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2020.01.30

Google 広告の基本と運用のポイント

Google は検索サービスとして、FacebookはSNSの雄として有名ですが、インターネット広告においても2社は圧倒的な存在です。SaaS を提供する企業でもデジタルマーケティングを行う際には、必ず候補に入ってくるでしょう。

なぜ Google と Facebook なのか?

Google は検索エンジンとして、Facebook はSNSとして圧倒的なユーザー数を抱えています。そして、両者は収益の多くを広告から得ています。圧倒的なデータ量を保有し、企業が広告で成果を出せるように機械学習の「最適化」を進めています。
それによって得られた利益を再投資し、機械学習の精度をさらに高めるという好循環を回しているため、他の追随を許しません。

本記事では、特に前者の Google広告の現状とその活用方法についてご紹介します。
Google 広告で機械学習を活かした広告運用のために、どのようなことを実践していけば良いのでしょうか?

コンバージョンを定義する

広告で得たいゴールは何でしょうか? ネットショップであれば商品の注文。SaaS であれば、サービスの会員登録や資料請求。アプリであればダウンロードなどです。

重要なのは「お金に換算できるもの」をコンバージョンの最重要指標にすることです。無料トライアルやダウンロードで、それだけでは金銭的価値がなかったとしても、その後コンバージョンに至り、将来もたらされる売上をコンバージョンの価値とすることができます。
また、経営層や他部署のステークホルダーが価値を確認しやすいシンプルなゴールを設定することで、認識のズレが起きないようにできるのです。

機械学習に適したアカウント構成に

コンバージョンを決めたら、広告を作成し、配信していきます。 ここで重要なのは、機械学習に最適なアカウント構成にすることです。具体的には、できる限りシンプルなアカウント構造を設計します。広告グループの数を減らすことで、データを分散させず、データ蓄積を優先し、PDCAを速く回せるようにします。

一昔前は キーワードに合わせてキャンペーンや広告グループを細かく分けて運用することが基本でした。しかし、機械学習の精度があがるにつれ、改善速度をあげることが良い結果をもたらすようになったのです。勘や経験を頼りに細かい設定を都度変更してテストするよりも、機械学習に任せた方が何百倍、何千倍の配信方法をテストできます。

広告文のバリエーションを作る

機械学習を進めるために、広告文のバリエーションを複数用意するようにしましょう。キーワードをたくさん作成しても、広告文がひとつしかないこともよくあるようです。

複数の広告文があれば、各キーワードと広告文のかけ合わせでバリエーションが生まれ、結果につながりやすいものをGoogleが自動でテストしてくれます。
1つしかなければ、バリエーションが生まれず、機械学習に活かせません。
そして、評価される広告文を作るには、色々作って試すしか方法がありません。具体的には、1つの広告グループに3〜5本の広告文を用意しましょう。

リマーケティングで効果をアップ

サイトを訪問したことのあるユーザーの行動データは、Googleアナリティクスに保存されています。
そのユーザーデータをGoogle広告で活用することで、サイトを訪れたことがあるユーザーを分類し、サイトでのユーザー行動に基づいて、Google ディスプレイ ネットワーク キャンペーンで関連性の高い広告を配信できます。

Google アナリティクスの管理ページのプロパティの項目にある 「Google 広告とのリンク」より行えます。

広告表示オプションの設定

広告表示オプションは使っていますか? 広告表示オプションとは、Google 広告の広告文の下に見出しや説明文だけではカバーできない情報(テキストやリンク、住所、電話番号など)を表示することができるオプションです。
具体的な情報を表示することでコンバージョン率アップや広告の品質ランクのアップにつながりますので、是非設定してみましょう。

動的検索広告の活用

ユーザーの検索は多様であり、しかも常に変化しています。広告運用の担当者が一人ですべてを追いかけるのは不可能です。
そんな時、動的検索広告が便利です。動的検索広告で、ランディングページを指定すれば、ページのコンテンツを活用し、なんと自動的に見出しを作成し、検索結果に表示してくれます。 手動で登録しきれない検索バリエーションも動的検索広告を活用することで、補ってくれるのです。

動的検索広告は、広告グループを作成する際に、「動的広告」を選択することで動的検索広告を作成できます。

終わりに

いかがでしたか? Google 広告は、以前は細かい設定をチューニングし続ける必要があり、広告運用専門の会社に委託するケースも多く見られました。しかし、現在は配信方針などを設定しておくことで、AI が少ない労力でテストを回し、改善していけるようになりつつあります。機械学習で削減した工数で人にしかできない施策をしっかり行い、成果を高めましょう。
デジタルマーケティングを考えているようでしたら、是非一度Google広告を試してみてください。

ネット広告運用“打ち手”大全 では、本記事で紹介したような実践的な内容がたくさん掲載されています。もし広告担当者になったら読んでみることを強くオススメします。