PPC予算予測の数学的ソリューション

公開: 2021-06-08

多くの業界の多くのクライアントのGoogle広告アカウントを管理する10年以上の間に、私は常に同様の質問が表面化することに気づきました。私がよく受ける最も一貫した質問は、1つの重要な概念に要約されています。

「異なる広告投資の結果をどのように予測できますか？」 。

この質問に素晴らしい答えを提供することは、過去2年間の私の使命でした。

経験豊富なGoogle広告の専門家は、このような質問に答える本能を発達させます。アカウントで時間を過ごした後、あなたはその可能性を感じます。

パフォーマンスの良い予測であると感じたものに対して直感的な答えを提供することができたにもかかわらず、正当化を提供しようとすると常に不足していました。

Budget Optimizeは、この問題を解決するために私が開発したツールです。キャンペーンの軌跡の視覚的なプロットと、さまざまな支出でのパフォーマンスに関する数学に基づいた予測を提供します。それは私たちが解決策を生み出すことを可能にし、またその背後にある理由を見ることができます。

PPCの支出を正確に予測するにはどうすればよいですか？

この質問は通常、新しいアカウントを引き継ぐときに発生しますが、アカウントが成熟するにつれて、何年にもわたってポップアップし続けます。このトピックに関するクライアントの質問には範囲がありますが、同様の点で収束します。

それを機能させることができれば、私には十分な予算がありますが、X：1のROIを達成できますか？
アカウントの費用をX増やすと、CPAはどうなりますか？
アカウントを最大限に活用するには、アカウントに実際に何を費やす必要がありますか？
予算を引き戻す必要があります。予算をX％削減した場合、CPA（またはROI）はどうなりますか？

この質問の背後にあるものと、誰が質問しているのかを理解することが重要です。 これらの質問は高レベルであり、特定の広告が一方向に書かれている理由や、このキーワードがその広告と一致している理由など、詳細を見ていません。

これらは意思決定者や主要な利害関係者が尋ねる質問であり、これは最終的にはビジネスにとって重要な質問であることを意味します。これが、よく答えることが非常に重要な質問である理由です。十分に根拠のある答えは、重要な人々を感動させ、ビジネスの重要な決定に影響を与えます。

この時点で、この質問にどのように答えますか？一般的なアプローチは、インプレッションシェアに基づいて推定することです。各キャンペーンを見て、支出とコンバージョンの変化を見積もることができます。インプレッションシェアを2倍にすると、支出とコンバージョンも2倍になると想定します。これは限られた答えを提供しますが、収穫逓減を考慮しない投資を増やすため、キャンペーンのパフォーマンスは直線的であると想定しています。

これが視覚的にどのように見えるか、そして継続的な支出の増加に対してどれほど非現実的であるかを見ることができます。以下の例では、インプレッションシェア（IS）を30％から60％に倍増するため、支出とコンバージョンが直線的に増加し、これらの指標が両方とも倍増すると想定しています。

画像1：インプレッションシェアを使用して増加した支出の可能性を推定すると、非現実的な線形予測が作成されます。

キャンペーンをより正確にマッピングし、収穫逓減を説明できる、より優れたモデルが必要です。

Google広告アカウントの視覚化

より良いアプローチは、過去のパフォーマンスに基づいて数学モデルを構築することです。このモデルを説明する最良の方法は、グラフ上で視覚化することです。

これは、Google広告アカウントを別の次元から見ることができると考えてください。キャンペーン、インプレッション、クリック、キーワード、広告の掲載結果を確認することに慣れています。

これらはすべて、アカウントのコンポーネントを理解して最適化するために不可欠ですが、これらの指標に焦点を当てても、アカウントの軌跡の全体像を把握することはできません。

アカウントの軌跡は、根本的な質問に答えることができる新しい次元です。アカウントのパフォーマンスを視覚的に確認でき、パフォーマンスの予測と予測に使用できます。

以下は、アカウントの軌跡をプロットして視覚化する方法の例です。

X軸は1日あたりの費用を示し、Y軸は1日あたりのコンバージョン量を示します。各ドットは、6か月間の特定の日の支出とコンバージョンです。この6か月間、グラフマッピングには毎日約182個のドットがあります。

グラフを見るだけで、すでにアカウントの軌跡を感じることができます。支出とコンバージョンの間には関係があることがわかります。支出が増えると、コンバージョンは特定の割合で増加します。

これは、この関係の変化率であり、数学的に説明できることが重要な洞察です。

回帰分析

回帰分析は、この期間の支出とコンバージョンの間のこの関係を数学的に表すことができる一種の機械学習モデルです。同じ例で、この関係をマッピングするための回帰直線を追加しました。

回帰曲線を使用すると、さまざまなレベルの支出で対応するコンバージョンを予測できます。さらに、曲線の回帰式を使用して、グラフの制限を超えて、1日の支出まで移動できます。

コストとCPAの次元

以前、費用とコンバージョンをグラフ化しました。また、コストとCPAという、より洞察に満ちた別の側面をグラフ化することもできます。ここで、CPA（またはROI）は、最も重要なパフォーマンスの尺度です。

下のスクリーンショットでは、左側のグラフは費用とコンバージョンのプロットであり、右側のグラフは費用とCPAでプロットされた同じアカウントです。

コストとCPAのグラフは、1日あたり約1,400ドルの費用で最適なCPAポイントがあり、CPAが最も低くなることをグラフで示しています。その時点から支出を増やすと、CPAがどのように上昇し始めるかを視覚化できます。

これで、2つの視覚的側面（ディメンション）からアカウントの軌跡を確認できます。どちらの回帰グラフも、さまざまなレベルの費用でコンバージョンまたはCPAを予測するのに役立ちます。（または、収益とROI）。これらは重要な指標であり、それらを予測するための公式があります。

アカウントの可能性を理解し、元の質問に答えることが可能になりました。もはや推測ゲームや直感ではなく、過去のパフォーマンスに基づいた健全な数学的モデルに基づいて予測できるようになりました。

予算最適化の価値提案

回帰分析はExcelで実行できますが、Budget Optimizeは、優れた分析のための機能を追加できます。利点は次のとおりです。

さまざまな回帰モデルを適合させる：アカウントが異なれば軌道も異なるため、回帰モデルが異なれば精度も高くなります。私たちは見て最適なモデルを自動調整し、最も正確な予測を考え出すための措置として、R二乗平均二乗誤差。

以下の例は、さまざまなモデルがコストとコンバージョンの関係をどのように表現できるかを示しています。一部のモデルは、他のモデルよりも傾向をより正確に反映しています。

What-if分析：アカウントを視覚化すると、最適なCPAまたはROIのポイントを簡単に確認できます。このツールは、what-if分析を使用してこれを数学的に解決することもできます。

高度なフィルタリング：特定のアカウント指標を除外してさまざまなキャンペーンの組み合わせを確認する必要がある場合、これらのモデルの実行と再実行には時間がかかります。ブランド以外のキャンペーンのみを確認するか、過去の期間を変更するか、モバイルキャンペーンのみを確認することをお勧めします。このツールを使用すると、手動で数時間かかるのではなく、数秒でこれが可能になります。

複数の回帰直線をプロットする（高度）：現在の機能には含まれていませんが、このツールには回帰式が用意されており、グラフツールで直線をプロットしてパフォーマンスを測定できます。

外れ値の削除：クリックするだけで外れ値を簡単に除外できます。セールの日や、結果を歪めるその他の異常な活動があった可能性があります。 Budget Optimizeを使用すると、この偏ったデータを自動的に検出して除外できます。

実際の結果との比較： Budget Optimizeを使用すると、今後の予測予測に対して、その期間の実際の結果を確認できます。同じ画面で簡単に比較および予測できるようにします。

制限事項

予算の最適化と回帰分析は、100％正確な予測を提供するとは主張していません。パフォーマンスを予測するための適切な方法であると私たちは信じていますが、その精度はアカウントごとに異なり、予測としてのみ機能すると見なされるべきです。

主な制限は、結果が履歴データに基づいていることです。履歴データに含まれていないことが将来発生する可能性があります。いくつかの例が含まれます：

悪天候が相次ぐような自然発生。（あなたのビジネスが傘を販売しているなら、これは素晴らしいことです）
以前のアカウントマネージャーよりも優れた新しいアカウントマネージャーのように、アカウント自体に新しい変更を加えます。
新しい競合他社が出入りするような市場ベースの変化。

季節性の観点から、予測しようとしている期間と同様の期間のデータを使用することをお勧めします。また、十分なデータポイントを備えた十分な長さの期間を選択してください。最も正確な期間を選択し、処理するのに十分なデータを用意することは、バランスをとる行為です。

大きな問題を解決する

有名なことわざにあるように、「一定しているのは変化だけです」。 Google広告アカウントは動的であり、マーケティング予算は変更されます。そのため、クライアントは予算の変更によって予測される結果がどうなるかを常に知りたがっています。

私の答えは、機械学習回帰アルゴリズムに基づいた数学ベースのソリューションです。制限があり、100％の精度を信頼するべきではありませんが、将来のアカウントのパフォーマンスを見積もるには適切なアプローチです。