機械学習は 2017 年に Google AdWords を改善します

Google が毎年開催する AdWords、Analytics、DoubleClick の発表イベントでの 2017 年の重要なテーマは、マーケターが長い間望んでいたものの複雑さのために実現できなかったことが、機械学習によって可能になるということです。 これが彼らが発表したものです。

彼らが発表していることのハイライトのいくつか：

• 検索の購買意向の強いオーディエンス
• Google 帰属表示
• 来店データの改善と YouTube 動画広告との統合
• オンライン クリックによって生み出された実店舗での売上を測定する

Optmyzr の場合、以前はできなかったいくつかのクールなことができるようになることを意味します。

• 入札単価調整ツールは、購買意向の強いオーディエンスに適切な入札単価を設定するのに役立ちます
• Google のルール エンジンは、Google アトリビューションを通じて収集できる、より完全なコンバージョン データに基づいて入札単価を設定できるようになります。
• その同じデータを使用して、予算割り当ておよび予測ツールは、最も収益性の高いキャンペーンに最も多くの予算を割り当てる方法の改善された提案につながります.
• 自動レポートには、より正確なコンバージョン データと店舗販売データが含まれます。

いつものように、発表された機能の多くはベータ版であるか、今年後半に予定されています。Optmyzr は、AdWords スクリプトまたは AdWords API がサポートされ次第、お客様が新しい機能を利用できるようにします。

検索向けの購買意向の強いオーディエンスの導入

購買意向の強いオーディエンスは、広告主が何かを求めていると思われる消費者をターゲットにするのに役立ちます。 AdWords は、適切なユーザーを適切なタイミングでターゲティングし、そのインタラクションを会社のより多くの収益に変えることを目的としているため、ユーザーが提供するものに興味を持っている可能性についてより多くのことを知ることができるため、これは非常に価値があります。

購買意向の強いオーディエンスは、キーワード、場所、時間帯などの入札を行う従来のすべてのターゲティング方法の最上位層です。これで、購買意向の高いオーディエンスに対してより高い入札ができるようになります。

Optmyzr は、地域、デバイス、および時間帯に合わせて適切な入札単価調整を設定するのに役立つ最適化を既に提供しており、このリストに市場内のオーディエンスを追加できるようになりました。

利用可能な市場内オーディエンスは次のとおりです。

• アパレルとアクセサリー
• 自動車と乗り物
• 赤ちゃん・子供用品
• 美容製品とサービス*
• ビジネスサービス*
• コンピュータと周辺機器
• 家電
• 消費者向けソフトウェア
• 出会い系サービス*
• 教育
• 雇用
• 金融業務
• ギフト & 行事
• ホーム＆ガーデン
• 不動産
• スポーツとフィットネス*
• テレコム
• トラベル
• ベータ版

Google アトリビューションのご紹介

最新の Google Partners ライブストリームで、Google のプログラム リードである Ben Tyson と私は、ホーム サービス企業向けの PPC について話しました。 平均的な消費者は、6 年前にホーム サービスを購入する前に、平均 4.2 のリソースをチェックしました。 現在、その数は平均で 22.4 リソースにまで膨れ上がっています。 タッチポイントには、複数のデバイスやスマートフォンでの動画、ディスプレイ、検索、ソーシャルなど、さまざまな広告やコンテンツ フォーマットを含めることができます。

オンライン広告の約束は、それが非常に測定可能であるため、無駄な支出を避けることができるということです. しかし現実には、正しく測定することは非常に複雑になっています。 インタラクションを評価し、適切なアトリビューション モデルを考え出すことは、専任のアナリストを擁する大企業にとっても十分に複雑です。

そこで、Google アトリビューションの出番です。これにより、アトリビューションに関してこれまで苦労されてきた次の 3 つのことが簡単になります。

1. 追加のタグなしですべてのデータを追跡
2. 洗練されたアトリビューション モデルを使用してパフォーマンスを分析する
3. インサイトに基づいて行動する

アトリビューションには統合トラッキングが含まれます

今日の追跡にはいくつかの問題があります。 大きな問題の 1 つは、Google アナリティクスに utm_tags を追加するのが面倒で、見過ごされたり、間違って実行されたりすることがよくあることです。 次に、広告主は複数のシステムを使用してデータを分析する場合があります。これらのシステムが統合されていない場合、次の例のように二重にカウントされます。

統一されたデータにより、広告主は賢明な意思決定を行うためのクリーンなデータを手に入れることができます。

データドリブン アトリビューション モデルが無料になりました

しかし、クリーンなデータを使用しても、コンバージョンにつながるすべてのインタラクションを評価することは依然として困難です。 これがアトリビューション モデルのすべてです。 すべてのインタラクションに適切な値を割り当てる方法… Google は、さまざまなアトリビューション モデルを簡単にテストできるようにします。 発表のこの部分の鍵は、データドリブン アトリビューションが含まれており、誰でも無料で利用できるようになることです。

データドリブン アトリビューション モデルは、ビッグデータと機械学習を使用して、どのタッチポイントの組み合わせがコンバージョンにつながる可能性が高いかについて、非常に具体的な予測を行います。

データドリブン アトリビューションの仕組みの例を次に示します。 機械学習を使用して、消費者のパスがコンバージョンにつながる可能性のある何百万ものユニークな方法の間の相関関係を見つけ、可能な各ステップの重要性に重みを割り当てます。 その後、現実世界を可能な限り反映したカスタム アトリビューション モデルを広告主に提示できます。

アトリビューション モデルは、広告主がキャンペーンの影響を現実の世界で起こる結果に結びつけるのに役立つ近似値にすぎないことに注意してください。 マーケティング担当者がより優れたモデルを取得できるように、Google がその驚くべきコンピューティング リソースを利用できるようになれば、それは大したことです。

アトリビューション データが AdWords に送られるため、アクションを実行できます

発表の第三の柱は、行動を起こしやすくなるということです。 私が Google で働いていたときでさえ、インサイトとそのインサイトに基づいて行動する能力との間の頻繁な断絶は頻繁に議論され、AdWords フロントエンドのオーバーホールにつながりました。

これは、Optmyzr のツールで対処しようとしている問題でもあります。 たとえば、先週開始したショッピング属性ビッダーを使用すると、小売業者は、特定の製品がベストセラーになる要因を簡単に把握でき、望ましい属性の組み合わせを共有するすべての製品の入札単価を即座に変更できます。

本日の発表で、Google は、Google Attribution の一部として得られる強化されたインサイトが AdWords にプッシュされ、広告主がより良い入札単価の設定や予算の再割り当てに簡単に使用できるようになることを約束しています。

改善された来店測定

Google が 2014 年に来店測定を導入して以来、機械学習は大幅に改善されました。これは、すべての広告主に、より多くのより良い来店データを提供できるようになったことを意味します。 広告主は、住所表示オプションを有効にしてこのデータを取得する以外に何もする必要はありません。 Google の高度な機械学習とマッピング テクノロジーがすべてを処理するため、複雑なテクノロジーを店舗にインストールする必要はありません。

また、広告主が住所表示オプションを有効にすると、YouTube 動画広告から店舗へのトラフィックを促進できるようになります。

あらゆる小売業者の店舗販売データ

小売業者は、オンライン注文の売上データを追跡して、広告費用対効果 (ROAS) を測定し、より収益性の高い入札を設定できるようにします。 Optmyzr は、さまざまな入札管理ツールで達成するのにも役立ちます。 Google により、あらゆる規模の小売業者が販売データを AdWords に簡単に取り込めるようになります。 広告主は、販売データとロイヤルティ プログラムから関連付けられた電子メール アドレスを Google に提供するだけで、Google は点と実店舗での購入につながったオンライン アクティビティを関連付けます。

また、電子メール アドレスを追跡していない小売業者は、Google が米国でのクレジット カードおよびデビット カードの取引の約 70% を占めるサードパーティ パートナーシップを結んでいるため、このプログラムの恩恵を受けることができます。

結論

本日は、AdWords からの発表が他にも多数ありますが、現時点で最も重要なものは次のとおりです。 詳細については、近日中に取り上げます。