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キーワードのマッチタイプ Aggregation vs. Segmentation

Contributors: Tim Moorhead、Tracy McDonald、Forrest Schaffer、& Rachel Venner

自動化とスマート入札の時代において、キャンペーンや広告グループでキーワードのマッチタイプ(Exact、Phrase、Broad / BMM)をセグメントする「ベストプラクティス」は本当にパフォーマンスを改善できるのか? 検索広告 キャンペーン構造 ベスト プラクティス」で検索すると、さまざまなキャンペーン構造を促進する無数の記事がヒットしますが、そのほとんどはセグメント化に傾いています。

これは、この質問をテストした前回の投稿のフォローアップ ケーススタディです。 以前のテストでは、スマート入札を使用する場合、集計がパフォーマンスを向上させることが示されました。

そこで、質問に答えるための堅牢なデータセットを持つために、テストを 10 アカウントで 44 キャンペーンに拡張しました。

マッチ タイプとキャンペーンの構造

Google Ads には、広告主がキーワードに選択できる 4 つのマッチ タイプ (ブロード、マッチ修正、フレーズ、正確) があり、どの検索が広告をトリガーできるかを制御するのに役立っています。 各一致タイプの機能は異なり、「ブロード」は検索クエリの最も広い範囲に一致し、「正確」は最も狭い範囲に一致します。

広告主は、新しいキャンペーン構造を通じて、一致タイプの機能とパフォーマンスのこれらの違いに適応しました。 一般に、ブロードマッチのキーワードは、大量の検索クエリ (その多くは無関係) にマッチするため、CPC が最も高く、全体的なパフォーマンスは最も低いと想定されます。

広告主は、特定の一致タイプへの検索クエリのフローを制御するために、キャンペーン構造を設計しました。

広告主は、検索クエリが特定の一致タイプに流れるのを制御するキャンペーン構造を設計しました。これは、一致タイプを別のキャンペーン/広告グループに分割し、キャンペーン/広告グループ間で方向性のあるマイナスキーワードを適用し、マイナス検索マッピング、単一キーワード広告グループ、および他の多くの構造的実践を通じて行われます。 Close variant」には、クエリとキーワードのスペルや文法の違いにかかわらず、キーワードと同じ意味を持つ検索が含まれます。

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キャンペーン構造に影響を与えたもうひとつの開発はスマート入札

スマート入札により、入札は数百ものオーディエンスのシグナルに基づいてクエリー レベルでリアルタイムに設定されます。 リアルタイムのクエリ レベルでの入札は私たちにもできないので、人間の広告主がスマート入札ができることをエミュレートすることは不可能です。 Googleによると、”これらのアルゴリズムは、一人の人間やチームが計算できるよりも、パフォーマンスに影響を与える幅広いパラメータを織り込んでいる “という。 Seer interactive では、スマート入札で多くの成功を収めており、Marin や Kenshoo などのサードパーティの入札プラットフォームにも勝っています。

そして、スマート入札はキャンペーン構造にも影響を及ぼします。 Google アカウント構造プレイブック (これは公開文書ではないので、Google 広告の担当者にコピーを求めてください) によると、「スマート入札はオークション形式で、キーワードや入力されたクエリ以外のさまざまなシグナルを考慮するため、細かいキーワード セグメンテーションは不要です」

このため、キーワードのマッチタイプ、デバイス、地域、曜日、オーディエンスなどの回避できるトラフィック セグメントを取り除き、より少ない、より大きな広告グループにトラフィックを集約するよう推奨しています。

言い換えれば、広告主は、スマートな入札アルゴリズムにできるだけ多くのデータを提供するために、不要なトラフィック セグメントを削除する必要があるということです。

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テスト結果

前述のように、このテーマに関する最初の 2 つのテストでは、一致タイプが同じ広告グループに集約されたときに、転換量、CPA、CTR、CPC が向上することがわかりました。

この調査では、テスト対象を機関全体で広げ、10の異なるアカウントから 44 キャンペーンまで広げました。

この研究では、テスト対象を代理店全体に広げ、10 の異なるアカウントから 44 のキャンペーンを選びました。キャンペーンは、広告グループで区分されたマッチ タイプを持ち、すでにスマート入札戦略を使用していて、平均以上の印象およびコンバージョン ボリュームがあるものを選びました。

テストの仮説は、集約がセグメント化よりも優れているというものでした。 このテストは 60 日間実施され、その結果には驚かされました。

  • Teal = Segmentation Control
  • Orange = Aggregation Experiment
  • Purple = Difference between the two

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全体として、実験キャンペーンがコスト、転換量、CPC、CVR および CPA に関して対照キャンペーンより優れていたことが確認されました。

キャンペーンごとにパフォーマンスをスライスすると、1 つのアカウントがテスト集団全体の 60% 以上のインプレッションを構成していることがわかりました。 次に、アカウント別にデータを見ると、パフォーマンスがまちまちであることがわかりました。 50% のアカウントで CVR が改善され、CPC と CPA が改善されたのはテストしたアカウントの 33% だけでした。

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これは、特にテストに含まれるアカウント、入札戦略、キーワードの範囲を考えると、我々が期待していた決定的な答えではありません。

キャンペーン間で一貫していない要因の1つは、キャンペーンが使用していたスマートな入札戦略でした。

集約された広告グループは、セグメント化された広告グループよりも多くの検索クエリにマッチしています。 このため、他の入札戦略と比較して、ブロードマッチのキーワードに多くの費用を費やしているため、eCPCと最大クリックはCTRとCPCのパフォーマンスが悪くなった可能性があります。 一方、他の入札戦略(Max Conv Value – Target CPA)は、特定の目標に対して最適化を行っており、入札するマッチタイプをより選択していると思われます。

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結論

では、どのキャンペーン構造が、キーワード一致タイプの集約またはセグメント化で、パフォーマンスが向上するでしょうか

テスト結果に基づいて、確かではありません。

パフォーマンスはアカウント単位で異なるようです。 スマートな入札戦略など、考慮すべき要素が多すぎるため、1 つのキャンペーン構造と他のキャンペーン構造を使用した場合の成功を決定するものは何なのか、検討する必要があります。

マッチタイプと自動化に関するGoogleの動向は、キーワードとマッチタイプについて、次に何が起こるのかを考えさせられます。

自分でテストしてみたくなったら、どうなったか教えてください。

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