使用する必要がある Google 広告のカスタム列 4 つとその理由

あなたが私のようなコントロールを愛するパフォーマンス マーケターにとって、AI 主導の世界に向けて突っ走る Google は、最近、あなたに微笑む理由をあまり与えてくれません。

しかし、その使い方を知っているマーケティング担当者にとって、非常に役立つ PPC レポートのニュアンスとカスタマイズを提供する可能性を秘めた製品があります。

そう、私が話しているのは、2022 年の Google アップデートで私のお気に入りであるカスタム列についてです。

この記事では、次のことを学びます:

• カスタム列とは何か。
• マーケティング担当者がカスタム列を使用する必要がある理由。
• 私が実際に見た中で最も重要な 4 つの使用例。

カスタム列とは何ですか?

カスタム列は、特定のビジネスにとって重要な指標や計算を提供するために Google 広告 UI で作成できるレポート列です。

これらを使用すると、Google 広告に事前に組み込まれているレポート以外にもレポートを拡張できます。 これらはほぼ 10 年前から存在していますが、約 1 年前に大幅なアップグレードが行われ、Search Engine Land の寄稿者である Greg Finn が詳しく取り上げています。

マーケティング担当者がカスタム列を使用する必要がある理由

カスタム列には、数千とは言わないまでも、数百の使用例が考えられます。

カスタム列は、さまざまなコンバージョンに応じてさまざまな指標を関連付けることができるため、複数のコンバージョン タイプを持つ企業にとって特に便利であることがわかりました。

Google (Microsoft、Meta、その他の企業と同様) が AI と自動化に向けて熱心に取り組んでいる中、マーケティング担当者が残している数少ない管理の 1 つは、オフライン コンバージョン データを Google のシステムに入力して、入札やターゲティングなどの精度を向上させることです。カスタム列レポートは、この機能の鍵となります。

ただし、コンバージョン タイプが 1 つだけの企業の場合、カスタム列を使用すると、より迅速かつ効率的なトレンド認識を設定でき、マーケティング担当者に競争上の優位性を与えることができます。 ある使用例で示すように、Google が予算に対して過度に積極的になるのを防ぐこともできます。

使用例 1: コンバージョンによるセグメント化

私はカスタム列を最も頻繁に使用して、リード、MQL、SQL、OPP、トライアル、購読者などのさまざまなコンバージョン タイプを分析します。

このカスタム列タイプは、複数のコンバージョン アクションを使用するあらゆる業界やビジネスに使用できます。

上記のデータは、各変換段階に関する非常に有益な洞察を提供します。

また、さまざまなビューを参照して、どの検索語、キーワード、広告がそれらを促進しているかを確認することもできるため、予算を最適化、削減、または増やす必要がある場所を非常に具体的に把握できます。

この機能を使用していない場合は、1 つのロールアップ ビューに基づいて最適化の決定を行うことになります。 変換タイプが 1 つだけの場合は問題ありませんが、複数ある場合は精度が大幅に失われることになります。

たとえば、キャンペーンによって大量のリードと MQL が推進されているものの、SQL はほとんど推進されていないとします。

これは、あなたが提供するものを気に入って、最初に望ましい行動をとっているかもしれないが、規模や予算のせいで販売資格段階を超えられない視聴者に資金を注ぎ込んでいることを意味する可能性があります。

これを知ることは、収益に影響を与えることなく支出を削減するのに役立ち、製品チームにフィードバックするための優れた情報となるでしょう。

使用例 2: 特定の期間の平均コンバージョン コスト

私のもう 1 つのお気に入りの使用例は、昨日、先週、過去 30 日間など、特定の期間の平均コンバージョン コストを分析することです。

私はこれをすべての変換および変換タイプごとに使用しました。これはすべてのシナリオに役立ちます。

どのような期間であっても、範囲を固定し、メトリクスを過去のデータと比較することは、コストが平均を大幅に上回るか下回るかを確認する優れた方法です。

これにより、予算と入札の調整が可能になり、雪だるま式に問題が大きくなる前に問題を発見するのに役立ちます。 比較列は、Google の一般的な UI よりもはるかにきれいに配置されています。

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ユースケース 3: 競合分析

クライアントや幹部チームに良い印象を与えたいですか?

潜在的な市場の競争と活動を評価するために、クリック率の低下と CPC の増加を調べるカスタム列を作成します。

ここでデータにフラグを立てると、外部で何が起こっているかを確認するためにオークション インサイトをいつ調べるべきかを示すのに役立ちます。

これは、ブランド キーワードに関するアクティビティ (競合他社の引き抜きなど) を監視するのに非常に役立ちますが、ブランド以外の重要な用語についても貴重な情報です。

コストと競争の増加は、新しい広告コピーや差別化要因をテストする（または広告コピーで直接競合他社に対抗する）ための素晴らしいきっかけとなる可能性があります。 また、競合他社が何をしているのかについての情報を渇望している上層部に伝えるのに最適な情報です。

この列設定を使用していない場合は、競合他社のアクティビティを把握するために Auction Insights に過度に依存している可能性があります。 オークション インサイトは役に立ちますが、傾向を認識するにはまだ不十分な点が多く、カスタム列でそのギャップを埋めることができます。

ユースケース 4: 異常な支出

私たちの中で、Google が予算の上限を自由に決めているのを見たことがある人（手を挙げた人）は何人いるでしょうか?

これに対処するために、私は支出の異常を特定するための列を作成したいと考えています。 基本的に、昨日の支出が過去 7 日間の平均支出の 120% を超えたインスタンスにフラグを立てます。

こうした変動は、影響を受けやすいアカウント、特に予算の大きいアカウントで発見して診断することが重要です。 この列を追加すると、それらを検出するために通常のレポート頻度に依存する必要がなくなります。

キャンペーン、広告、キーワードレベルでの不正行為を評価し、パフォーマンスが支出増加の理由に正当なものであること、また Google が単なる不正行為を行っているだけではないことを確認します。

パフォーマンスが支出増加の理由であるかどうかに関係なく、アラートとその後の結果を通知することは、クライアントやマネージャーにとって優れた EQ です。 極端な場合には、Google 担当者に代わりのリクエストを依頼することになる可能性があります。

Google 広告の全機能を使用する

2022 年の更新により、カスタム列に大幅な俊敏性が追加されました。 他のレポート機能についての要望リストがあるとしても、それは短いでしょう。 (しかし、私がそれについて言及したので、ページトップ率や絶対ページトップ率などの競争力のある指標と、数式エラーのトラブルシューティングに役立つ不具合の少ない UI をぜひ見てみたいと思っています。)

現時点では、マーケティング担当者はツールの全機能の使い方を学ぶ必要があります。これにより、すべてを Google の UI に直接保持することで、分析とアクションのループが短縮されます。

カスタム列は、アカウント関連の最も重要な質問に答えるための傾向と分析情報を明らかにするのに役立ちます。

最も単純な広告キャンペーンであっても、日付範囲や数式機能ごとにさまざまなビューを利用できるため、Google 広告データ 101 から EQ および分析の強力なツールに移行するチャンスが得られます。これらはすべて、少し手間をかけるだけで済みます。