【Google広告 配信事例】多店舗集客の効率が良くなるリスティング広告の機能と設定

近年、スマートフォンの普及によってユーザーは位置情報に関する検索が増えているといわれています。

その流れについていくように、街の美容院や病院、猫も杓子もWebサイトを持つようになり、集客手段に雑誌やチラシだけでなく、リスティング広告も増えてきました。

 

それでも、リスティング広告で店舗集客を取り組んでいるなかで、思うように配信できなかったり、手がかかり過ぎて心が折れそうな事がありますよね。

 

例えば、、、

・広告グループを『サービス×地域キーワード』で細分化、増殖

・広告グループの増殖による広告テストの停滞

・どの訴求、ページへの誘導が優れているかわからない

 

現在、運用を代理店に任せていたり、社内で運用されているケースでも、もっと上手くやれるんじゃないか?

そこでリスティング広告の構成をシンプルにして、日々のメンテナンスを簡単にしながら成果を上げた事例をご紹介します。

リスティング広告における、広告グループ増殖の弊害

 

県内や市内に複数の店舗・事業所を運営されていれば、

検索キーワードが『戸塚 デイサービス』なら『戸塚周辺のデイサービス』といった広告を出したいですし、

『鶴見 デイサービス』と検索されたら『鶴見のデイサービス』といった広告を出せるように

サービス名と地域キーワードを掛け合わせた広告グループが量産されることをよく見かけます。

(筆者もそんな時期がありました・・)

 

例えば、よく見かける構成ががこちらです。

【広告グループ】

・新横浜

・鶴見

・戸塚

・上大岡

 

【キーワード】

・新横浜 デイサービス

・鶴見 デイサービス

・戸塚 デイサービス

・上大岡 デイサービス

 

このような設定による弊害は3つあると考えています。

 

ヒューマンエラーの温床

店舗や事務所が少なければ広告グループも少ないですが、それでも工数が増えればヒューマンエラーは起きてしまいます。

(広告グループ(エリアB)に、広告(エリアA)が入ってしまう。)

 

機械学習に不向き

配信データが各広告グループに散ってしまい、充分なデータが蓄積しづらくなります。

広告テストの検証ができず、入札の自動化にも不向きです。

 

本来の運用に手が回らない

代理店でも社内運用の場合でも、広告の設定やキーワードの調整に時間を取られてしまい、本来時間をかけるべきところに手が回らないことも考えられます。

 

そのような事態を打開するために、リスティング広告のアカウントを管理がしやすい構成に組みなおすことで解消できるようになります。

 

広告カスタマイザとは

リスティング広告の機能の一つで、広告配信のトリガーである「キーワード」や「ユーザーの位置情報」によって、テキスト広告の一部を予め用意した内容にカスタマイズする機能です。

※Yahoo!プロモーション広告では「アドカスタマイザー」という名称です

 

※Google広告 公式ヘルプ:広告カスタマイザの詳細

https://support.google.com/google-ads/answer/6072565?hl=ja

 

この機能によって、今まで地域キーワードに分けなくても、一つの広告グループに今までのキーワードを設定しながら、各キーワードによって広告テキストの出し分けが可能になります。

 

広告カスタマイザの設定方法

Google広告のリスティングアカウントの設定の流れをご説明します。

 

広告アカウントの画面上部の[ツール]→[ビジネスデータ]にすすみます。

データフィードの画面で[+]→[広告カスタマイザ データ]→[広告カスタマイザのデータ テンプレート(CSV ファイルとしてダウンロード)]します。

キーワード毎に広告テキストをカスタマイズする場合は、以下キャプチャを例に対応するキーワードとテキスト、対象のキャンペーンを入力します。

・Model (text)

・Target campaign

・Target keyword

入力が終わったら「CSV UTF-8」形式で保存、データフィードの画面から任意の名前でアップロードします。

広告入稿画面では、以下のルールで設定します。

{=●●●.▲▲▲}

  • ●●:アップロードしたデータフィード名

▲▲▲:model

 

作成・アップロードしたcsvファイルに従うと以下の形になります。

{=デイサービス.model}

csvに入力したデータフィードのアップロードと、フィードを引用する広告の設定ができれば、一つの広告グループでもキーワード毎の広告の出し分けが可能になります。

 

1グループに配信データを集約して「機械学習」を活用する

この広告カスタマイザをつかうことで、今まで分散していた配信データは以下のように統合されます。

 

広告カスタマイザの導入前

広告グループA(キーワードA):表示回数5,000/週

広告グループB(キーワードB):表示回数3,000/週

広告グループC(キーワードC):表示回数3,000/週

広告グループD(キーワードD):表示回数1,000/週

 

広告カスタマイザの導入後

広告グループ(キーワードA~D):表示回数12,000

 

もし各広告グループで広告テストを実施しても、広告グループAとDでは、一週間に蓄積される表示回数に5倍の差があります。

成果が改善される速度が同じ(ありえませんが。。)だとしたら、グループAは順調に改善されますが

Dは1/5の速度になってしまい時間がかかります。

むしろ、データが蓄積されないためにもっと遅いかもしれません。

 

一説には、Googleが機械学習をするにあたって、「週に1000回以上の表示回数は確保すべき」ともいわれていますので

広告グループが細分化されているとGoogleは力を発揮しづらい結果になってしまいます。

 

そこで、広告カスタマイザで広告グループの統合すると、データが集約されること機械学習の速度が上がり、様々な訴求の広告テストが可能になります。

 

「機械学習」によるGoogle広告の「スマート自動入札」で成果を上げた事例

それでは実際に、広告グループの集約前後、つまり広告カスタマイザの導入前後の実績と、

「機械学習」による「スマート自動入札」で配信した事例をご紹介します。

 

スマート自動入札のメリット

  1. 高度な機械学習


    単価設定では、機械学習アルゴリズムが極めて広範なデータを学習するため、さまざまな入札単価でのコンバージョン数やコンバージョン値をアカウントでより的確に予測できるようになります。このアルゴリズムでは、ユーザーが算出するよりも多様で、掲載結果に影響を与えるパラメータが考慮されます。

    2. コンテキストに基づくさまざまなシグナル


    オークションごとの自動入札機能では、入札単価の最適化の際にさまざまなシグナルが考慮されます。シグナルとは、個々のユーザーやオークション時のコンテキストを特定できる属性のことで、端末や地域など、手動の入札単価調整に利用できる属性のほか、スマート自動入札固有のシグナルとその組み合わせが該当します。

 

Google公式ヘルプ:スマート自動入札について

https://support.google.com/google-ads/answer/7065882?hl=ja

 

1か月目の結果

費用:59,832円

コンバージョン:3件

コンバージョン単価:19,903円

 

キャンペーンは1つ。

広告グループを地域キーワードの数だけ細分化した運用。

各グループに広告を4本ずつ設定して配信。キーワードは20個セット。

 

2か月目の結果

費用:60,799円

コンバージョン:2件

コンバージョン単価:30,400円

 

構成を変えずに、広告文の調整・除外ワードの追加

グループ内で表示回数が伸びない広告を停止して、各4,5本の広告をセット

 

3か月目の結果

費用:60,834円

コンバージョン:4件

コンバージョン単価:15,209円

 

広告カスタマイザを使って、広告グループの統合。登録しているキーワードは部分一致が6個。

広告カスタマイザを使った広告と、通常のテキスト広告をそれぞれ3本ずつセット

 

4か月目の結果

費用:75,777円

コンバージョン:7件

コンバージョン単価:10,825円

 

広告の追加・停止を行いテスト継続。キーワードは同じ部分一致が6個。

スマート自動入札「コンバージョン数の最大化」を導入→入札はGoogleに任せて、広告を常時10本前後、セットしていました。

表示回数やクリック数、コンバージョンが発生する広告に偏りが見られ始めました。

 

広告グループの集約×機械学習×スマート自動入札の結果

広告カスタマイザの導入によって、管理する広告やキーワードの数が1/3に減りました。

除外ワードの確認の手間で言えば、それ以上の成果かもしれません。

 

その後、何に時間を使ったかといえば、「広告の作成」や「ページの分析」に時間を割くことができました。

みるべき広告グループが一つになったことで、作った広告にデータが蓄積されやすくなり、判断スピードが上がりました。

 

それから、データの蓄積を確認したことで4か月目からは「コンバージョン数の最大化」に切り替えて入札をGoogleに委ねました。

スマート自動入札は人間では捕捉できないシグナルも参考にしている事もあり、ユーザー一人一人に対して最適な広告が配信される(ハズです)ので、データを集約できれば「機械学習」に委ねてもよいのでは?と考えています。

 

まとめ

少し前までは広告アカウントを細分化して「手動入札」を執ったほうが成果が出ると考えられていましたが、

今ではデータを如何に蓄積させるか、まだ蓄積させたデータをどう活用するかがリスティング広告の命題になっていると思います。

 

広告カスタマイザや自動入札なら必ずしも成果が上がるとは言い切れませんが、活用することで効率よく成果を上げられた事例でした。

 

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