PPCの未来：機械学習とこの新しいダイナミクスに適応する方法

公開: 2021-10-23

最近、AcquisioのCEOであるMarcPoirierとウェビナーを実施しました。そのウェビナーでは、機械学習が有料検索キャンペーンに与える影響について説明しました。それ以来、グーグルは検索のための市場オーディエンスなどの新しい「スマート」機能の展開を発表し、「コンバージョンの最大化」と呼ばれる新しい入札戦略を展開することによって「スマート入札」機能を強化しました。これらの機能をユニバーサルアプリやスマートディスプレイキャンペーンなどの現在の機能と組み合わせると、1つ明らかなことがあります。それは、PPCの将来は、機械学習とそれが提供する自動化のメリットにあります。

この記事では、この新しいダイナミクスに適応し、AdWordsで現在利用できる、または間もなく利用できる新しいマシンベースの機能のいくつかを知ってもらう方法について説明します。

PPCタクティシャンからPPCストラテジストへと進化

まず第一に、私は機械がppcの専門家の仕事を時代遅れにすることはないと信じています。ただし、機械学習の登場と主要なタスクを自動化する機能により、役割の性質が変わります。 ppcの専門家が今後もたらす価値は、戦略的である彼らの能力に直接結びついています。全体像を把握し、彼らが代表するビジネスが運営されている市場を完全に理解し、ppcを組織のデジタルマーケティングプログラム全体の全体的な成長に結び付けることができる人がその日を勝ち取ります。マシンは、データを処理し、傾向を見つけ、ルーチンの戦術タスクをこれまでよりもはるかに高速に実行できます。私は最近、最適化を自動化する技術ソリューションを使用しました。 1時間以内に、システムは私のアカウントに追加できる1500個のキーワードを発見し、ネガティブマッチの可能性がある1,500ドル近くの支出を特定し、キーワードリストをより適切に配置するために引き上げられる可能性のある数百の入札を特定し、成果の低い広告を自動的に一時停止しました。

これらの日常的なタスクは数分対数時間でマシンによって完了しましたが、私がそれほど忙しくないという意味ではありませんでした。つまり、データ分析などのより高いレベルの優先順位に焦点を当てることで、全体的なパフォーマンスをよりよく理解し、それらの学習を戦略に変換し、実行したい次の一連のテストを計画し、クライアントの拡張に使用する新しいプラットフォームを調査できるようになりました。 ppcプログラム。

より戦略的になり、パフォーマンスを次のレベルに引き上げるのに役立つヒントをいくつか紹介します。

利害関係者にとって最も重要な指標をしっかりと把握し、レーザー光線のように焦点を合わせます。たとえば、私は鉛の量と良好な公認会計士の両方が同等に重要であるように見えるアカウントを持っています。ただし、クライアントに最も重要な単一のメトリックを定義するようにプッシュすると、クライアントは常に成長の側に落ちます。
利害関係者の最も重要な指標または目標の達成または超過を妨げる可能性のあるすべての障害を理解します。競争ですか？高いクリック単価？コンバージョン率が低い？障害をしっかりと理解することは、それらの不測の事態に備えて計画を立て、これらの障害を克服するのに役立つ戦略を立てるのに役立ちます。
パフォーマンスの根本的な推進要因を熟知しているため、より多くの情報に基づいた戦略的決定を下すことができます。

私のキャリアを通して、私は全体像を見るために一歩後退することを犠牲にして、ppcアカウントを操作するメカニズムに集中する傾向がありました。機械学習とそれが提供する自動化は、戦略に集中する時間が増えたため、アカウントの成長に役立ちました。その過程で、より良いアドバイスやより多くの新しいアイデアをテーブルに提供できるようにすることで、クライアントにもたらす価値を高めました。

新しいマシンベースの機能：

以下は、現在および近い将来に利用できるAdWordsの機械学習機能の一部です。

Googleスマート入札：Googleスマート入札は、ターゲットcpa、ターゲットroas、コンバージョンの最大化、および強化されたcpc入札戦略で構成されます。マシンベースの入札の利点は、何百もの「シグナル」を分析できることです。これは、オーディエンスとそのコンバージョンの可能性をよりよく理解するのに役立ちます。 Googleは、リアルタイムで処理される膨大な量のデータを指先で持っています。 AdWordsシステムは、これらの要素に基づいて入札単価を同時に最適化し、広告主にとって最も価値のあるオークションに広告主を配置します。

スマート入札を使用する際の鍵は、すぐに諦めないことです。システムの学習には時間が必要です。つまり、最初はパフォーマンスが少し不安定になる可能性があります。システムが学習するにつれて、パフォーマンスが向上し、最終的にはcpaのボリュームと効率が向上することがわかります。テストが十分に検討され、管理されている場合は、アカウントへのリスクを最小限に抑えて、これらの新しい戦略をテストできるはずです。

スマートディスプレイキャンペーン：このタイプのディスプレイキャンペーンは、機械学習によって完全に制御されます。アカウントの目標公認会計士と予算を入力し、見出しや画像などの広告アセットを提供するだけで、システムは目標に向けて学習し、最適化します。スマート入札と同様に、スマートディスプレイキャンペーンで十分なパフォーマンスとトラフィックデータを獲得できるようにすることで、システムに学習させることが重要です。キャンペーンに含まれるデータが多いほど、Googleのマシンがパフォーマンスを最適化して成長させるのが容易になります。

市場のオーディエンス：この機能は、ディスプレイネットワークで数年前から使用されており、まもなく検索用に展開されます。繰り返しになりますが、Googleは、以前の検索やコンバージョン履歴などのシグナルと、コンバージョンにつながる可能性が最も高い、または購入サイクルの最終段階にあるものを識別するために消費されているコンテンツを識別します。これらのタイプのユーザーを識別する唯一の方法は、機械学習と、オークションごとにリアルタイムで大量のデータを処理するマシンの機能を使用することです。

結論

これは、ppc業界の私たちにとってエキサイティングな時間です。機械学習は、より多くを学び、より速く実行する機会を与えてくれました。ただし、機械が人間と同じように実行できないことの1つは、ppcから派生したすべてのデータを変換し、それを一貫した戦略に変換することです。

より戦略的なアプローチを取ることはあなたの価値を高めます。全体像を把握し、それを結果に結び付ける能力は、影響力を高め、キャリアの進歩に役立ちます。