最適化について

Microsoft Advertising 最適化エンジンは、キャンペーンのパフォーマンスに基づいて入札金額を決定するために使用できるツールです。 このドキュメントでは、最適化がユーザーにとって有益な理由を説明し、最適化プロセスの概要を説明し、Microsoft Advertising に提供できる情報を提供して、最適化を可能な限り効果的に行う方法について説明します。 最適化に慣れていない場合は、「最適化の詳細」に進む前に、このドキュメントをお読 みください。

最適化とは

Microsoft Advertising での最適化は、データを使用して、(入札を行うパーティーとして) 印象に等しい入札を決定するツールです。 このアルゴリズムは、さまざまな在庫のパフォーマンスに基づいて入札を計算し、成功イベントが少ない在庫で入札し、より価値のある在庫に対して高い入札を行います。 これは非常に効率的な入札方法であり、キャンペーンに費やされたお金の最大の利益を得ることができます。

直接トレーダーではなく、ネットワークの場合は、計画の追加レイヤーがあります。 最適化では、ネットワークによって決定されるインプレッション (損益分岐点) の値に等しい金額を入札するため、ネットワークには損益分岐点にマージンが含まれることがよくあります。そのため、利益を上げることができます。

最適化のしくみ

広告主が結果主導型である場合 (つまり、クリック数やコンバージョン数がインプレッション数に対して必要な場合)、キャンペーンは可能な限り低コストで成功イベントを取得する必要があります。 広告主が結果主導ではない場合でも、最小限の価格でインプレッション数を最大化するキャンペーンを作成する必要があります (将来的にビジネスに勝つために)。 これらのインスタンスでは、最適化を使用します。 これらのタスクを適切に実行するには、市場に関する情報と(結果主導型広告主の場合)、成功イベントごとに広告主が獲得する金額が必要です。

最適化を使用したキャンペーンが最初に開始されると、このキャンペーンで利用できるデータはありません。そのため、どの程度のパフォーマンスを発揮できるかはわかりません。 最適化アルゴリズムでは、広告主の履歴データを使用して、初期入札を決定します。 キャンペーンがより多くのインプレッションを獲得し、より多くのデータを収集するにつれて、最適化によって入札がさらに改善されます。 これは、絶えず更新されるデータから学習します。 これは Learn フェーズと呼ばれます。

成功イベントのしきい値が指定された後、最適化エンジンはキャンペーン データを受け取り、使用可能な知識に基づいて最適な入札額を考慮するもの (つまり、成功イベントを取得するために必要なインプレッション数に適用された場合、広告主の成功イベントの値と等しい量) を決定します。 これは 最適化フェーズと呼ばれます。 最適化は引き続き、それに応じて入札金額を調整します。

最適化の概念を理解するには、食事に入札する部屋に 10 人がいると仮定しますが、食べ物の本質的な価値については何も知りません。 各人は有限の金額を持っていますが、(味、栄養、サイズ、多様性に基づいて)利用可能な最高の食事を望んでいます。 1品はハードボイルドエッグ、もう1品は1ポンドのサーロインステーキです。 卵と比較してステーキの利点の違いがわからない場合は、どちらのアイテムに入札する方法もわかりません。 卵は $20、ステーキは $1 を入札できます。 最適化では、他のキャンペーンの以前の食品オークション (該当する場合は、このオークションで入札された他の食品) を見て、ステーキが卵よりもはるかに価値があることを伝えます。 したがって、卵に対して低い金額を入札する (お金を無駄にしないように)、ステーキに対してより高い入札をすることを学ぶでしょう (より高い入札者にそれを失わないよう)。 十分な卵とステーキを購入したら、ステーキあたり5ドルと卵1個あたり0.50ドルを入札することで、それぞれの希望量を得ることができると確信できます。 あなたはそれらすべてを獲得することはありませんが、あなたの飢えを満たすために十分に勝つでしょう。

最適化を示す最善の方法は、最適化を使用し、最適化を使用しない 2 つのキャンペーンを比較することです。

• キャンペーン ベータ版では、ベース CPM が $2 に入札されます (つまり、すべてのインベントリでその金額が入札されます)、最適化は使用されません。 そのため、そのインプレッションが広告主にとって価値のあるものに関係なく、キャンペーンは $2 CPM を入札します。 それはいくつかのオークションに勝ち、他の人を失います。ただし、価値の低いインプレッション (RPM (1000 ドルあたりの収益) が 2.00 ドル未満のインプレッション) に対して支払いすぎることが多いため、価値の高いインプレッション (RPM (1000 ドルあたりの収益) が 2.00 ドルを超えるインプレッション数) では入札額が低くなりすぎて、そのようなインプレッションは得られない場合があります。

• キャンペーンアルファは最適化を使用し、指定されたコンバージョン単価に基づいて入札を決定する予定です。 その広告主の他のキャンペーンを分析して、成功イベント (クリック数またはコンバージョン数) の割合を決定し、広告主が成功イベントに割り当てる値と組み合わせて、入札金額を決定します。 キャンペーンが進行すると、成功イベントの頻度とインベントリが存在する Web ページに基づいてキャンペーン アルファの入札が調整されます。 十分なデータが得られれば、最適化によってキャンペーンの目標を最も満たす入札金額が決定され、その金額が使用されます (引き続き Web サイトに基づいて金額を調整します)。 キャンペーンはいくつかのオークションに勝ち、他の人を失います。 最適化によって広告枠の値に基づいて入札金額が調整されたため、このキャンペーンは RPM が高く、RPM が低いインプレッションの両方に適切に費やされました。

最適化はいつ使用する必要がありますか?

ネットワークがキャンペーンで最適化を使用する必要がある特定の状況があります。

• CPC/CPA ベースで支払う場合 (成功イベントが発生したときに広告主がネットワークに支払っているため、可能な限り最小限のコストで成功イベントの最大数を取得する必要があります)。
• コストプラスベースで支払う場合 (広告主はメディア コストを超えて一定額をネットワークに支払っているため、可能な限り最小のメディア コストを設定する必要があります)。

広告主は、クリック単価/コンバージョン単価ベースで料金を支払っていない場合でも、パフォーマンスを気にします (それでも、クリエイティブをターゲットオーディエンスのできるだけ多くのユーザーに見せたい、またはそれらのインプレッションを成功イベントに変換したい)。 ネットワークとして、広告主がキャンペーンのパフォーマンスに満足し続けることは、繰り返しビジネスを保証します。 そのため、パフォーマンスを最大限に高めるために最適化を使用するだけで、実証できるメリットが得られます。

ヘルプの方法

ほとんどのプロセスと同様に、最適化によって生成される結果は、最初にフィードされるデータと同じくらい優れているだけです。 成功イベントがどのように生成されるか (コンバージョン ファネルとも呼ばれます) について理解すればするほど、最適化エンジンが構築する必要がある基盤が向上します。 データが多い場合、キャンペーンの学習フェーズでの時間が短縮されます (そのため、目標を達成するために費やすコストが少なくなります)。 この知識は、 変換ピクセル とセグメントを使用して取得 されます。

変換パスも考慮する必要があります。 これは、ユーザーがクリエイティブを見ることからクリックすること、またはクリエイティブによって提案されたアクションを実行する手順です (たとえば、ニュースレターの購入やサインアップなど)。 このパスを理解することは、広告の成功を確実にするために有効です。 次の 3 つのメイン部分があります。

• クリエイティブ
• ランディング ページ
• 変換アクティビティ

クリエイティブ

これは、ページを開いたときにユーザーに表示される広告です。

• クリエイティブは、目的の対象ユーザーを引き付ける必要があります。
• クリエイティブは、ユーザーが何をすべきかを明確に示す必要があります (たとえば、 ここをクリックして 曲をダウンロードします)。
• コンバージョンは、クリエイティブが宣伝した内容を提供する必要があります (たとえば、クリエイティブがここをクリックしてサインアップすると言う場合は、次の手順はサインアップ ページです)。

ランディング ページ

これは、ユーザーがクリエイティブをクリックした場合に送信される URL です。 これは 成功イベントと見なすことができます。

• ランディング ページは、最初のクリエイティブの品質と外観と一致している必要があります。 ランディング ページの品質は、コンバージョン率で大きな役割を果たす可能性があります。
• ユーザーが変換を見つけ、必要な手順を実行するのは簡単です。
• ランディング ページで変換ピクセルを自由に使用して、最適化用の複数のデータ ポイントを提供して分析します (コンバージョン パスに多数のページがある場合は特に重要です)。

変換

これは、ユーザーがクリエイティブに基づいて実行するアクションです (たとえば、何かを購入し、メール アドレスを指定するなど)。 これは 成功イベントと見なすことができます。

• コンバージョンは、対象ユーザーが行う必要があることを確認します (ニュースレターにサインアップし、オンラインで購入します)。
• 一般に、変換プロセスが短いほど、長い変換プロセス (クイック ダウンロードと比較して 10 ページのフォーム) よりも高い変換率が得られます。 場合によっては、変換プロセスが長いほど、ユーザーはサイトに戻り、後で変換を完了します。

対象ユーザーとインベントリのターゲット設定

目的のユーザーが頻繁に使用する Web サイトにクリエイティブを配置して、それに積極的に反応する可能性が最も高いユーザーにクリエイティブを表示する (成功イベントを作成する) ことを選択することが重要です。

Audience

対象ユーザーは、各ユーザーに関連付けられている情報を表示することによって決定される、関心によってセグメント化されます。 対象ユーザーに表示するクリエイティブは、広告キャンペーンの成功に大きな役割を果たします。 適切なユーザーに到達するために、クリエイティブとオファーが定義されていますか? キャンペーンを作成するときは、インプレッションを配信する正しいカテゴリを選択することが重要です。 たとえば、商用電気用品のクリエイティブが主に 10 代前のサイトを対象としている場合、成功率は非常に低くなります。 そのため、ターゲット設定を行う場合は、広告の配置頻度、年齢、性別、時間帯、曜日などの要因を考慮する必要があります (たとえば、週末に特定のサービスを購入する可能性が高い場合があります)。 これには、ウェブサイトの訪問者に広告を再ターゲットしたり、行動、コンテキスト、またはその他のターゲティング戦略を通じて新しいオーディエンスを見つけたりする必要があります。

インベントリのターゲット設定

インターネット上で利用可能な在庫の豊富さがあり、コスト効率も、そのすべてにサービスを提供することもできません。 そのため、ターゲットユーザーが通常アクセスするインベントリを選択し、最適化を許可してそれらのサイトの入札単価を上向きに調整することが重要です。 バイサイドターゲティングオプションを使用して、情報に基づいてターゲットを絞り込み、各インプレッションから最大限のメリットを得られます。 これにより、一般に、パフォーマンスが低下するインベントリからリソースを移動することで、最適化の速度と効果が向上します。 たとえば、オファーがローカルの毎日の取引にサインアップする場合、グローバルな金融ニュースと共に広告を出すと、地元のエンターテイメント、ニュース、レビューに特化したサイトへの広告ほど効果的ではない可能性があります。

関連項目

• 最適化の詳細
• 前提条件の知識