PPC広告ローテーション設定を評価する方法

公開: 2021-10-23

広告のローテーションは、忘れられている設定の1つです。誰もが「常に無期限に回転する」または「常に変換によって最適化する」という好みを持っていますが、選択された設定は、設定ユーティリティではなく、マネージャーのデフォルトの好みを反映していることがよくあります。設定ではなく、設定をツールおよび詳細な分析の対象として使用する必要があります。

この記事では、広告ローテーションのオプションと、機会をすばやく特定する方法について説明します。大きな話題のように聞こえるかもしれませんし、そのテーマについては多くの意見がありますが、概念を理解すると、非常に直感的に理解できます。

広告ローテーション設定

広告のローテーション設定にはいくつかの形式があります。 AdWordsを例として使用すると、次のことができます。

クリックで最適化
コンバージョンによる最適化
無期限に回転します
回転して最適化する

各設定は、広告グループ内の個々の広告の潜在的なインプレッションシェアを変更し、パフォーマンスに大きな影響を与える可能性があります。

2つの考え方

設定を2つの主要なグループに分けることができます。人間による制御と手動で勝者を選択することを好みます。 2つ目は、システムが独自のデータに基づいて広告のローテーションを変更できるようにします。

手動テストの提案者は、「公正なテスト」として回転さえも使用します。各広告は、オークションに参加する可能性が同じです。これにより、インプレッションのバランスがより均等になり、各広告にテストに勝つためのショットが与えられ、十分なデータサンプルが作成されます。もちろん、それはオークションに参加するチャンスに過ぎず、貧弱な広告は他の広告と同じ数のオークションに参加できない可能性があります。

自動最適化の支持者は、システムのより高速な性質を提唱しています。最適化は、手動プロセスよりもはるかに迅速に行われます。システムには、広告主よりも多くのデータもあります。オークションデータ、ユーザーの行動などを使用して、実際の広告の掲載結果を特定できます。システムはまた、より多くのニュアンスを提供する可能性があります。平均してパフォーマンスが悪い特定の広告が、実際には特定のユーザーのサブセットにとって最良の広告である場合があります。システムは理論的にこれをキャッチし、その時間にのみその広告を表示することができます。これらの最適化によるわずかな向上は、パフォーマンスの大幅な向上につながる可能性があります。

自動最適化の欠点は、制御が失われることです。これは、CTCなどの明示的な広告テストプロセスを提示して固執することによって得られる価値を混乱させる可能性があります。自動最適化によって、広告テストの設定方法も変わる可能性があります。 A / Bテストではなく、広告グループごとに多数の広告を実行し、時間の経過とともに失われた広告を選別することを選択できます。これは些細なことのように聞こえますが、プロセスへの影響を過小評価してはなりません。

機会の特定

自分のアカウントで2つのオプションを評価したい場合はどうなりますか？クリックで最適化するように切り替える必要がありますか、それとも均等に回転する必要がありますか？

大まかな計算で評価できます。このブログ投稿では、ピボットテーブルを使用します。これはPowerPivotまたはSQLを介してより簡単に完了することができますが、アクセシビリティのためにスキップすることに注意してください。これらのテクノロジーの使用に興味がある場合でも、以下で使用するのと同じセットアップを使用できます。

分析の設定

この例では、アカウントが無期限にローテーションするように設定されていると想定します。クリックで最適化するための切り替えの影響を評価したいと思います。まず、すべての広告とデータをダウンロードします。過去30日間またはそれ以上の期間の最近のデータを使用できます。

覚えておいてください：

期間中に実行されているプロモーション
広告コピーの主な変更
広告フォーマット
広告ステータスの変更

現時点での標準テキスト広告への依存度に応じて、広告タイプでセグメント化することもできます。

テーブル

データが得られたので、ピボットテーブルの作成を開始できます。キャンペーンや広告グループを行として設定する必要があります。これにより、キャンペーンごとに異なる決定を行う可能性があるため、各レベルでの影響を計算できます。広告グループが大幅に異なる場合は、再構築の機会を特定する可能性があります。

列には、合計インプレッション数、最大クリック率、平均コンバージョン率を挿入します。参照用に追加の列を含めることができますが、上記の3つが必要です。インプレッションまたはクリックボリュームでセグメント化することもできます。これにより、2回のクリックと4回のインプレッションの広告など、CTRが非現実的な少量の広告の数を制限する必要があります。以下では、フィルターの1,000インプレッションを超える場合にTRUE / FALSEフラグを使用します。

ピボットテーブルビルダー

影響の計算

必要なデータはすべて揃っています。ここでの計算も非常に簡単です。クリックを最適化するように切り替えると、クリック率の高い広告がより頻繁に表示されるはずです。アカウントの表示回数が同じであると仮定すると、合計表示回数に対象広告の最大クリック率を掛けることで、潜在的なクリック数を計算できます。

潜在的なクリック数=合計インプレッション数x最大クリック率

潜在的なクリック数が最大になったので、潜在的なクリック数に平均コンバージョン率を掛けて、潜在的なコンバージョンを計算できます。

潜在的なコンバージョン=潜在的なクリック数x平均コンバージョン率

また

潜在的なコンバージョン=総インプレッション数*最大クリック率*平均コンバージョン率

この時点で、いくつかの計算を実行して、実際のコンバージョンと潜在的なコンバージョンの違いを調べ、変更する領域を特定できます。

潜在的なコンバージョン

なぜ平均コンバージョン率なのか？

なぜ平均コンバージョン率なのか、広告ごとの実際のコンバージョン率ではないのか、と疑問に思われるかもしれません。この例では、コンバージョン率は広告コピーではなくランディングページに依存していると想定しています。もちろん、最終URLでランディングページをテストしたり、プロモーションなどの非常に異なる広告を実行したり、「無料」などの単語を含めて広告のクリック率を上げたりした場合、これは機能しません。

より快適な場合は、クリック率が最も高い広告のコンバージョン率を使用できます。これは、さまざまなタイプの訪問者を引き付ける可能性のある大幅に異なる広告コピーがある場合に適している可能性があります。また、違いの一部だけが広告によるものであると言って、それらを何らかの方法で比較検討することもできます。

それを楽しんでください！ラウンドごとにより多くのデータを収集し、特にこのアカウントをよりよく理解するにつれて、時間の経過とともに計算をいつでも調整できます。

データに基づいた意思決定

このタイプの分析は、アカウント管理の新しいオプションを開きます。トラフィックとコンバージョンの増加、または広告テストプロセスからの学習のどちらがより価値がありますか？潜在的なコンバージョンと実際のコンバージョンの間に大きなギャップがある場合、それはあなたの戦術を変える可能性があります。繁忙期に入る場合は、トラフィックと収益を増やすために、クリック数に基づいて広告をローテーションすることを選択できます。または、数値が近い場合は、広告テストを最大化するために、同じ期間に新しいテストを開始することを選択できます。ここでの重要な概念は、オプションをよりよく理解して、デフォルトの慣行に縛られることなく、最良のビジネス上の意思決定を行えるようにすることです。