティング関連プロダクトについて

レスポンシブ検索広告


引用:Adhark Blog
レシポンジブ検索広告とは、見出しと説明文の組み合わせを、Googleの機械学習技術があらゆる検索語句に対し自動的にテストを行い、最も効果的パターンを学習した上で的確な広告配信を行うものです。

このため、ユーザーが同じ語句で検索した場合も、ユーザーの「背景情報」「状況」によって異なる広告配信が行われます。
設定方法は、広告見出しを最大15 種類と説明文を最大 4 種類入力するだけです。

効果のほどはと言うと、Google の内部データでは、平均で獲得クリック数が最大 15% 増加しているそうです。この機能の特徴から、クリック数の母数が増加したと言うよりも、ムダなインプレッションが減ったことによるCTRの上昇と予想がつきますね。

日本語のレスポンシブ検索広告は、今後順次提供を開始される予定です。

動画広告のブランドリフト最大化


引用:Adhark Blog
ブランドリフトの説明をする前に、ブランディング広告の説明します。特徴は以下の通りです。

ブランディング広告とは

1.企業そのものや、商品・サービスのブランドイメージ向上を目的とする広告
2.認知度、好意度、購入意向を持つことなどがゴール
3.直接的・短期的な売上が目的となるレスポンス広告とは対の関係
このように「ブランドのイメージの向上」を目的とする広告のことです。

ブランドリフトとは

ブランドリフトとは、ブランディング広告に接触したユーザーが接触していないユーザーに比べてブランドへの態度がプラスであるかを調べ、広告効果を測る指標です。

ブランドリフトの目的

この方針の目的は、「動画広告の視聴が購入検討につながる可能性が特に高いユーザーに、広告を表示しやすくする」です。

世界のユーザーがYoutubeで動画を視聴する時間は、1日10億時間を超えるそうです。また、買い物をする際に情報などをを求めてYouTube にアクセスする傾向が近年増えてきています。
例えば、Googleの調査によれば、自動車購入者の半数近くが、購入を決める前に YouTube で情報収集すると回答しており、ミレニアル世代の半数近くは、食材を買いに行く前に料理のヒントを求めて YouTube にアクセスしているそうです。

この高い期待値を成果に変えるために、「機械学習」で最大限の関連性とパフォーマンスを実現させる予定です。

「ブランドリフトの最大化」は現在ベータ版が提供されており、年内にはすべての広告主に提供予定らしいです。

ローカル キャンペーンで来店を促進


引用:Adhark Blog
ローカル キャンペーンは、来店の促進に特化した新しいキャンペーンタイプです。AdWords では、広告をクリック、表示した後に来店したユーザー人数のデータを使用した広告コンバージョンなるものが存在します。

商品購入が最も多く発生するのはやはり実店舗で、店舗によってはECサイトをを持っていないというケースもあります。多くの広告主にとって、店内イベントの時期など、実店舗への来店促進は特に重要です。

Googleの調査によると、「近くの〇〇」という検索は、 過去3年間で8倍に増加、買い物客の80% はすぐにほしいものがあれば実店舗に足を運ぶという結果が出ています。

ローカルキャンペーンは、店舗の住所や広告クリエイティブなど最小限の情報を設定しておくだけで、さまざまな掲載先でより多くの顧客を店舗に呼び込めるよう、自動的に広告が最適化されます。

ショッピング キャンペーンの成果を最大化


引用:Adhark Blog
指定した目標を基準に入札単価などを最適化できるスマートショッピングキャンペーンがすでに提供開始されていますが、これから数ヶ月以内に、この機能がさらに改良され、複数のビジネス目標に基づく最適化が可能になる予定です。

従来はコンバージョン値の最大化のみでしたが、今後は「来店数」「新規顧客の数」を目標値として設定できるようになるそうです。
機械学習により、様々なデータを元に目標に繋がるクリックを予測し、それに応じて入札単価が自動調整されます。

海外では数々のブランドがすでにスマートショッピング キャンペーンを導入し、実際に広告費用効果、売り上げなどが向上した結果が出ているそうです。例えばeBay傘下のGittiGidiyorの場合、キャンペーン管理にかかる時間を削減しつつ、広告費用対効果を28%、売上を 4% 向上させた実績があります。

まとめ

今回はマーケティング関連プロダクトの機能についてまとめました。今後も何かしらの自動化が進んでいくと思われます。ですので、常にニュースをチェックしながら最新の情報を取り逃がさないようにしましょう。

新しい機能を使いこなすには時間がかかりますが、実際に効果が出ているものも多くありますので、ぜひチャレンジしてみてください。

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