Amazonマーケティング最適化の課題を理解する

公開: 2020-08-17

アマゾンは混雑しています。ほとんどのアメリカ人は、オンラインで買い物をするときにGoogleをスキップして、Amazonに直接アクセスします。その結果、Amazonは主要な製品マーケティングの戦場の1つになっています。今日、Amazonの可視性、キーワードの優位性、デジタル棚スペースを改善するには、ますます高レベルのアクティブなリアルタイムのキャンペーン管理が必要であり、ブランドやマーケターに喧噪を超えるように大きなプレッシャーをかけています。

マーケティングの最適化は、Amazon戦略を成功させるための重要な要素です。効果的に使用すると、広告キャンペーンのROIを向上させると同時に、面倒で時間のかかる手作業を無駄にすることができます。そうは言っても、AIアルゴリズムで「マーケティングマネージャー」の称号を叩き、売り上げが伸びるのを待つことはできません。マーケティングの最適化を成功させるには、多層的なアプローチ、人間からの積極的なインプット、そして利用可能なさまざまなテクノロジーの課題と制限。

マーケティングプラットフォームとしてのAmazon

2018年の後半に、AmazonはAmazonAttributionの展開を開始しました。このツールは、GoogleやFacebookで使用されているものと同様に、広告主（当初はファーストパーティベンダーに限定）が、消費者がAmazonの内外で製品を発見、調査、購入する方法に基づいて広告の影響を測定できるようにします。アマゾンの消費者の買い物行動の巨大なデータベースと組み合わせることで、eコマースの巨人は独自の高い精度と関連性で消費者をターゲットにすることができます。

アマゾンはすでに米国で3番目に大きいデジタル広告プラットフォームであり、約1,250億ドルの価値があり、eMarketerは2020年までに50％の成長を予測しています。これにより、アマゾンでのデジタル広告支出は米国全体の約7％になります。これにより、ベンダーのマーケティングコストが大幅に増加します。たとえば、キーワードのクリック単価（CPC）は、2019年3月の時点で、すべてのカテゴリで前年比で約56％上昇しています。

Amazonを主要な製品マーケティングプラットフォームの1つとまだ考えていなかった場合、Amazonが現在投資を行っており、主要な広告主としての役割を拡大しているという事実は、パフォーマンス重視のマーケティングがもはやそれを削減することはないことを意味します。同様に、Amazonで効果的にマーケティングするために必要なリソースは持続不可能になりつつあります。これがマーケティングの最適化の出番です。

マーケティング最適化の種類

マーケティングの最適化がeコマースキャンペーン管理の問題に対する万能の解決策であると誤解しないでください。アマゾンで販売するための完全に手動のアプローチは、1日に不当な時間を必要とする場合がありますが、AIアルゴリズムに完全に依存することにも欠点があります。それはあなたに最も時間を節約しますが、AIは人間ができるほど良い仕事をすることは決してできません。

マーケティングの最適化とは、それぞれに長所と短所がある多数の戦術とテクノロジーを含む広義の用語です。ほとんどの場合、効果的なアプローチには、手動による介入と定期的なキャンペーン監査に加えて、さまざまなツールが混在しています。

AI/機械学習

今日のマーケティング最適化の大きなトピックは、人工知能、つまり人間の脳の認知機能を模倣するためのコンピューターの使用です。多くのマーケティング最適化ツールは、データの流れを受け取り、自分で「学習」して新しい情報に基づいてアルゴリズムを更新できるAIのサブセットである機械学習テクノロジーを使用しています。 MLを使用すると、インテリジェントなマーケティングツールは、変化する市場の状況、検索行動、購入パターンに対応できます。これは、収益性を最大化するための重要な機能です。

Amazonでは、効果的なAIツールは、キーワード入札の最適化モデルを構築するためにさまざまなシグナルを使用する必要があります。課題は、必要なデータにあります。 AIの性質上、そのインテリジェンスはAIが持つデータの量の結果です。トレンドに対応するために、AIはキャンペーンで1日あたり少なくとも15回のコンバージョンを必要とします。これは、より長いテールキーワードでは難しい場合があります。 AIは、大量の高頻度のキーワードを最適化するのに効果的ですが、セカンダリキーワードとロングテールキーワード（特定の消費者セグメントをターゲットにするためのキー）は通常、十分なトラフィックを獲得しません。

プログラム規則

AIと完全に手動のアプローチのバランスをとることで、プログラマティックルールは、適切に実装するために多くの時間と知識を必要としますが、Amazonでのマーケティング最適化の最も効果的な形式になる可能性があります。

プログラムルールは、事前定義された要件またはパラメーターに基づいてアクションを実行します。ユーザーは論理的な「if/then」ステートメントを作成します。 1つ以上の「if」条件が1つ以上の特定のキーワードに割り当てられ、キーワードがそれらの条件を満たしている場合、ツールはそれらのキーワードの入札単価を増減するなどの「then」アクションを実行します。

AIとは対照的に、ルールの目的は、コンピューターに最善の行動方針を決定させるのではなく、自分と同じように特定の条件に応答するツールをプログラミングすることです。たとえば、特定のキーワードに入札することはできますが、それが不当であることが判明した場合に支出を減らすルールを設定して、より効率的なキーワードのために予算を解放します。ただし、AIとは異なり、悪いルールはそれ自体を修正しません。ルールは、それらをプログラムする人と同じくらい賢いだけであり、本当に効果的なルールのセットを定義するには、ターゲットオーディエンスに関する多くの知識と経験が必要です。

日帰り

おそらく最も単純な最適化の形式であり、最も基本的なレベルでの日課は、キャンペーンの時間指定された「オン/オフ」スイッチで構成されるスケジューリングの形式です。 Amazonは、このオプションを広告コンソールに含めていません。手動で一時停止しない限り、すべてのキャンペーンは深夜に開始および終了します。そのため、サードパーティのツールが必要です。

キャンペーンを24時間実行することは今でも一般的ですが、日帰りの人気が高まっています。これにより、ベンダーは1日をいくつかの異なる部分に分割し、時刻に基づいてキャンペーンを調整できます。リソースが限られている小規模なベンダーは、キーワードの入札をトラフィックの多い時間に集中させ、オフピーク時の支出を減らすことで、マーケティング予算をより効果的に使用できます。

さまざまなテクノロジーにはそれぞれ長所と短所があり、マーケティング最適化の1つの形式への過度の依存がAmazonで非常に効果的になることは決してありません。キャンペーンの管理をAIアルゴリズムに完全に依存することで、必要な労力を削減できますが、目標とKPIによっては望ましい結果が得られない場合があります。独自のアプリケーションに基づいてさまざまなタイプのマーケティング最適化を組み合わせ、人間の知性を使用してすべての要素を監視する強力な多面的な戦略は、競争力のあるAmazonマーケティングキャンペーンの鍵です。