最適化レバー
重要
このガイドは、従来の行項目にのみ適用されます。 拡張明細 (ALI) を使用している場合は、「 最適化ガイド - ALI」を参照してください。
特定のユーザーは、最適化でレバーを使用して学習入札をオーバーライドする機能を持っています。
最適化レバーへのアクセス
[購入戦略] セクションで、[その他のオプション] の下の [編集] をクリックします。
注:
[その他のオプション] セクション ([編集] オプションを含む) は、最適化レバーを適用できる購入戦略を選択した場合にのみ表示されます。
- 行項目に パフォーマンス目標 を設定する場合。 詳細については、「 行項目にパフォーマンス目標を追加する」を参照してください。
- 予測 CPC または CPA 目標に最適化する場合。
_ % マージンを使用して明細収益に延期する
ノードの最適化が迅速に行われるほど、最適な入札価格の決定に費やす予算が少なくなります。 ただし、キャンペーンが確立されると、最適化に使用されるアクションは、多くの場合、頻度が最も低いアクションになります。 たとえば、販売されたバイクの数 (CPA) を測定して自転車の販売を最適化しようとしている場合、各購入はまれなイベントです。入札を最適化するには非常に長い時間がかかります。 ただし、発生頻度の高いイベントを測定する場合 (たとえば、ユーザーがページをクリックして、より多くの情報を受け取るメール アドレスを提供するタイミングを測定する)、データをより迅速に取得できるため、最適化が早くなります。
指定した利益率を維持しながら、学習するレベル (広告申込情報とキャンペーン) を一時的に変更するには、[ _ % マージン ] ボタンを使用して [広告申込情報の収益に延期] ボタンをオンにします。
キャンペーンの結果はファネルと考えることができます。最上位レベルでは最も頻繁なアクションがあり、後続の各レベルではアクションが少なくなります。 次の例では、キャンペーンには多数のコンバージョン ピクセルがあり、コンバージョン ピクセル #4 の成功イベントに基づいて最適化するのではなく、 コンバージョン ピクセル #2 に基づいて最適化するように状況を変更します。 キャンペーンのコンバージョン ピクセル数が増減する場合があり、別のレベルに最適化することもできます。
キャンペーンの最上位レベルでは、ユーザーにクリエイティブが表示されます (この例では、自転車を販売している店舗の印象です)。 これは印象です。
ユーザーはクリエイティブをクリックすると、このストアで販売されているさまざまな種類の自転車に関する詳細情報を表示できます。 これはクリックであり、 変換ピクセル #1 を起動します。
ユーザーは特定の自転車をクリックして詳細を確認できます。 これはもう 1 つのクリックであり、 コンバージョン ピクセル #2 が発生します (この例では、広告申込情報に最適化するには、これを CPA 目標として設定する必要があります)。
ユーザーはリンクをクリックして、このバイクに関する追加情報を含む電子メールを取得できます。 これは成功イベントの一種であり、 変換ピクセル#3 を起動します。
ユーザーは、購入である自転車を購入できます。 これは、 コンバージョン ピクセル #4 を発生させる広告申込情報レベルです。
キャンペーンはコンバージョン # 2 のコンバージョン目標として $4 に設定されています。 [行項目に延期]を使用する場合。..を設定するには、コンバージョン ピクセル #4 の広告申込情報の CPA 目標を $20 に設定する必要があります。
- システムは、 コンバージョン ピクセル #2 に対して 33 の成功イベント (ピクセルの起動) を実現します。 その時点で、このレベルに最適化されています。 コンバージョン単価の目標 (1000 * $4 * ピクセル #2 コンバージョン率) に基づいて入札値を指定します。 最適化レベルに達しましたが、データの精度が低いので、システムは入札価値をより正確に判断できるようになりましたが、十分に正確ではありません。
- 同時に、システムは コンバージョン ピクセル #4 に対して成功イベントを受け取り、カウントし続けます (自転車を購入するのではなく、より多くのユーザーが情報をクリックするにつれて、速度が低下します)。 変換ピクセル #2 が最適化された後も、このカウントは続行されます
- コンバージョン ピクセル #4 が 33 回発生すると、キャンペーンは最も正確なデータを持つコンバージョン ピクセル #4 に最適化されます。 入札値が広告申込情報の目標 (1000 * $20 * ピクセル #4 コンバージョン率) に変更され、最も正確な入札値が得られます。
これらの計算が完了すると、入力したマージンパーセンテージ値 (% 記号の前の領域) が受け入れられ、マージン金額がネットワークによって利益として保持されるように入札値が調整されます。
オーバーライドについて学習する
これらのオプションを使用すると、標準の最適化手順を使用して、システムが思いついた学習入札金額をオーバーライドできます。 これらのオプションは、より多くのインプレッションを獲得するために学習入札を変更する場合、または最適化エンジンが所有していないこのキャンペーンに関する情報がある場合に有効です (たとえば、同様のオファーが別のシステムで実行され、そのキャンペーンのデータは異なる入札価格を示します)。 ドロップダウン リストには、次の 3 つのオーバーライド モードがあります。
注:
次の各オプションでは、[ オーバーライド] を最大 の金額に設定する必要があります。 これは、これらの設定を使用して会場ごとに獲得するインプレッションの数です。 このしきい値を超えると、設定は標準の最適化エンジンの学習入札に戻ります (つまり、Learn Override の設定は取り消されます)。 これを正確に設定して、結果をスキューするように変更された学習率でそれほど多くのデータを収集しないようにすることが重要です (つまり、予想される統計サンプルが小さいほど、このしきい値を設定する必要があります)。 既定値は 40,000 です。
平均 RPM 単価 - 各会場の平均落札額を入札額として使用するには、このオプションを選択します。 このオプションは、この会場に適した入札から始めるので、この在庫の入札範囲に関する知識がほとんどない場合に最適です。 学習入札単価をさらに調整する場合は、[ 乗算入札 ] フィールドを使用して、学習入札額を 0.5 (現在の入札額の半分) から 5 (現在の入札の 5 倍) までの係数で変更できるため、獲得したコストとインプレッション数を変更できます。
基本 CPM 入札 - CPM の入札金額を指定し、すべての会場のすべての学習入札にこの金額を使用できます。 このオプションを選択すると、[ ベース $ の入札 ] フィールドが表示され、目的の CPM 金額を入力できます。 このオプションは、標準最適化エンジンによって提案された価格とは異なる入札価格を示す情報がある場合に最適です。
入札乗数 - すべての会場の最適化によって決定された学習入札を 、0.5 (学習入札の半分) から 5 (学習入札の 5 倍) までの係数で乗算できます。 このオプションを選択すると、[ 入札乗数 ] フィールドが表示され、ドロップダウン リストから乗算係数を選択できます。
警告
取得するデータが多いほど、Learn の入札金額の範囲が広くなります。 そのため、多くのデータがある場合は、この設定を使用したくない場合があります。これは、乗算する Learn の入札金額の範囲全体がわからない場合があるためです。 たとえば、
$.30の学習入札を使用する会場と、$2.50の入札を使用する別の会場があり、3.0の乗数を選択した場合、最初の会場は$.90(許容される場合があります) に入札され、2 番目の会場は$7.50(高すぎる可能性があります) に入札します。 そのため、蓄積したデータが多いほど、入札乗数を適用すると、学習入札が非常に高い (または低い) 可能性が高くなります。 この時点で、 会場平均入札 または 基本 CPM 入札 オプションを使用して、学習入札を調整する必要があります。
[サード パーティインベントリの購入] セクションには、使用するオーバーライドコントロールに関係なく、入札金額を制限できる 3 つの設定があります。
- Learn フェーズで最大 $ _ CPM で入札する
- Bid CPM: 最適化フェーズの最大 $ _ CPM
- 入札 CPM: 最適化フェーズでの最小 $ _ CPM
これらの設定を適用する場合は、それらの入札のハード制限を設定します。 したがって、これらのオプションを 1 つ以上選択した場合でも、非常に高い入札を生成する方法で 入札乗数 を適用した場合 (通常は 35 ドル の在庫の入札額は 1 ドル)、最大入札額は $3 に設定され、入札額は $3 に減額されます。
セグメント価格と修飾子
セグメント修飾子またはセグメント価格を適用して、最適化エンジンによって決定された入札を、最適化に含まれていない追加情報に基づいて更新できます。 これは多くの場合、社内のクライアント計算に基づいて行われます。
- セグメント修飾子は、最適化によって決定された入札価格を特定の乗数によって変更します。 したがって、修飾子 が 1300 で、最適化エンジンによって 1.00 ドルの入札が決定された場合、オークションの実際の入札額は $1.00 * (1300/1000) = $1.30 になります。
- セグメント価格は、最適化エンジンによって決定された入札価格をオーバーライドします。 そのため、最適化エンジンの入札で適切な入札価格が決定されても、セグメント価格が $0.75 の場合、オークションの実際の入札額は $0.75 になります。
修飾子をアップロードしてキャンペーンに関連付ける方法については、「 セグメント修飾子」を参照してください。
注:
セグメント価格を設定せず、[ Learn Override] 設定 [ Base CPM Bid ] を同時に使用します。 どちらも正確な入札価格を設定しているため、意図しない結果になる可能性があります。 同じ理由で、セグメント修飾子とセグメント価格の両方を同時に設定しないでください。
フェーズしきい値
[ フェーズしきい値] スライダーを使用すると、学習フェーズから最適化されたフェーズにノードを移動するために必要な成功した学習イベントの数を選択できます。 値を設定する場合は、必要に応じてポインターを移動します。イベントの最小数は 1 ですが、最大数は 15 です。
学習および最適化されたフェーズの詳細については、「 最適化ノードとは」を参照してください。
既定値を復元する
これらのレバーに加えられた変更を消去し、既定または中立状態に戻すには、ダイアログでこのオプションを選択します。
ケイデンス修飾子
注:
この設定は、[ 最適化レバー ] ダイアログ ウィンドウには表示されません。 [ その他のオプション] 見出しの下の画面に表示されます。
この設定により、ケイデンス修飾子が広告主全体に適用されるか、各クリエイティブに適用されるかが決まります。 [頻度] (ユーザーが特定の期間に 1 人の広告主から特定のクリエイティブまたはクリエティブを見た回数) と Recency (ユーザーが特定のクリエイティブまたは 1 人の広告主のクリエイティブを最近見た回数) の値に基づいて、システムはインプレッション数を増やしたり減らしたりするように入札値を調整します。 これを [広告主] または [クリエイティブ] に設定して、ケイデンスの測定方法を決定できます。
広告主のクリエイティブの数が限られており、類似の外観を持つ場合は、この値を 広告主に設定する必要があります。 広告主のクリエイティブが互いに大きく差別化されている場合は、これを [クリエイティブ] に設定できます。
[ ベース CPM の入札] に設定されている場合は、[ 支払い CPM: 最大 $ ] と [ 最小 $ ] の設定を完了することで、入札の上限と下限を制限できます。 これらの値は絶対制限として機能します。この範囲外の入札は使用されません。
重要
既定の設定は 広告主です。
