Google 広告の目標広告費用対効果: 5 つの重要な考慮事項

目標広告費用対効果 (ROAS) は、PPC 広告の聖杯として歓迎されています。

クリックベースやコンバージョンベースの入札とは対照的に、この戦略は財務上のビジネス成果を最適化するように設計されています。

Google 広告の進化のスケールでは間違いなく高いですが、目標広告費用対効果は、その可能性を最大限に発揮する前に厳密な設定が必要です。

2021 年 3 月の Google の内部データによると、目標 CPA から目標 ROAS に切り替えた広告主は、同様の広告費用収益率でコンバージョン値が 14% 増加しました。

Google は、スマート ショッピングからコンバージョン値の最大化と目標広告費用対効果にアップグレードした広告主は、コンバージョン値の 30% もの向上を達成したと主張しています。

結果はビジネスごとに、また経済のさまざまなセクターごとに異なる可能性があります。

価値ベースの入札が成功するかどうかは、それがビジネス モデルと実装の品質にどれだけ適合するかによって決まります。

この記事では、価値ベースの入札が自社のビジネスに適しているかどうかを評価するために、目標広告費用対効果を導入する際の重要な考慮事項について概説します。

目標ROAS: 概要

目標 ROAS (tROAS) は、目標とする広告費用対効果の範囲内でコンバージョン値を最大化するように設計された Google 広告の価値ベースの入札戦略です。

スマート自動入札戦略として、目標広告費用対効果は、過去の自社データと組み合わせて、多数のコンテキストおよび視聴者シグナルを活用します。

Google は高度な予測モデリングを使用してユーザーの予想されるコンバージョン値を推定し、ROAS 目標に合わせて入札単価を自動的に調整します。

目標を高く設定すると、AI の入札額は低くなり、その逆も同様です。

実際には、一部のコンバージョンでは他のコンバージョンよりも高い ROAS が得られます。 その後、Google はそれを計算に織り込み、希望する ROAS を維持するように入札を再調整します。

潜在的な顧客価値に基づいた入札

Google の広告プロダクト リエゾンのジニー マービン氏によると、コンバージョン ベースの戦略から価値ベースの戦略へのアップグレードは、コンバージョン数を最大化するための最適化から、最も価値のある顧客を優先することへの移行を意味します。

この変化の結果として、広告主はボリュームと価値の間のトレードオフを予測する必要があります。

したがって、一般に目標 ROAS は目標コンバージョン単価よりも高い合計コンバージョン値を返す可能性が高くなりますが、コンバージョン数は低くなります。

Google 広告の tROAS に対するビジネスの準備状況を評価する際に役立つ 5 つの重要な考慮事項を以下に示します。

1. 売上高の変動

価値ベースの入札のより技術的な要件を詳しく調べる前に、機会の規模を比較検討すると役立つ場合があります。

売上高の変動を考慮すると、目標 ROAS がビジネスにもたらす可能性のある上向きの指標が得られます。

価値ベースの入札の中核は、価値の低いコンバージョン結果から離れて、価値の高いコンバージョン結果を目指して最適化することを目的としています。

同じ製品またはサービス カテゴリ内で売上額の変動が大きいビジネスの場合、目標 ROAS のメリットをよりよく享受できます。

20 ドル、50 ドル、100 ドル相当の商品を販売している e コマース ストアを考えてみましょう。

すべての条件が同じであれば、このストアは、50 ドル相当の商品のみを販売するストアよりも価値に基づく入札の恩恵を受ける可能性が高くなります。 それは、アルゴリズムによって 100 ドルの売上が増加し、20 ドルの売上が減少する可能性があるためです。

価値の差異により、より価値のあるコンバージョン結果を得るために最適化する機会が生まれます。

逆に、2 番目の例の店舗には、すべての製品の価値が同じであるため、同じ最適化の能力が欠けています。

価値ベースの入札は、コンバージョン値の変動や広がりが大きくなることでさらに増幅されます。

最初の例では、中程度のレベルの分散があります。 たとえば、製品の価値が 5 ドル、50 ドル、500 ドルの場合、差異はかなり大きくなります。

コンバージョン値の分布が広くなると、AI が効率を見つけて全体的なコンバージョン値を最大化する余地が広がります。

変動性の原則は、収益、粗利、またはビジネスに固有のその他の推定価値など、割り当てられたコンバージョン値に適用されます。

変動性の低いシナリオでの価値ベースの入札の使用

あなたの製品やサービスの価格が同じだったらどうなるでしょうか? 今後も価値ベースの入札の恩恵を受けることができますか?

価格が均一であっても、利益率が異なる場合があります。 顧客が異なれば、異なる頻度やリピート率でさまざまな数量を購入する場合があります。

言い換えれば、収益の観点からコンバージョン値の変動が低い場合、それは粗利益や顧客生涯価値 (CLV) の観点から見ていない可能性があります。 これらの各オプションの影響については、後ほど詳しく説明します。

ビジネスでのすべての販売が、関連付けられている財務指標に関係なく、同じコンバージョン値を生成すると仮定します。

このシナリオでは、各コンバージョンに同一の値を割り当てます。

これは目標コンバージョン単価と似ていますが、コンバージョンに対して支払う意思を Google に伝えるのではなく、コンバージョンの価値を定義し、ROAS 目標をレバーとして使用します。

主な違いは、価値ベースの入札では、入札額が収益に連動することです。

AI は、ROAS 目標に対するコンバージョン値に応じて入札単価を自動的に調整します。

したがって、コンバージョンの価値が変動しない場合でも、目標広告費用対効果は自動化のメリットをもたらします。

2. 販売数量

もう 1 つの重要な考慮事項は、ビジネスが毎月生み出す売上数です。

これにより、最小コンバージョンしきい値を満たすのに十分なコンバージョン データを継続的に蓄積できるかどうかがわかります。

目標広告費用対効果には、統計的に信頼できる入札決定を行うための適切なデータを Google に提供するための最小コンバージョンしきい値が必要です。

このデータにより、AI はパターンを特定し、相関関係を確立し、機械学習を促進する有意義な洞察を引き出すことができます。

十分なコンバージョン データがないと、AI は小規模で代表的ではない可能性のあるサンプルに基づいて分析を行うことになり、予測能力が損なわれる可能性があります。

データセットが大きいほど、Google はより効果的に学習し、入札する機会が増えます。

ほとんどのキャンペーン タイプで目標広告費用対効果を達成するには、過去 30 日間にキャンペーンごとに少なくとも 15 件のコンバージョンが必要です。

ただし、下表に示すように、最小しきい値はキャンペーン タイプによって異なる場合があります。 しきい値に達するには、コンバージョンに有効な値が含まれている必要があることに注意してください。

キャンペーン タイプ別の目標 ROAS コンバージョンの最小しきい値

新しいキャンペーンや小規模なキャンペーンでコンバージョン データが不十分な場合は、最小要件のない「コンバージョン値の最大化」から始めることができます。

それぞれのキャンペーン タイプに必要なしきい値に達したら、目標広告費用対効果にアップグレードします。

重要な決定は、どのコンバージョン イベントを主要なコンバージョン アクションとして使用するかです。

決定する際には、販売サイクルの長さと合わせて販売量を考慮する必要があります。

3. 販売サイクルの長さ

ビジネス サイクルの期間によって、さまざまなコンバージョンに値を割り当て、それを Google にフィードバックする速度が決まります。

コンバージョン値をインポートできる速度が速いほど、AI はそのデータを計算に早く組み込むことができます。

販売サイクルは、所属する業界によって大きく異なる場合があります。

リード獲得では、コスト、複雑さ、複数の意思決定者が関与するため、B2B 販売サイクルは通常 60 ～ 90 日です。

B2C のサイクルは、数分から数週間と非常に短い傾向があります。

対照的に、B2B eコマースは一般に、従来の B2B 販売よりもサイクルが短くなります。

最後に、B2C eコマースは、消費者との直接取引と比較的コストが低いため、販売サイクルが最も短くなります。

見込み客が広告をクリックした平均時間とコンバージョン イベントを考慮してください。 コンバージョンはクリックから 90 日以内に発生する必要があることに注意してください。 そうしないと、ルックバック ウィンドウの範囲外となり、Google はその値を元のクリックに帰属させることができなくなります。

最適なパフォーマンスを実現する可能性が最も高い主要な変換アクションを選択する必要があります。

経験則として、Google では、マーケティング ファネルの最下位で発生し、最低限の適格基準を満たしているコンバージョン イベントを最適化することを推奨しています。

決定を知らせるための一般的なガイドラインをいくつか示します。

シナリオ 1: 販売量が多く、販売サイクルが短い

販売サイクルが約 2 週間以下で、月に少なくとも 100 件の販売が発生している場合は、販売または成約した取引を最適化できる立場にあります。

見込み顧客発掘キャンペーンを実行している場合は、次のような二次的な観察コンバージョン アクションを検討してください。

• Sales Qualified Lead (SQL)。
• マーケティング適格リード (MQL)。
• フォームの送信。
• 電話をかける。

あるいは、e コマース キャンペーンを実行している場合は、チェックアウトの開始、カートに追加、またはニュースレターの購読を二次コンバージョンとして含めることを検討してください。

シナリオ 2: 販売量が少なく、販売サイクルが長い

リード獲得の販売サイクルが最大 3 か月で、月に少なくとも 30 件の販売を生み出している場合は、主要なコンバージョン アクションとして SQL または MQL の使用を検討してください。

ファネルの可視性を高めるために、販売、フォーム送信、電話を二次コンバージョンとして含めることも価値があるかもしれません。

e コマースでは、プライマリ コンバージョン アクションとしてチェックアウトの開始またはカートに追加のいずれかを使用し、セカンダリ コンバージョンとして販売と定期購入を追加することを検討してください。

シナリオ 3: 販売量が少なく、販売サイクルが長く、リードの認定に時間がかかる

リードの認定に 30 日以上かかる場合:

• フォームの送信と通話を主要なコンバージョンとして使用します。
• 販売、SQL、MQL、およびページ インタラクションを二次コンバージョンとしてインポートすることを検討してください。

見込み客発掘で推奨されるコンバージョン アクション

e コマースで推奨されるコンバージョン アクション

Google では、入札最適化のために 1 つの主要なコンバージョン アクションに重点を置きながら、可視性を向上させるためにコンバージョン ファネル全体をインポートすることをおすすめしています。

例外として、重複がない限り、フォーム送信と通話の両方を主要なコンバージョン アクションとして使用することができます。

マーケティング ファネルのマッピングは、コンバージョン パスに沿った見込み客の主なアクションを視覚化するための良い出発点となります。

Google のコンバージョン値計算ツールを使用すると、カスタマー ジャーニーのあらゆる段階でのコンバージョン アクションの平均値を簡単に計算できます。

4. データの正確性

これまで、変動性、量、頻度の重要性を強調してきました。 ただし、データの品質によって成功の程度が決まります。

目標 ROAS のコンテキストでは、データ品質とは、コンバージョン値がビジネスにとっての経済的価値をどの程度正確に反映しているかを表します。

目標 ROAS は、正確な入力に基づいて目標の広告費用対効果を実現します。

コンバージョン値が実際の金銭的価値と一致しない場合、AI の入札もキャンペーンの結果も一致しません。

ここでは「ゴミは入ったらゴミは出る」という原則がしっかりと当てはまります。 アルゴリズムがどれほど高度であっても、低品質の入力から高品質の出力が生成される可能性はほとんどありません。

これにより、次の重要な決定が行われます。AI にどのようなコンバージョン値を与えるかということです。

一般に、買収戦略はビジネス目標と一致している必要があります。 以下に、いくつかのアプローチを示します。

プロキシ値の最適化

トランザクション固有の値を測定または割り当てることができない場合でも、静的プロキシ値を使用して目標広告費用対効果を実行できます。

複雑なコンバージョン トラッキング設定が必要ないため、これは簡単です。

代わりに、主要なコンバージョン アクションに固定値を割り当てます。つまり、すべてのコンバージョンが同じ値を占めることになります。

ただし、場所、デバイス、視聴者などの基準に基づいたルールを使用して、値を動的に調整できます。

通常、販売額が変動する場合、代理値はコンバージョンの真の経済価値を正確に反映しません。

そのため、プロキシの使用は、価値ベースの入札を行うための最も簡単な方法ですが、最も制限のある方法です。

収益の最適化

ビジネス目標が売上総価値を最大化することである場合は、収益換算値の使用を検討してください。 これには、動的なコンバージョン値と、各コンバージョンによってもたらされる収益の正確な見積もりをインポートする必要があります。

価値ベースの入札を収益と調整することで、AI は ROAS 目標内で生成される総収益を最大化することを目指します。

これは、売上高の成長を促進するだけでなく、市場シェアの拡大や新製品の宣伝にも適している可能性があります。

収益最適化の欠点は、収益性を無視することです。 幅広い製品やサービスを提供する場合、利益率は異なる可能性があります。

ただし、この違いは AI では考慮されないため、収益は高いが利益率の低い製品やサービスが過度に強調される可能性があります。

利益のための最適化

ビジネスが収益を優先している場合は、粗利益をほぼ反映した値を割り当てることを検討してください。 粗利益を計算するには、売上収益から売上原価を差し引きます。

広告費用は売上原価でもあるため、Google 広告アカウントのカスタム列を使用して、コンバージョン値から広告費用を差し引くことができます（つまり、すべてのコンバージョン値 – 費用）。

目標広告費用対効果は引き続き[すべてのコンバージョン値]列の値を最適化することに注意してください。

利益を最適化することで、AI は財務的に最も有利な結果に向けて予算を配分します。

短期的には、正確な値、十分な量、タイムリーなデータのインポートを前提として、これにより最高の総額が得られるはずです。

利益を目指して最適化すると、コンバージョン数が減少する可能性があることに注意してください。

さらに、利益に焦点を当てると、顧客ベースを拡大したり、リーチを拡大したりする潜在的な機会を見逃してしまう可能性があります。

最後に、各コンバージョンの真の収益性を測定し追跡することは、さまざまなコスト要因が関係しているため、特に困難になる可能性があります。

顧客生涯価値 (CLV) の最適化

長期的な収益性の最大化を目指している場合は、予測顧客生涯価値 (CLV) の使用を検討してください。

これには、顧客関係の全過程にわたる期待値の合計に基づいて、各コンバージョンに予測値を割り当てる必要があります。

CLV には通常、平均注文額、購入頻度、維持率、顧客獲得および維持コストが組み込まれます。 相対的な重み付けと正確な計算方法は、業界によって異なる場合があります。

短期的な利益を最適化する場合と同様に、これによりリーチできるコンバージョンプールがより小さくなる可能性があります。 さらに、長期的な利益を正確に見積もることは、飛躍的に複雑になる可能性があります。

長期的には、CLV の最適化は最高の投資収益率を実現する可能性があります。

しかし、慎重に歩きましょう。 この戦略は、今日お金を使って、数年後にそれを回収することを目的としています。

財務実績に関するフィードバックの遅れは、当初の予測が間違っていたことが判明した場合にコストがかかる可能性があります。

CLV は大きな潜在的な上昇余地をもたらしますが、かなりの不確実性と初期費用も伴うため、レバレッジをかけた賭けのようなものになります。

これらのリスクを考慮すると、収益または利益に合わせた目標 ROAS を使用して概念実証の検証に成功した後にのみ、CLV ベースの入札をテストすることが賢明である可能性があります。

5. データインフラストラクチャ

ここまでで、特定のユースケースに応じて価値ベースの入札に取り組む方法について理解できたと思います。 ビジネスがすべての条件を満たしていると仮定すると、次に考慮すべき重要な点はデータのロジスティクスです。

より具体的には、マーケティング データを合理化するにはどのようなシステムを導入する必要があるか、また、貴社のビジネスには要件に対応する能力があるか?

目標 ROAS を実装するには、データを定期的に収集、保存し、Google にインポートするための信頼できる方法が必要です。 これは、戦略に応じて手動、自動、また​​はその 2 つを組み合わせて行うことができます。

利用可能な 3 つの主な追跡オプションは次のとおりです。

手動コンバージョントラッキング

手動コンバージョン トラッキングを使用すると、Google 広告内の各コンバージョン アクションに静的なコンバージョン値を割り当てることができます。

これは、技術的な専門知識やサードパーティのソフトウェアを必要とせずに、プラットフォーム上で簡単に設定および変更できます。

前述したように、静的なコンバージョン値は購入額の変動を考慮していないため、これは価値を追跡する方法としては不正確です。

コンバージョン値が変動すると仮定すると、これが最適とは言えないコンバージョン トラッキング方法となるのです。

タグベースのコンバージョン トラッキング

タグベースのコンバージョン トラッキングは、ウェブサイトに埋め込まれた Google が生成した JavaScript コード スニペット (「タグ」) に依存します。

ユーザーがコンバージョン アクションを完了すると、タグは関連するコンバージョン値を取得し、Google に送り返します。

e コマース企業は、実際の注文額に合わせてコンバージョン値を動的に調整する方法を提供するため、この追跡方法を最も一般的に使用します。

これは通常、タグが顧客が取引に費やした金額を取得するため、コンバージョン値が利益ではなく収益に相当することを意味します。

利益値が既知であり、タグが起動されたときにアクセスできる限り、タグベースの方法を使用して利益を追跡することも可能です。

これには、すべての販売の利益をリアルタイムで正確に計算するために、在庫システムやサードパーティ ソフトウェアとの緊密な統合が必要になる場合があります。

したがって、利益を追跡することは可能ですが、複雑さが増すため、ほとんどの企業にとっては現実的または実現不可能である可能性があります。

タグベースのコンバージョン トラッキングの設定には技術的な熟練が必要であり、さまざまな製品やサービスを扱う企業にとっては困難な場合があります。

タグベースのトラッキングのもう 1 つの制限は、コンバージョンを広告のクリックに結び付けるために Cookie に依存していることです。

ユーザーが Cookie を拒否、ブロック、または削除すると、データのギャップが生じ、最適化に悪影響を及ぼす可能性があります。

タグベースのコンバージョン トラッキングの詳細については、この Google 広告ヘルプ ドキュメントをご覧ください。

オフラインコンバージョントラッキング

オフライン コンバージョン トラッキングでは、Google クリック識別子 (GCLID) を使用して、ユーザーの広告インタラクション後のオフライン コンバージョンの結果を追跡します。

GCLID は、Google がリンク先 URL に自動的に追加する一意の文字列です。

この追跡方法では、リードまたは顧客の詳細とともに GCLID パラメータを取得し、CRM データベースに保存する必要があります。

コンバージョン値が割り当てられたら、そのデータをプラットフォームにインポートして戻すことができます。 Google は GCLID を使用して、コンバージョン値を正しいクリックに関連付けます。

Google UI 内でオフライン コンバージョンを手動でインポートしたり、Google スプレッドシート、HTTPS、または SFTP 経由で定期的なアップロードをスケジュールしたりできます。

あるいは、Google Ads API を使用してこのプロセスを自動化することもできますが、これには開発者の入力が必要になります。

時間と労力を大幅に節約できる可能性があるため、既存の CRM を Google 広告と直接統合できるかどうかを確認する価値があります。

オフライン コンバージョン トラッキングは、コンバージョンの結果を追跡する信頼性の高い包括的な方法です。

また、ビジネス目標に最適な値を割り当てる際の柔軟性も提供します。

さらに、返品された注文、キャンセルされた予約、または失敗した取引を反映するために、すでにアップロードした値を撤回したり再記述したりすることもできます。

複雑さの程度によっては、これを稼働させるために技術リソースが必要になる場合があります。

このアプローチの欠点は、広告のクリックとオフライン コンバージョンの間の明確な関係に依存していることです。

実際には、カスタマージャーニーの長さやコンバージョン自体の性質により、これが常に可能であるとは限りません。

選択した追跡方法に関係なく、ユーザーおよび顧客データの処理が、管轄地域の国内および国際的なデータ保護およびプライバシー法に準拠していることを確認することが重要です。

ファーストパーティのコンバージョン データをプラットフォームにインポートする主な目的は、AI の入札決定をガイドすることです。

ただし、コンバージョン値をその原因となったクリックそのものにリンクすると、Google 広告の完全なレポート機能も利用できるようになります。

これにより、検索語句、広告、プレースメントなどの詳細に至るまで収益性を追跡できます。

目標ROASに向けたビジネスの準備状況を評価する

価値に基づいた入札戦略を成功させるには、データの変動性、量、速度、精度、そしてマーケティング活動をサポートするために必要なインフラストラクチャが必要です。

• 変動性とは、コンバージョンの価値が変動する度合いです。
• ボリュームとは、生成されるコンバージョン データの量を指します。
• 速度は、どれだけ早くデータを AI にフィードバックできるかを測定します。
• 一方、精度とは、データがビジネスに対する真の経済的価値をどの程度反映しているかということです。
• インフラストラクチャは、コンバージョン データを収集、保存し、Google 広告プラットフォームにインポートするための技術的基盤を表します。

AI はデータに基づいて機能することがわかっていますが、目標 ROAS を最大限に活用するには、質と量の適切なバランスをとることが重要です。

Google では、資格基準を満たすファネルの最下流でコンバージョンを最適化することを推奨していますが、それが常に最善のアプローチであるとは限りません。

データの品質によっては、AI により多くのデータ ポイントを提供するファネルの上位で変換を最適化することで、より良い結果が得られる場合があります。

場合によっては、AI に大量の「優れた」データを供給する方が、最小限の「優れた」データを供給するよりも重要な場合があります。

同様に、正確に計算されたコンバージョン値の小さいプールは、正確に計算されていないコンバージョン値の大きいプールよりもパフォーマンスが優れている可能性があります。 独自のビジネス環境に戦略を適応させ、成功への道を試すのはあなた次第です。

では、ROAS を実現するのか、しないのか? それはあなただけが答えることができる質問です。

理論的な評価から始めるのが良いでしょう。 しかし、価値ベースの入札がどれほど効果的であるかを知るには、ライブボタンを押して確認する必要があります。