アトリビューションからローカル最適化へ：Google MarketingLive2021からの5つの重要なポイント

デジタルマーケティングの大規模な混乱が1年以上続いた後（はい、通常よりも）、 Google Marketing Livestream 2021は、マーケターが運転席に戻るのに役立つ新しいツール、学習、戦略に焦点を当てました。顧客との関係を構築し、結果を追跡および理解し、データのプライバシーにアプローチするためのリアクティブなアプローチ。

チャレンジャーのように考えるには、マーケティングリーダーは、ライブストリームで共有されるすべての発表とストーリーのスルーラインとして機能する2つの指針を採用する必要があります。

1. 近い将来の最大の競争上の差別化要因は、ビジネスニーズと消費者の信頼と期待のバランスをとる顧客データへのプロアクティブなアプローチです。
2. 消費者行動の進化は終わっていません。顧客の旅の全範囲を理解するのに役立つ自動化とツールの採用によって推進される、チャネル全体にわたる全体的なアプローチなしでは、ビジネスはその潜在能力を最大限に発揮できません。

Googleのパートナーとして、収益性の高い成長を促進する新しいソリューションを探すことがいかに重要であるかを知っています。 GML 2021から最もエキサイティングな5つのポイントを特定し、H2以降に適した位置にいることを確認しました。

1.データドリブンアトリビューションを使用して、マーケティングパフォーマンスの全体像を把握します

ラストクリックなどのアトリビューションモデルの制限と、マルチタッチアトリビューションモデルによってカスタマージャーニーをより深く理解し、チャネル全体で顧客を購入ポイントに誘導する方法について説明しました。

「カスタマージャーニーの最終的なタッチポイントを知ることには価値がありますが、ラストクリックモデルは、メディアプランのすべてのチャネルの真の貢献をよりよく理解するのに役立つことはなく、最終的には目標到達プロセスの上位の戦術を切り下げます。 」

Googleアナリティクス4プロパティの新しい広告ワークスペースでは、アトリビューションモデルを比較し、クロスチャネルまたはプラットフォーム固有のメディア予算を予測し、リアルタイムデータを使用して決定を下し、行動を起こすことができます。

Googleアナリティクス4プロパティの広告ワークスペースのアトリビューションレポートは、マルチタッチアトリビューションの理想に非常に近づき、増分実験に対してトレーニングおよび検証されたアトリビューションモデルを使用して測定サイロを分解し、どの広告、キーワードを特定できるようにします。 、およびキャンペーンは、コアビジネス目標に最も大きな影響を与えます。

Google広告のデータドリブンアトリビューションは、データを使用して、広告とのすべてのインタラクションがコンバージョンにどのように寄与するかを理解します。 データドリブンアトリビューションは、YouTubeとディスプレイのタッチポイント、およびアプリのコンバージョンを組み込むように拡大しているため、すべての段階で機能しているものを評価し、目標到達プロセスの底を超えて影響をアトリビューションし、マーケティング予算をより適切に割り当てて最適化できます。 この機能は間もなく登場しますが、現在Googleアナリティクス4のプロパティではまだ公開されていないことに注意してください。

2. Target ROAS Smart Biddingを使用して支出を最適化することにより、コンバージョンと収益を促進します

Googleは多くの新しい自動化機能を強調しましたが、私たちが最も興奮しているのは、YouTubeとDiscoveryキャンペーンへのTargetROAS入札の拡大です。

ターゲットROAS入札は、すでにパフォーマンスマーケターの武器の重要なツールです。 基本的に、ビジネスにとってそれらのアクションがどれほど重要であるかに基づいて、顧客が実行できるすべてのアクションに異なる加重値を割り当てることができます。 次に、広告費用の目標収益率を設定すると、提供した情報に基づく予測モデルに従って、オークションで入札単価が自動的に最適化されます。

これは、自動化に関する主要な教訓を浮き彫りにします。アルゴリズムに提供する情報が多いほど、アルゴリズムのパフォーマンスが向上します。 Boseのケーススタディで示されているように、データドリブンアトリビューションと組み合わせて使用​​すると特に効果的であるため、ターゲットROASの拡張に興奮しています。ターゲットROASとデータドリブンアトリビューションを90％に適用した後アカウントでは、eコマースの売上が81％増加し、収益が35％増加することができました。

「自動化は、精度と新しいパフォーマンスの向上をもたらし、繰り返しの、そして正直なところ、チームの仕事の最も単調な部分に取って代わります。 何百ものキャンペーンやMCCのそれらのアカウントに拡張機能を実装するようなタスクを考えてみてください。 何千ものキーワードバリエーションを構築したり、すべてのキャンペーンで時間帯の変更を管理したりします。 だから私は部屋の中の象に話しかけたいと思います。 自動化はあなたの仕事を変えていますが、それはまたあなたのチームを解放して新しくより思慮深い価値を創造することによってあなたにレバレッジを与えます。」

3.ブランド価値としてプライバシーを優先し、プライバシーサンドボックスで提供されるようなソリューションを積極的に探します。

サードパーティのCookieが恐竜の道を行くにつれ、世界中のマーケターは、消費者のプライバシーを保護し、変化する規則や規制に適応しながら、顧客の行動に関するクロスチャネルの洞察を得て、ビジネスのパフォーマンスを向上させるソリューションを見つける必要があります。

プライバシーサンドボックスは、プライバシーファーストの技術開発のためのオープンソースイニシアチブであり、次の2つの主要な目的があります。

• ユーザーをサイト間で追跡できるようにすることなく、Webのユースケースとビジネスモデルをサポートする代替ソリューションを開発します。
• 新しいソリューションが導入されたら、サードパーティのCookieのサポートを段階的に廃止します。

これはマーケターにとってどういう意味ですか？ グーグルの大きな動きは、ユーザーレベルではなく集合体でのメディアターゲティングを可能にし、プロスペクティングとリターゲティングの目的でオーディエンスセグメンテーションの基礎を形成します。

Googleはまた、ギャップを埋め、ユーザージャーニーの点をつなぐために、自動化およびモデリングソリューション（機械学習を利用）を構築するというコミットメントを再確認しましたが、これらのソリューションはすべて、同意された自社データへのブランドのアクセスを前提としています。

「プライバシー保護の測定は、ユーザーにデータに関する選択肢を提供することから始まり、次にそれらの選択肢を尊重します。 そこから、機械学習で作成されたモデル化された情報を使用して、必要な洞察を得ることができます。 これで、Cookieのない世界でも、正しい決定を下す準​​備が整いました…未来はファーストパーティに基づいています。 将来は同意されます。 未来はモデル化されています。 優れた測定は、特に洞察をパワー自動化に使用する場合に、優れたパフォーマンスにつながります。」

技術の巨人は、マーケターが頼ることができる多くの既存の機能と製品の機能を拡張し続けています。

• コンバージョン測定の強化：タグが同意済みのハッシュ化された自社データを使用できるようにして、デバイス間での広告の掲載結果をより完全に把握し、コンバージョンモデリングを改善します。
• カスタマーマッチ：アップロードされたリストに基づいてカスタムオーディエンスを構築することにより、既存のファーストパーティデータを最大限に活用します。これにより、Googleエコシステム全体でパーソナライズされたプライバシー保護された広告でそれらの顧客にリーチしてエンゲージし、新しい高水準の広告を見つけることができます。 -同様のオーディエンスを持つ顧客を評価します。
• Google Tag Managerの同意機能：サイトコードを編集せずに同意管理ソリューションをTag Managerと統合して、ユーザーの同意の選択に応じてタグの動作を簡単にカスタマイズできます。
• アナリティクスでモデル化された行動レポート：観察された行動データが利用できない場合、Googleのモデリング機能をGoogleアナリティクス4プロパティの特定のレポートに拡張して、カスタマージャーニーの理解を深めます。

4.キャンペーンを広告タイプ間で統合して、PerformanceMaxで価値を最大化します

Performance Maxは、広告主がYouTube、ディスプレイ、検索、Discover、Gmail、マップの1つのキャンペーンからGoogle広告を購入することで、Googleの自動化機能を活用するための新しい方法です。

Performance Maxキャンペーンは、Googleのすべてのチャネルに予算を動的に配分して最適化する機能を利用できるようにすることで、効率を高め、複数のキャンペーンを管理することなく、Googleエコシステム全体でより多くの顧客を見つけるのに役立ちます。

Performance Maxは現在ベータ版であり、今年後半に完全なリリースが予定されています。これには、顧客データをインポートしてビジネス目標への影響を理解する機能や、クリエイティブパフォーマンス、オークションインサイト、トレンド検索カテゴリの透明性を高める強化されたレポートが含まれます。

「自動化はあなたを念頭に置いて構築され、パフォーマンスを向上させるために継続的に更新されます。 マーケティングの専門知識とGoogleの機械学習の力を組み合わせることで、ビジネスの方向性を変え、次のことに備えるために回復を促進することができます。」

5.店内の成長とデジタル広告を統合されたローカルキャンペーンと結び付ける

実店舗を持つ小売業者にとって今年は激動の年でしたが、Googleは今年後半にローカル検索に新機能を導入し、ディスプレイ広告やビジネスプロフィール広告だけでなく、マップやYouTubeも。

また、Googleは、来店やローカルアクションだけでなく、店舗販売のためのローカルキャンペーンの最適化を可能にすることで、ローカルキャンペーンの測定を拡大します。

HelzbergDiamondsのCMOであるEllenJungerは、HelzbergチームがWpromoteおよびGoogleと協力して、パンデミックを乗り越えてeコマースに軸足を移し、オンライン販売と店舗販売の両方を組み込んだオムニチャネル戦略を適用した方法を共有しました。

店舗が再開するにつれ、ヘルツバーグはローカルキャンペーンとYouTube広告の組み合わせを使用して、オンライン広告が店舗での売り上げをどのように促進しているかを理解するために店舗の売り上げ測定を使用して、空き地についての認識を広めました。

「WpromoteとGoogleとのパートナーシップにより、多くの不確実性にもかかわらず、有意義な方法でお客様との関わりを継続できるようにするいくつかの戦略的転換を行いました。 柔軟性を維持し、消費者行動へのアプローチを調整することは、昨年の成功にとって非常に重要でした。」