ディスプレイ、検索連動型広告の運用ので最初に考えること、アカウント構築

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予算、目的、戦略を抑える ディスプレイ広告、検索連動型広告(リスティング広告)、ソーシャル広告など、インターネット広告は今や運用型広告が中心になりつつある。運用が必要になるわけだが、プラットフォームも多数あり、考慮しなければならないことが多い。 そこで広告運用で背後にある考え方、筋の通ったロジックを整理して説明する。これらを踏まえておけばまあ何とかなるし、逆に何ともならないものは仕方がない(諦めざるを得ない)。 広告配信システムがどのような動きを見せるのか、それに対してどのように向き合えばいいか。運用が自動化にシフトしている今も変わらず重要なことを説明していく。 まず最初のポイントは予算、目的、戦略を抑えることである。 単純な問合せ数なのか、認知なのか 効率なのか、ボリュームなのか ボリューム CVの数が重要。 予算には余裕がある。ある程度の無駄は仕方ない。 想定されるすべてのセグメント、キーワードを網羅。「取れるだけ取る」 リサーチ、探索の意味もある 効率 CPAが絶対 予算が限られている。無駄は悪。 CVするセグメント、キーワードのみがターゲット。「取れる範囲で取る」 ジリ貧は覚悟 どちらを取るかで戦い方が変わる。どちらも取れるところが運用型広告のいいところ。予算規模によってもとるべき戦略は変わってくる。予算規模は市場ごとに違う。特に検索連動型広告では如実。一方を取れば何かが犠…

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データドリブンな広告運用と、その背後にある技術・統計の理論

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データに基づいた広告運用をするのであれば、データを適切に扱うための技術(方法論)に則る必要がある。データドリブンな運用に必要な技術を、使われる文脈とコアとなるキーワードととともに紹介する。 データドリブンな運用とは? 「いろいろやって効果のいいものに寄せる」 が基本。ただし制約条件はいろいろある(予算など)。 テクニカルには 統計学+数理計画法 ということになる。 「いろいろやっていいものを見つける」が統計の役割。 「(制約条件の中で)いいものに寄せる」すなわちコストアロケーションが数理計画の仕事である。 昨今、統計がもてはやされているが、これとは別に数理計画という要素があることは知っておくのが望ましい。 データ収集とコスト 有意差と必要なデータ量 データドリブンな最適化をしようとすると、データを収集するための時間とコストがかかる。 たとえば2個のクリエイティブからA/Bテストで有意にいい(CTRが高い)ものに絞り込む場合、有意差の出るデータ量が必要になる。 creative imp click A 10,000 8 B 10,000 6 →有意差なし このペースでクリック数の差がついていったとき creative imp click A 56,000 45 B 56,000 28 で有意差が付く。統計的に正しい手順でクリエイティブを選択しようとすると11万インプレッション分のコス…

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運用型広告の入札単価の考え方、集客施策におけるマクロとミクロの視点

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入札単価調整あれこれ 入札(Bid)は基本ではあるが奥が深い。 きちんと広告が表示されるかどうか、意図した露出機会を得られるかどうか CPAが許容範囲内かどうか これらは入札によってコントロールされる。運用型広告の入札はセカンドプレイスオークションであるため、入札単価と実際に課せられる単価は異なる。これを想定して入札単価を決める必要がある。 近年ではDSPのシステム側で入札単価を調整してくれる自動入札機能もある。入札単価の決定自体は人間よりもシステムのほうが相性もいいため、自動入札機能を持つDSPについては自動化アルゴリズムに任せるのがいいかもしれない。 ただし手動入札しかできないDSPもあるし、自動であっても配信結果の予想・把握をするためには入札単価を決める仕組みについては理解しておかなければならない。 入札単価の決め方 オークションという仕組みになっている以上、他の広告主の入札状況によって、入札単価を上げていくとある途端に急に表示機会が増大するということがあり、逆に入札単価を下げていくとある単価で急に表示されなくなってしまうこともある。この挙動はDSPとSSPの組み合わせによってさまざまで、競合の参入状況、時期によっても異なる。 このように入札単価と実際の表示機会(インプレッション数)の関係は非線形になってしまう。 単純にラインアイテムごとのCPAが目標CPAに収まるように入札…

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