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P-MAX キャンペーンを管理する方法

Google の P-MAX キャンペーンは、広告の世界で大きな反響を呼んでいます。これは、1 年足らずで製品の一般提供 (2021 年 11 月) から強制移行 (2022 年 9 月) に移行するという、これまでに見た中で最速のメジャー ローンチの 1 つです。ここでは、PPC タウン ホール エピソードでの Google 社員を含む、多くのお客様や PPC 専門家との対話から得たヒントをいくつか紹介します。

コントロールは広告システムの周辺にシフトしている

P-MAX キャンペーンは、Google 広告で利用できる最も自動化されたキャンペーン タイプの 1 つであり、管理の欠如は広告主が懸念する主な原因の 1 つです。

しかし、当社の創設者である Fred Vallaeys が彼の最近の著書「Unlevel the Playing Field, the Biggest Mindshift in PPC History」で述べているように、自動化された PPC の時代にも広告主のコントロールは存在します。彼らは全体像を重視し、詳細を重視するようになったのです。次のように考えてください。

  1. ビジネス目標に関連する正しい目標を設定します。
  2. よりタイムリーで詳細なコンバージョン情報を Google AI にフィードします。
  3. Google がクリエイティブを生成し、広告をクエリに一致させるために使用する構造化データとフィードを最適化します。

自動化には学ぶためのスペースが必要

歴史的に、PPC のベスト プラクティスは、厳密にテーマ化された広告グループで完全一致キーワードを使用して、キャンペーンを完全に制御することでした。P-MAX では、キーワードも静的広告もないため、この戦略をエミュレートするのはかなり困難です。代わりに、機械学習はどのクエリが関連性があるかをその場で判断し、それぞれに対して動的な広告を生成します。

したがって、Performance Max の制御の欠如に対するお決まりの反応は、自動化を支配し、20 年以上にわたって厳密に制御してきた私たちが慣れ親しんできたように動作させる方法を模索することかもしれません。

しかし、Kasim Aslam のような一部の広告主は、最近の PPC タウンホールで、マシンに実験の余地を与えることはそれほど悪いことではないかもしれないと指摘しました。小さな箱にノミを入れるようなものです。ノミは体高の 150 倍の 8 インチも跳ぶことができます。しかし、1 インチの高さの箱に入れると、それよりも高くジャンプしないことを学習し、潜在能力を無駄にします。PPCオートメーションと同じでしょうか?

どれだけ厳密に制御しても、マシンは、要求した結果を快適に生成できるトラフィックのスライスを特定します。最終的により多くの結果が必要になり、境界の一部を変更した場合、予測の信頼度が高いため、既によく知っている領域での運用を継続することを優先する場合があります。

したがって、マシンがある程度自由にテストできるようにし、予想外の場所で変換するユーザーを見つけて、可能な限り最大のインクリメンタルを達成できるようにすることには、言いたいことがあります。

これは、広告主が制約を受けていないときに機械学習がうまく機能している具体的な例です。Optmyzr が最近 1 億 7000 万件の広告を評価して、レスポンシブ検索広告 (RSA) が拡張テキスト広告に取って代わった影響を確認したところ、マシンに余裕を持たせることがコンバージョンの増加につながることは明らかでした。

主な理由は、RSA を使用した広告グループは、RSA を使用していない広告グループの約 2 倍のインプレッションを獲得したことです。これは、機械が広告をかなりの数の新しい検索に関連させることができたためです。コンバージョン率は約 11% 悪化しましたが、インプレッションの大幅な増加がそれを補って余りありました。

出典 (2022 年 5 月の Optmyzr 内部データ。13,671 アカウントと 170 万広告)

自動化が学習するのにかかる時間の予想を設定する

RSA と共有する広告制御の欠如に加えて、P-MAX には他にも多くの自由があり、広告主が試してみると神経をすり減らす提案になる可能性があります。

  • 広告主によって完全に書き出された広告ではなく、広告アセットで機能します。
  • 部分一致キーワードが検索キャンペーンで機能するのと同じように、キーワードの境界がほとんどない機能を果たします。
  • 入札は自動化され、上限 CPC の制限ではなく、広告主の目標によって決定されます。

マシンが何が機能するかを学習するには時間がかかりますが、人間の洞察を方程式に追加して学習をスピードアップするのが比較的難しいのはイライラします.P-MAX を最大限に活用するには、実験と学習に 2 週間の比較的負担の少ない時間が必要です。

エージェンシーと PPC マネージャーは、クライアントがこの待機の準備ができていることを確認する必要があります。この期待値を設定するには、クライアントに少し再教育する必要があります。なぜなら、業界は PPC の主な利点を、結果の即時性と、それに対応する即時の最適化を行う能力であると長い間宣伝してきたからです。ほぼリアルタイムでクリック数が報告されていることは引き続き確認できますが、マシンが実験と学習を行う時間ができるまで軌道修正を行うのは、間違った動きである可能性があります。

最適化を開始する前に、マシンに学習させる期間の計画をクライアントに知らせてください。

広告主は、マシンに時間を与え、まだ学習中のキャンペーンの絶え間ない微調整に干渉しないことを期待する必要があります。Optmyzr には、広告主が Google での実験を理解するのに役立つ優れたツールがいくつかあります。

クリエイティブ アセットがキャンペーンの成否を左右します

ターゲティングと入札の最適化は、歴史的に優れた PPC キャンペーンを実行する上で最も重要な要素でした。確かに、広告も重要でした。しかし、最高の広告を持っていても、それを間違ったオーディエンスに見せたり、お金を払いすぎたりすると、悪い結果しか得られません.一方で、適切なオーディエンスに適切な価格で表示される平凡な広告でも、十分な成果を上げることができます。

しかし現在、P-MAX では、広告主はキーワードも入札単価も選択しません。そのため、クリエイティブは突然、より重要な最適化手段になりました。また、テキスト広告のみを作成することに慣れていた多くの広告主にとって、動画広告も求められるようになっただけで気が遠くなることがあります。

お客様との会話で聞いたアドバイスは、完璧な動画広告よりも新鮮な動画広告を作成する方が重要だというものです。これは、広告が定期的に古くなり、成果を上げられなくなるソーシャル メディア広告によく似ています。

したがって、ここでのアドバイスは、動画広告について考えすぎないことです。携帯電話で簡単な広告を撮影したり、すでに持っているアセットを再利用したりできます。どちらも美しく見えないかもしれませんが、このマシンには、視聴者にこれらの広告をクリックさせ始める方法があります。見込み客がサイトにアクセスすると、ランディング ページで何年にもわたって行ってきたすべての努力が引き継がれ、それらの新しい見込み客が顧客になる可能性があります。

RSA などの広告フォーマット用にテキスト アセットを最適化する場合、Optmyzr は、頻繁に使用されるどのアセットがうまく機能しているかについての洞察を提供するだけでなく、現在のアセットが配信されていない場合に新しいコピーのバリエーションを提案することで、それをかなり合理化できます。

構造に柔軟性があります

まだあるもう 1 つのコントロールは、キャンペーンの構造に関連しています。

e コマースの広告主は、引き続きショッピング キャンペーンを使用して完全に管理することも、スマート ショッピング キャンペーンを P-MAX に移行することもできます (これも自動的に行われます)。過去にうまく機能していた構造の同じ概念は、引き続き機能します。

たとえば、利益率に基づいてさまざまなキャンペーンを維持することで、さまざまな目標 ROAS 値を設定して、会社全体の利益を最大化できます。フィードでカスタム ラベルを使用して、商品を異なるキャンペーン、アセット グループ、またはリスト グループに分割します。

このようなより高度な構造では、重要な最適化ステップは、Google 広告 アカウントが適切な場所に適切な商品を確実に配置することです。

常に変化する在庫や大規模な商品カタログを持つ広告主の場合、Optmyzr のショッピング キャンペーン ビルダーやショッピング キャンペーン リフレッシャーなどのツールを使用すると、面倒なアカウント構造のメンテナンスの多くを自動化でき、最終的に P-MAX の成功に貢献します。

いくつかの最終制御

広告主が引き続き P-MAX キャンペーンを管理できるいくつかの方法を次に示します。

マーケティングの目的と目標

コンバージョンが実際にどのようなものであるかについて、可能な限り最良のバージョンを Google に提供していることを確認してください。コンバージョン値のルールを設定してコンバージョン値をより正確に表すか、オフライン コンバージョン インポートを使用してさらに正確なデータを取得します。

キャンペーンの予算

予算をキャンペーンに割り当てることは引き続き可能です。P-MAX キャンペーン間で予算をシフトする、P-MAX キャンペーンと検索キャンペーンまたはショッピング キャンペーン間で予算をシフトする、さらには異なるプラットフォーム間で予算をシフトするなど、予算を最適化して費用を最大限に活用する方法はたくさんあります。その多くは Optmyzr で簡単に実行できます。

ジオターゲティング

自動入札を使用すると、従来はパフォーマンスが低かった場所でも、適切な価格でコンバージョンを獲得できるはずです。また、地域別の入札単価調整はスマート自動入札では機能しませんが、地域ごとに異なるキャンペーンを作成して、それぞれの地域でより良い ROAS または CPA の目標とクリエイティブ アセットを設定することができます。

フィード

フィードの最適化は、PPC を「全体像」レベルで管理する好例です。「昔ながらの」ショッピング キャンペーンでさえ、キーワードはありません。ただし、マーチャント フィードで商品を説明するために使用する言葉は、Google が広告を表示するクエリに影響を与えます。したがって、フィード管理は重要な最適化手法であり、Optmyzr には、フィードベースのデータの最適化を支援したいクライアント向けのベータ版があります。

オーディエンス

PPC でのターゲティングの元の形式はキーワードによるものでしたが、オーディエンスはターゲティングの重要性を増し続けています。既存のオーディエンスを指定すると、Google が新しいオーディエンス (既存のオーディエンスのリストにないもの) をターゲットにするのに役立ちます。または、P-MAX などのキャンペーンにとって重要なオーディエンスを追加すると、より良い結果を得るのに役立ちます。

アカウントのマイナス

P-MAX キャンペーンでは、システムに入力できる限り、除外キーワードが考慮されます。そのため、アカウント担当者に、キャンペーン レベルで除外キーワードをアップロードするよう依頼してください。また、Optmyzr などのツールを使用してアカウント レベルのネガティブ プレースメントを設定することで、ユーザーを誘導して広告をクリックさせ、コンバージョンを促進する可能性が低いアプリやサイトへの無駄な支出を数千ドル節約できます。

結論

PPC の導入により、PPC 広告主が自社やクライアントのコンバージョンを促進するキャンペーンを管理する方法が変わりました。管理の多くはシステムの周辺に移っていますが、広告主がデジタル マーケティング スペースで価値を証明し続けるためにできることはまだたくさんあります (ここで紹介したように)。Optmyzr の機能の一部を試して、よりエキサイティングなベータ版にオプトインしたい場合は、無料トライアルを開始するか、[emailprotected] 宛てに書面でサポート チームに連絡してください。