ショッピングキャンペーンのターゲットROAS入札をテストする必要がある理由

公開: 2021-10-23

多くのeコマースビジネスでは、AdWordsショッピングキャンペーンがPPCトラフィックの大部分を占め、多くの場合、全体の収益のかなりの部分を占める可能性があります。これらのキャンペーンの重要性は、デジタルマーケティングマネージャーの側に麻痺を引き起こすことがあります。パフォーマンスが少しでも低下する可能性があると収益に大きな違いが生じる可能性がある場合は、「壊れていない場合は修正しない」という姿勢を採用するのは簡単です。そのような思考プロセスは確かに理解できますが、成長と最適化の機会を差し押さえることができます。これは、ショッピングキャンペーンに重点を置いたeコマース支出がますます増えているPPC環境では特に重要です。このブログ投稿では、AdWordsショッピングキャンペーンのターゲットROAS入札をテストするケースを作成し、そのようなテストを正常に設定するためのヒントをいくつか紹介します。

ターゲットROAS入札とは何ですか？

まず、ターゲットROAS入札とは何か、そしてそれがどのように機能するかを確立しましょう。 AdWordsでは、ターゲットROASの入札単価を、「広告に費やした1ドルあたりの平均コンバージョン値を設定する」と説明しています。ターゲットROAS入札では、AdWordsは自動的に入札単価を設定して、設定したターゲットROASで可能な限り多くのコンバージョン値を獲得できるようにします。」つまり、ショッピングキャンペーンの目標ROAS入札単価を500％に設定すると、AdWordsは1ドルの費用ごとに5ドルの収益を上げ、これらのパラメータ内でコンバージョンを最大化することを目指します。一般に、ターゲットROASの設定を高くするとボリュームが小さくなり、ターゲットROASの目標を低くするとボリュームが比較的大きくなります。

ROASは単純に収益/コストとして計算されることに注意してください。収益を（収益–コスト）/コストとして報告する場合、キャンペーンの目標を設定するには、ROASの目標をより単純な式に変換する必要があります。

簡単なケーススタディ

ハナピンのクライアントの1つである工業用品を専門とするeコマースビジネスは、拡張CPC入札戦略を利用したショッピングキャンペーンから満足のいく結果を得ていました。クライアントは、ボリュームを増やして全体的な収益を増やしたいと考えており、アカウント内の他のキャンペーンで自動化された戦略で成功を収めた後、ショッピングキャンペーンのターゲットROAS入札をテストするのに適していました。彼らは以前、手動で設定された入札の範囲内で制限付きの自動入札をすでに利用している戦略である拡張CPCを使用していました。この投稿の後半でテストを設定する方法について詳しく説明しますが、ショッピングキャンペーンでのターゲットROAS入札のケースの前に、以下の結果を示したいと思いました。

ターゲットROAS入札への切り替えは、クライアントに優れた結果をもたらしました。コンバージョン数と収益が50％近く増加しただけでなく、効率を損なうことなく増加しました。実際、ROASは実際に約7％向上しました。

確かに、これはパフォーマンスの向上の一例に過ぎず、ショッピングキャンペーンの結果が異常である可能性があることを簡単に主張できます。ただし、入札戦略をターゲットROASに切り替えると、大幅なメリットが得られることを示していると思います。少なくとも、Target ROASが1つのショッピングキャンペーンのパフォーマンスに悪影響を与えると想定するのではなく、入札管理スイッチをテストすることが正当化される可能性があるというケースをサポートすることを願っています。以下では、ショッピングキャンペーンを管理している人がこの戦略を試してみる必要がある理由についてより一般的に説明します。

ターゲットROAS入札の場合

ショッピング広告のクリックから生成される予測収益に影響を与える可能性のある多くの要因があります。その中には次のものがあります。

宣伝されている商品。
ユーザーの場所。
ユーザーが属するオーディエンス。
ユーザーが検索しているデバイス。
検索が行われている時間および/または日。

手動で入札単価を調整している優れたデジタルマーケターは、これらの各変数を評価し、それに応じて入札単価と入札単価調整を設定します。ただし、問題の真実は、広告主がこれらの変数の多くを手動で説明できる一方で、十分な履歴データがあれば、機械学習アルゴリズムがそれらを完全に複雑に評価するのに適している可能性が高いということです。これは、大規模なショッピングフィードを持つ企業に特に当てはまります。たとえば、手動入札は250 SKUの企業にとって妥当な時間投資ですが、その時間投資は250,000SKUのフィードにとってはるかに負担になる可能性があります。

おそらく、あなたは過去に自動化について悪い経験をしたことがあるか、デジタルマーケティングにおける機械学習戦略に懐疑的です。そのキャンプに陥った場合は、次のことを考慮してください。

Googleの機械学習アルゴリズムは時間の経過とともに変化し、改善されます。これは、過去にパフォーマンスの低下が見られた場合でも、機械にもう一度チャンスを与える価値があることを示唆しています。
パフォーマンスの向上がわずかであるか存在しない場合でも、Target ROAS入札により、デジタルマーケティング担当者は、フィード管理、検索クエリの最適化、再構築による利益の最大化など、パフォーマンスを向上させるキャンペーンの他の側面により多くの時間を費やすことができます。
失敗したテストについて考え直すときは、実験が成功するのに十分な時間を与えたかどうかを検討してください。特に自動化された戦略をテストする場合、テストには時間がかかります。多くの場合、アルゴリズムを裏付けるデータがないため、アルゴリズムはすぐに決定を下すことができません。
以前に実行したテストが予算によって制限されていた場合（そしてそれがもはや当てはまらない場合）、それらを再検討する価値があるかもしれません–限られた予算は限られたデータを意味し、テストは本当に統計的に有意な結果に到達するのに十分な量を持っていなかったかもしれません。

つまり、ターゲットROAS入札戦略が手動のものよりも効果的であるとは決して保証されておらず、デジタルマーケターは常に、入札戦略のシフトを、設定して忘れるスイッチではなく、暫定的なテストと見なす必要があります。さらに、このようなテストにはリスクに対するある程度の許容度が必要であり、ビジネスがわずかなパフォーマンスの低下でも苦しむことができなかった場合、常に目標を超えているキャンペーンに対して必ずしも試行する必要はありません。覚えておくべき1つの特定の落とし穴：目標が過去のパフォーマンスよりも高く設定されている場合、成長が制限される可能性があります。多くの場合、この状況では、マーケターは最初は有望なパフォーマンスを目にしますが、キャンペーンを成長させるのは困難です。

テストの設定

まず、いくつかの悪いニュース：AdWordsでは実験的なショッピングキャンペーンの作成が許可されていません。これは、Target ROASショッピングキャンペーンの実験と現状の入札戦略の間でトラフィックを均等に分割できないことを意味するため、これが大きな問題であることは否定できません。代わりに、テストを同時にではなく順番に実行する必要があります。このことを念頭に置いて、実験を正常に設定するためのヒントをいくつか紹介します。

妥当な目標ROAS入札単価を設定する：厳密なROAS目標がないキャンペーンの経験則では、目標ROAS入札単価をキャンペーンの過去のROASまたはそのすぐ上に設定します。ただし、ボリュームを増やしたい場合で、ビジネスの効率の低下が許容される場合は、ROASを低く設定する必要があります。逆の場合は、目標ROASを高く設定します。
季節性の低い期間にテストを実行する：テストは連続している必要があるため、季節性によって結果がある程度汚染されることは避けられません。 それでも、季節性が比較的低い期間を選択することで、この問題を最小限に抑えることができます。たとえば、夏の数か月間にショッピングキャンペーンのパフォーマンスが最も変化しない場合は、入札タイプの切り替えを試すのに理想的な時期かもしれません。また、オフシーズンに機能するものは、繁忙期には理想的ではない可能性があることに注意してください。たとえば、Target-ROASはオフシーズン/低予算/効率に適している可能性がありますが、ピーク時にはサイトトラフィックに関するものであり、積極的である可能性があります。その場合、クリックまたはコンバージョンを最適化する方が理想的です。
テストパラメータとメトリックを事前に決定します。他のタイプの実験と同様に、勝ち負けがどのように見えるかを事前に知ることが重要です。 テストを開始する前に、テストを実行する期間と、統計的に有意な勝利結果を構成するものを決定します。そうしないと、あいまいな結果が残る可能性があります。
「学習」期間は長期的なパフォーマンスを表していない可能性があることを理解します。キャンペーンがターゲットROAS入札管理戦略に切り替えられると、データを収集して入札を設定するときに「学習」期間が発生します。私の経験では、この期間はボリュームによって異なりますが、約1週間続く傾向があります。パフォーマンスを評価するときは、実験結果から学習期間を除外することをお勧めします。注：キャンペーンが「学習」状態にあるかどうかは、[設定]タブで確認できます。

結論

ショッピングキャンペーンの入札単価を手動で調整している場合は、少なくともこの投稿で、ターゲットROAS入札戦略をテストする価値があるかどうかを検討していただければ幸いです。納得できませんか？または、過去にターゲットROAS戦略をショッピングキャンペーンに適用したことによるパフォーマンスの低下を見たことがありますか？ Twitter @ppcheroでチャイムイン！