こんにちは！
キーワードマーケティングの石川です。
Google広告で「拡張クリック単価」が終了するようですね。
2024年10月から、検索広告とディスプレイ広告の新規キャンペーンで拡張クリック単価を選択できなくなります。
今後は、「コンバージョン数の最大化」や「コンバージョン値を最大化」などの自動入札を導入して成果を出すことを目指すのがより一層重要になるでしょう。
自動入札は、広告で大きな成果を上げるために欠かせない機能です。
手動では追いつかないデータ解析や判断を機械学習が自動で行うことで、効率的な運用が可能になるだけでなく、より高い成果を上げることも期待できます。
機械学習を効果的に活用するためには、いくつかのポイントを押さえておく必要があります。機械学習を最大限に活かし、広告運用で成果を上げるための重要なポイントは次の7つです。
1. シンプルなキャンペーン、広告グループ構成
機械学習は、大量のデータを処理することで精度を高めます。データが効果的に蓄積されるためには、キャンペーンや広告グループの構成をシンプルに保つことが重要です。複雑な構成では、データの分析が効率的に行われず、学習に時間がかかってしまう可能性があります。
2. 予算設定は慎重に
機械学習は多くのデータを処理することで効果を発揮しますが、そうなると、ある程度の広告予算が必要です。予算が少なすぎると、データが十分に集まらず、最適化が遅れたり、成果が出にくくなったりします。
（例）目標CPAが1万円なのに、1日の予算が1,000円。この場合、データが集まらず、機械学習が機能しない可能性がある
3. 学習期間中は大きな変更を避ける
機械学習を導入した場合、データの蓄積と分析には時間がかかるため、学習期間中は大きな変更を避けるのが無難です。頻繁な変更は、データが安定せず、機械学習の精度を低下させてしまう原因になります。
（例）機械学習を使ったキャンペーンで、短期間にターゲティングや入札戦略を頻繁に変更するようなアクション
4. 機械学習は手段であり、目的ではない
機械学習は広告運用の一部に過ぎません。機械学習を使うこと自体が目的ではなく、機械学習は成果を出すための手段として考えましょう。あくまで広告の目標達成を優先し、そのために必要なツールとして機械学習を活用することが重要です。
5. 学習期間を気にしすぎない
学習期間が必要とはいえ、機械学習にすべてを委ねて何もアクションをしないのはよくありません。特に経営上の問題がある場合や、数値が極端に悪化している場合は、学習期間中であっても適切な対応を取る必要があります。
6. 機械学習の精度に過信しない
機械学習の予測精度は高いものの、100％ではありません。機械学習はあくまでデータに基づく識別や予測を行っているため、過信せず、定期的に結果を確認し、必要に応じて調整を加えることが大切です。
7. 成果を最大化するために人間の介入も必要
機械学習のデータ解析が優れていても、人間の直感や判断が求められる場面は多々あります。機械学習のデータを活用しつつ、人間の視点で戦略や広告クリエイティブを調整し、さらなる成果を目指しましょう。
（例）広告を出して得たデータを基に、新しいクリエイティブをテストしたり、ターゲットの再評価を行う。
広告運用において機械学習は重要な役割を果たしますが、そのポテンシャルを最大限に引き出すためには、適切な運用と人間の判断が不可欠です。これらのポイントを押さえながら、機械学習を活用した効果的な広告運用に取り組んでみてください！
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