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WEB広告

AIにまかせて3ヶ月リスティング運用してみた

今回はgoogleのリスティング広告をAIに最適化した事例を紹介します。
前回の記事でhagakure構造について書きましたが、その設定をした上での記事です。

今回のキャンペーンでは、フォームの到達とフォームでの送信の合算数がコンバージョンとなります。

 

コンバージョンはフォームの入り口にも設定

 

集計を目的としたコンバージョンだったらサンクスページをコンバージョンに設定すればOKです。

今回はAIを最適化するため、コンバージョンページはフォームの入力ページとサンクスページに設定しました。

フォームの入力画面に訪問する人は申し込みの意思があるわけだし、そこで離脱したとしてもそれはフォームに問題あってのものならコンバージョンとほぼ同等の価値はあると考えたのです。

この設定でコンバージョンポイントが増えたため、機械学習を効率的に働かせました。

 

運用開始後の工夫

 

 Googleからのサジェスチョンを取り入れる

広告を運用していると、google側から改善のための提案が届きます。

こういうキーワードを入れると効果が見込める、広告の中にコールアウトを入れましょうなどといった内容です。

基本的には積極的に取り入れ、ブラッシュアップをしていきました。

 

広告ランク6未満は切り捨てる

 

リスティングの出稿が始まると、キーワードごとに広告ランクというスコアが表示されます。

広告ランクとは、最初は6から始まって、クリック率などの様々な要因で10段階で変動します。

googleはよくクリックされる広告を表示する方が売り上げは伸びるわけなので、質が高いクリックされやすい広告はランクが上がっていきます。

入札単価✖︎広告ランクのスコアで他の相手と競うわけなので、

入札単価が低くても、高い入札単価の相手に勝てるケースが出てきます。

200円でも広告ランクが81600)あれば、300円で広告ランクが51500)に勝てるということになります。

なので、基本的に広告ランクが6未満でよほど効果が出ているキーワード以外は切り捨てていきました。

 

インプレッションシェア損失率を意識する

 

効果があるキーワードが発見できたら、このキーワードに予算をぶっ込みたいとは誰もが考えます。

そんな時の判断根拠の1つがインプレッションシェアです。

AIが調整しているとはいえ、ベースになる入札単価や広告ランクが低いことで広告の表示機会を損失しているかがわかります。

ここの数字を見ながら、改善が見込めるキーワードは入札単価を上げるといったことをやりました。

 

そしてやってきた最適化の時

 

そんなこんなで出稿しているうちに、確かに変化が出てきました。

フォームの入力画面に到達する人のコンバージョン単価(青の線。低いほうが良い)がみるみる安くなっていったのです。

1,800円ほどで始まったCV単価が、800円くらいまで下がっています。

 

また、クリック率(赤の線。高いほうが良い)も緩やかに伸びているので成功と言えましょう。

 

CVの内訳を見ると、フォーム到達したCVとサンクスページにたどり着いたCVに乖離がありました。
つまり、フォームには人を送り込めているが、フォームで離脱する人が多いというデータが出ましたので、次はEFOをやっていきましょうということになりました。