PPCキーワードとクエリパフォーマンスをセグメント化する3つの方法

基本的な指標は有料検索のパフォーマンスを物語っていますが、もっと深く掘り下げたい場合はどうでしょうか。 基本的なセグメントとレポートを超える必要があります。

データを新しい方法でセグメント化すると、新しいストーリーが明らかになり、新しい洞察を活用できるようになります。 新しいターゲティングの機会、メッセージングの新しい方向性、またはキーワードのセットを最終的に独自のキャンペーンに分割するための推進力を見つけることができます。

この記事では、今日実装できるいくつかのサンプルについて説明します。 最初に、キーワードと検索用語を分析し、パフォーマンスへの貢献によってキーワードをバケット化することで締めくくる2つのスキルについて説明します。

検索には何語かかりますか？

ユーザーは一般的なヘッダー用語に依存していますか、それともより冗長ですか？ これに答えるために、クエリごとまたはキーワードごとの単語数を計算できます。

主な焦点としてクエリを使用することをお勧めします。 クエリベースのデータは、実際の検索をより正確に表現します。

ブーツ、車、猫などの1つの単語のキーワードを含めた場合、データがどのようになるか想像してみてください。 選択したキーワードとは大きく異なる多くのクエリに一致します。

Excelで単語を数える

では、クエリ内の単語をどのようにカウントしますか？ すぐに直感的ではないにしても、それは十分に簡単です。

私たちがする必要があるのは、余分なスペースを取り除くためにテキスト文字列をトリミングし、文字列の長さを数え、スペースがある場合とない場合の文字列の違いを見つけることです。

複雑に聞こえますか？ これは、スペースがいくつあるかを確認するための迂回方法と考えてください。これは、単語の数に相当します。 それでも少しあいまいな場合は、この式を使用して1日と呼びます。

= IF（LEN（TRIM（A1））= 0,0、LEN（TRIM（A1））-LEN（SUBSTITUTE（A1、 ""、 ""））+ 1）

より完全なウォークスルーについては、ExcelJetのこのチュートリアルを参照してください。

分析で何を探すべきか

数式を入力すると、単語数でパフォーマンスの並べ替えを開始できます。 長いクエリと短いクエリのどちらがパフォーマンスが向上しますか？ パフォーマンスに大きな違いがあることに気付いた場合は、データソースに戻り、そのセグメントにフィルターをかけて、原因を見つけることができます。

分析に含めるキャンペーンを覚えておいてください。 ブランド用語を含め、ブランド名が「マイクのグランドホットドッグシャック」である場合、5つの単語を含むクエリに重点を置いたパフォーマンスが表示されます。

単語数によるパフォーマンスのためのGoogleAnalyticsの使用

AdWordsのトップレベルのデータのみが必要な場合は、Google Analyticsのクエリ単語数レポートを使用できます。このレポートは、[集客]> [AdWords]> [検索クエリ]にあり、プライマリディメンションを入れ替えることができます。

これにより、データを探索するための同じ柔軟性は得られませんが、必要に応じてクイックスタートとして機能します。

ユーザーはどのように検索を絞り込みますか？

最適なクエリバリアントを見つけることで、そのパフォーマンスを活用し、必要に応じてアプローチを変更できます。

データの選択と構造化

何を分析するかを決定するときは、n-gramアナライザーを使用するか、単に用語の変更を自分で選択することができます。 それらを取得したら、それらの周りの数値をsumifで集計します。

一般的な例には、素材や色などの製品の特徴が含まれます。 また、 quick 、 fast 、 cheapなどのサービス機能を比較することもできます。

ヒントとして、ブランドが競争力のある価格設定に依存していない場合は、安価で手頃な価格を検討してください。

データをどうするか

最近のアカウント監査では、トラフィックの35％近くが価格関連のクエリに送信されたことがわかりましたが、コンバージョンの9％のみがこれらの用語からのものでした。 これは、投資と収益の大きなミスマッチです。

この状況では、入札するか、ネガを追加するか、このセグメントに対処するための新しいキャンペーンと広告グループを作成することができます。 結局のところ、29％は完全に削減するトラフィックの大きな塊です。

以下は、カスタムの家の装飾キャンペーンのパーツ関連の検索の内訳です。 このデータから、トラックのクリック数が多いことがわかります。 これらの検索のクリック率は高くなりますが、トラフィック数は似ていますが直接販売が多いハンドルよりもコンバージョン率が低くなります。

ここから、トラッククエリのランディングページを調べることができます。 現在のページは一般的すぎるか、特定の製品を見つけるのが難しい可能性があります。 クエリ自体をさらに深く掘り下げることもできます。 他のものと比較してより簡単に変換する特定のトラッククエリはありますか？

機会は、有料検索にものみ定義されています。 特定の言語がクエリを支配していることに気付いた場合は、その言語をランディングページのCROに引き継ぐことができます。

メトリックによるバケット

あなたはおそらくパレートの法則について聞いたことがあるでしょう。 原則は、生産の80％が投資の20％から来ると述べています。 これは有料検索にどのように適用されますか？

原則は同じ比率まで完全には一致しませんが、広告と検索用語のごく一部が不釣り合いな量の結果を提供します。

飛び込みましょう！

まず、各キーワードの総費用の一部を計算することから始めます。 次に、コストを降順に並べ替えて、次のステップを簡単にします。

合計支出の上位60％を駆動する用語の数を確認する場合は、累積合計貢献度を計算する必要があります。 すでに上位の支出者で並べ替えたので、これらの合計パーセンテージを計算できます。

その一番上のセルを固定して、数式を下にドラッグできます。 ここでは、上位60％と上位40％の2つのオプションを使用し、ifステートメントを使用してそのラベルを適用します。

これで、sumifまたはピボットテーブルを使用してデータをまとめることができます。

サンプルデータに基づくと、キーワードの約3分の1が支出の60％を生み出しています。 コンバージョン率も高くなりますが、CPAは高くなります。 予想通り、より競争力のある条件はCPCを押し上げ、より高いコストにつながる可能性があります。

戻ってパーセンテージを調整したり、さらに階層を追加したり、実際のデータに飛び込んだりすることができます。 その上位60％の中に、CPAを引き上げるのに役立つキーワードがいくつかあると思います。

結論

これらの3つの方法は、有料検索のパフォーマンスをより深く掘り下げるための最も一般的な手法の一部です。 それぞれがわずかに異なるストーリーを語り、異なるタイプの最適化を明らかにします。

これらはいずれも分析のエンドポイントにはなりませんが、それぞれが新しい方向に進み、広告パフォーマンスの理解を深めることができます。