P-MAX キャンペーンの最適化

最終更新日: 2022 年 10 月 25 日

デジタル広告に関して言えば、Google の P-MAX キャンペーンは、ブロックの比較的新しい子供として、かなりの話題を巻き起こしました。 このタイプのキャンペーンでは、Google の自動化技術を使用して、指定した広告目標と、追加したオーディエンス シグナル、データ フィード、クリエイティブ アセットに基づいて広告のパフォーマンスを最適化します。

この投稿では、P-MAX キャンペーンの基本について説明します。

コントロールシフト

P-MAX キャンペーンに関して、広告主が躊躇する最大の原因は、自動化の側面にあります。 広告主にはどの程度の制御が残されていますか? そしておそらくもっと大きな問題は、機械学習は、特定の広告オプションを制御することに関して、人間の入力に匹敵する、または人間の入力を上回るほどうまく機能することができるでしょうか?

自動化された PPC が標準になりつつあるように見えますが、これは広告主から完全にコントロールを奪われているという意味ではありません。 全体的な制御は維持できますが、より面倒な詳細はツールに任せることができます。 これには、ビジネス目標に基づいてターゲットを正しく設定すること、詳細で正確なコンバージョン データを Google AI に迅速に提供すること、構造化データとフィードを最適化して、Google がより効果的なクリエイティブを生成し、広告をより正確にクエリに一致させることが含まれます。

自動化は学ぶ

何年もの間、完全一致のキーワードとテーマの絞られた広告グループのテーマは、PPC のベスト プラクティスの 1 つを定義していました。 この方法では、基本的に、広告主がキャンペーンを完全に管理できるようになりました。 P-MAX に関しては、この方法を簡単に再現することはできません。 機械学習により、関連する検索クエリごとに動的な広告が作成されます。これは、静的な広告やキーワードに関連するプロセスとは異なります。 動的広告はユーザーに応じてパーソナライズされ、自動化に大きく依存していますが、静的広告は広告主が選択した同じ画像として表示されます. 静的広告は通常、費用がかからないオプションですが、動的広告はコンバージョンの促進においてより効果的です。

自動化ができることを制限する方が快適だと感じる人もいるかもしれません。 何年にもわたって標準として確立されてきたものに一致するように、行動を制御し続けることを好む人もいるかもしれません. ただし、一部の広告主は、この限定的な行動方針を機会損失と見なしています。 物事を学習してテストするためのスペースを機械に与えると、予期せぬ良い結果が得られる可能性があります。

実際、自動化を厳しすぎると、広告主の最善の利益に反する可能性があります。 機械に限定的な目標を与えると、機械は対象者を見つけ、それらの目標を達成する方法を見つけます。 ただし、トラフィックの領域がどのように動作するかをマシンが快適に予測できるようになった後で、これらの制限を拡張すると、マシンは最初に設定されたパラメーターを優先することにつながる可能性があります。

自動化の余地を提供する広告主は、ユニークなインタラクションに驚くかもしれません。 たとえば、これらには、自動化のみが達成できた領域での特定の変換が含まれる場合があります。

期待を設定する

管理の問題とは別に、P-MAX には、広告主が試してみるのをためらう可能性のある他の側面があります。

1. P-MAX 機械学習では、その可能性を最大化するために、できれば中断のない学習に約 2 週間の時間を投資する必要があります。 この間に、何がうまく機能し、何がうまくいかないかをテストします。 もう1つの注意点は、学習を加速するために人間の入力を含めることは非常に難しいということです. この余分な待ち時間は、PPC エージェンシーと雇われた専門家がクライアントに知らせる必要があるものです。 PPC は歴史的に、クライアントに迅速な結果を提供するものとして販売されてきました。 これは、即時最適化を実行する機能も備えていることを意味します。 クライアントは、最適化が行われる前にマシンが学習するように設定されている時間について、期待を管理し、通知する必要があります。 マシンには、学習と実験を行うためのスペースを与える必要があります。 機械が学習している間に導入されたキャンペーンの調整は、プロセスを妨げる可能性があるため、お勧めできません。
2. 上限クリック単価を手動で設定して制限する代わりに、入札は広告主の目標に基づいて自動化されます。
3. P-MAX では、部分一致キャンペーンと同様に、キーワードを無料で掲載できる傾向があります。
4. 広告主自身が完全に作成した広告を配信する代わりに、P-MAX は自動化を使用して広告アセットと組み合わせて広告を作成します。

クリエイティブ アセットの使用

PPC 広告キャンペーンの成功は、最適化されたターゲティングと入札という 2 つの重要な側面に依存しています。 広告は、適切な視聴者に表示され、費用がかからない場合にのみ効果的でした。 たとえ完璧な広告でなくても、ターゲット層が満たされていれば、良い結果が得られます。

P-MAX により、広告主は使用するキーワードや設定する入札単価を選択する必要がなくなります。 これは、最適化を制御するという点で、クリエイティブな側面がより重要になることを意味します。 多くの広告主はテキスト広告のみの経験があるため、これは大きな課題となる可能性があります。 動画のような広告タイプの場合、ホワイト レーベルのエキスパート クリエイターを雇うと非常に役立ちます。 (このトピックの詳細については、この記事をお読みください – ホワイト ラベル PPC とは?)

いずれにせよ、新しい動画広告の方がうまくいくと信じています。 完了は完璧よりも優れています。 同じことがソーシャル メディア広告にも当てはまり、広告がすぐに古くなり、結果が得られなくなるのが一般的です。

ある意味では、ここでのケースは質よりも量に関するものです。 さて、これは品質を放棄する必要があるという意味ではありませんが、それらを迅速に世に出すことがより重要です. 広告主は、広告をすばやく撮影したり、古い資産を変更して再利用したりするための創造的な方法を考え出す必要があります。 P-MAX の背後にある天才は、視聴者を引き付けて広告をクリックさせる方法を持っています。

ランディング ページまたはウェブサイトは、ユーザーが広告をクリックした後にリダイレクトされる場所であることを忘れないでください。 したがって、着陸後に最適化されたエクスペリエンスを作成するために、かなりの労力とリソースを割り当てる必要があります。 これにより、訪問者が有料顧客に変わる可能性が高まります。

構造でより柔軟に

広告主は、自分の広告を制御できなくなることをまだ心配している場合でも、キャンペーンの構造について心配する必要はありません。

オンライン広告主は、手動のショッピング キャンペーンを引き続き完全に管理できます。 それ以外の場合、広告主はスマート ショッピング キャンペーンを P-MAX に移行できます。このプロセスはすでに自動的に行われています。 新しい方法があるからといって、古い方法がまだ出ていないわけではありません。

目標 ROAS を設定する際に、柔軟に異なる広告キャンペーンを実行し続けることを選択できます。 これは、利益率を管理するのに役立ちます。 フィードにカスタム ラベルを適用すると、製品をこれらの異なるキャンペーンに簡単に分割できます。 適切な製品が適切な場所にあることを確認してください。

最終的な考え

PPC スペースを変革している P-MAX。 その結果、広告キャンペーンの管理も変化しています。 キーワードと入札戦略がすべてでしたが、今後は、コンバージョンを促進してキャンペーンの目標を達成するために構築された自動化されたプロセスを管理することが重要になるようです。 自動化は、PPC のやり方を完全に置き換えるものではなく、変革するものです。 広告主とデジタル マーケターは、機械学習と自動化を組み合わせて作業することで、さらに効果的なキャンペーンにつながる貴重な体験を提供します。 より手作業による管理を好む人もいますが、やがてその考え方は、「私のチーズを動かしたのは誰か」で言及されているものと非常に似ているかもしれません。 ランニング シューズを履いてください。チーズはもう動き出しています。 自動化はますます大きくなるだけであり、「古き良き時代」を望んでいても、あなたやあなたのクライアントには何のメリットもありません。

PMAX キャンペーンの管理についてサポートが必要な場合は、ホワイト ラベルの PPC サポート サービスについてお問い合わせください。