Bye Bye Bidding：CPAターゲットの機械学習を機能させる
公開: 2018-07-066月、私たちのチームはSMXAdvanced2018のためにシアトルに出かけました。 そこにいる間、Googleの機械学習は本当にハンズフリーのソリューションではなく、キャンペーンマネージャーはとにかくCPAとROASの目標を調整および更新する必要があると専門家が話しているのを聞きました。
「私たちは、自動化されたSEMをGoogleに完全に依存することから離れています。 完全に自動化された入札でも、CPAターゲットとROAS入札を変更するように指示されるため、完全に引き渡されたり自動化されたりすることはありません。」
そのコメントを聞いた後、私たちのチームはAcquisioの機械学習テクノロジー（Acquisio Turingとして知られています）と、それがGoogleの機械学習に欠けているものにどのように対処するかについて考えました。 それは、考えとしても物議を醸す大胆な発言だったので、読者と一緒に状況に対処したいと思いました。
AcquisioTuringに会う
それに入る前に、いくつかの必要な紹介をしましょう。 人工知能アルゴリズム（総称してAcquisio Turing）をパッケージ化し、昨年世界に向けてリリースしました。
Acquisio Turingは、無限の最適化を使用して、さまざまなタスクを実行する30を超えるさまざまなアルゴリズムで構成されています。 この機械学習テクノロジーは、入札および予算管理（BBM）のパフォーマンス結果で有名になりましたが、お金の管理を超えて拡張され、他のPPCタスクを毎日実行するのが賢くなっています（今年後半にAcquisioのAIツールが増えるのをお楽しみに！） 。
AcquisioTuringがCPA入札に取り組む方法
Acquisio Turingの目標は、クリック数とコンバージョン数のどちらを最適化するかにかかわらず、広告予算を効率的に使用することです。 全体的な期間予算（通常は1か月の予算）と各変換の最大価格上限が与えられると、機械学習テクノロジーは次のことを試みます。
- 最大価格上限を下回る平均価格で最も多くのコンバージョンを獲得する
- 予算が全期間続くことを確認してください
- 広告スケジュールで設定された期間中、毎日広告がオークションにかけられていることを確認してください
Acquisio Turingは、特定のCPA値をターゲットにしないことで、絶えず変化する状況下でも予算を十分に活用できる理想的なCPAを見つけることを選択できます。
AcquisioTuringCPAの最適化とCPAを対象とした自動入札
それでは、目前の状況に対処しましょう。 Acquisio Turingと、具体的なCPA値を対象とした自動入札ツールの違いは何ですか。 答えは実際には複雑であり、さまざまなシナリオを通じて最もよく与えられます。 PPCに適用される基本的な経済学を使用して、以下でこれらを調べてみましょう。
シナリオ1：広告主が合理的なCTAターゲットを設定する
この架空のシナリオでは、広告主が1か月あたり3,000ドルの予算を設定し、10ドルのCPAを目標にすることを決定したとします。 1か月の予算は、1日の予算が100ドルになります（1か月の予算が30日と想定）。 10ドルのCPAターゲットを使用すると、広告主は1日平均10回のコンバージョンを期待できます。 10ドルのCPAターゲットは良い選択でしたか？ ビジネスの観点から、10ドルの目標が正当化されると仮定しましょう。 アカウントの構造、ビジネス、場所を考えると、10ドルでコンバージョンを獲得することさえ可能ですか？ もしそうなら、いくつですか？ 毎月3,000ドルを費やすのに十分ですか？ 確認する唯一の方法は、自動入札を設定して結果を確認することです。
需要と供給の経済学の観点からこの問題に取り組むことができます。 このシナリオでは、広告主はコンバージョンを購入しようとしている需要側を表しています。 架空の例の需要曲線を下のグラフに示します。横軸はコンバージョンの価格（CPA）で、縦軸はコンバージョン数です。
ご覧のとおり、10ドルのCPAは、1日あたり100ドルの予算で1日10回のコンバージョンに相当します。
広告主がCPAターゲットを変更した場合、予想されるコンバージョン数はこの曲線に沿って移動します。 しかし、このグラフだけでは、何が可能かについては答えられません。 5ドルの目標CPAが機能し、1日に20回のコンバージョンをもたらすことができますか？ 繰り返しになりますが、広告主を見つける唯一の方法は、特定のCPA（5ドルの目標）を対象とした自動入札を使用して、視聴して学習することです。
シナリオ2：広告主が野心的なCTAターゲットを設定する
実際の答えは、オークション市場の供給曲線から得られます。 それを下回るとコンバージョンを購入できない最低価格があります。 反対に、特定のCPAを上回っている場合は、基本的に市場を所有しており、コンバージョン数を減らすことができます（つまり、クリック数を増やしても、ある時点でそれ以上の収益は得られません。配信できないため、コンバージョン）。
架空の例の需給曲線を以下に示します。
上のグラフは最初のグラフから作成されており、CPAが取得できる最低額は3ドルであることを示しています。 ただし、その低価格では、平均して1日1回のコンバージョンしか得られません。 希望する5ドルのCPAでも、供給は需要を満たしていません。 20回のコンバージョンを獲得する代わりに、市場では12回しか得られません。これは10ドルのCPAで10回よりも改善されていますが、それでも毎日40ドルが未使用のままです。
広告主が割り当てられた予算の結果を最大化することを決定した場合は、これらの間のどこかで値を試し、それを改良し続けるのが最善です。または、代わりにAcquisio Turingの機械学習アルゴリズムに、どのターゲットCPAを選択するかを気にせずに仕事を任せます。 。
SEMキャンペーンでAcquisioTuringをアクティブにすると、架空のシナリオの需給状況は次のようになります。
需給曲線の形は同じです。 新しいのは、広告主がコンバージョンに対して支払うことができる最大価格を示す赤い線です。この場合は12ドルに設定されています。 緑でマークされたポイントは、予算が完全に使用されている1日あたり100ドルの予算の理想的なCPAです。 これは6.25ドルのCPAで、16回のコンバージョンが発生します。 悪くない、全く。 Acquisioの入札および予算アルゴリズムは、このポイントの場所を学習し、それが達成されるまで入札をそのポイントに向けて推進します。
これはすべて静止した世界にとっては良いことですが、インターネット広告は常に変化しています。 広告プラットフォームは、提供内容と広告の管理方法（検索エンジンの結果ページのポリシーと慣行、新しい広告タイプなど）を変更したり、競争を変更したり、広告主の状況を変更したりする可能性があります。 これらの範囲外の要因はすべて、供給曲線または需要曲線のいずれかに影響を与えるため、単一のCPAターゲットを選択して、日常的に達成することはさらに困難になります。
シナリオ3：広告主はより良いCROプラクティスを実装します
ウェブサイトのパフォーマンスを調査した広告主が、コンバージョン率を50％向上させる改善されたランディングページとナビゲーションを使用してサイトを再起動することを決定したとします。 オークション市場は変わっていませんが、訪問者が広告主を簡単に変換できるようにすることで、供給曲線を押し上げることができます。
キャンペーンコンポーネントが優れていると結果も良くなるため、この変更は、理想的なCPAが5.26ドルにシフトし、1日の予算が100ドルで19回のコンバージョンが得られることを意味します。 Acquisio Turingの機械学習アルゴリズムは、通知を受けたり、広告主が設定する新しいCPAターゲットを見積もったりすることなく、この変更を独自に検出します。 これが、Acquisioの機械学習テクノロジーとGoogleの機械学習テクノロジーの主な違いです。つまり、CPAターゲットを完全にハンズフリーにする機能です。
シナリオ4：広告主には追加の予算があります
広告主によく見られるもう1つのシナリオは、予算を変更する必要があることです。 仮定のケースでは、広告主が広告がコンバージョンを促進していることに満足しており、予算を3倍にしたいとします。 予算が3倍になると、コンバージョンが3倍になるはずです。
残念ながら違います。 元の供給曲線では、1日あたり300ドルの予算は、コンバージョンごとに12.60ドルを支払うことによってのみ使用できます。 これは、広告主が設定した最大価格上限である12ドルを超えているため、AcquisioTuringはその理想的なポイントに到達できないことに注意してください。 言い換えれば、このシナリオでは、必要な予算を完全に使うことはできません。
需要と供給のバランスに影響を与えるシナリオは他にも無数にあり、それらを上手く維持することは人間にとって困難な作業になる可能性があります。 AcquisioTuring用ではありません。 当社の機械学習テクノロジーは、1日に最大48回入札と予算の決定を行い、絶えず変化する広告環境に対応しているため、その必要はありません。
AcquisioTuringを使用してCPAを最適化する際のベストプラクティス
CPA入札にAcquisioTuringを使用している場合は、最高のパフォーマンスが得られるように、いくつかのベストプラクティスを適用する必要があります。
一貫性のある変換が最適に機能します
広告主は、Acquisio Turingを有効にするには、コンバージョントラッキングを設定する必要があります。 機械学習と自動入札のコンテキストでは、広告主はシステムが学習できる最小数の一貫したコンバージョンを必要とします。 一貫したコンバージョンとは、より多くのコンバージョンがランダムに発生するのではなく、通常の1日あたりの数を意味します。
さまざまな目標の最適化
オンラインで検索キャンペーンを作成する場合、広告主によって目標は異なります。 フォームの記入やメールの申し込みから、ページへのアクセスや実際の購入まで。 広告主が検索広告プラットフォームから追跡できるコンバージョンイベントは多数あります。
レポートの観点から、総コンバージョンには、代理店または広告主によって定義されたすべての潜在的なコンバージョンイベントを含めることができます。 ただし、コンバージョンの総数には、実際には最適化する価値のあるものだけを含める必要があります。 キャンペーンマネージャーは、機械学習を使用しているときに、これらのシステムではさまざまなタイプのコンバージョンを区別できないことを認識している必要があります。 したがって、レポートするときは、カウントするコンバージョンのみを含めるようにしてください。AcquisioTuringはそれらを区別できず、タイプではなくカウントでレポートされるためです。
CPA最適化のためのAcquisioTuringの活用
Acquisio Turingは、入札を簡単にするSEM機械学習ソリューションです。 ただし、ここでの主なポイントは、Googleのスマート入札とは異なり、広告主はAcquisioTuringに実際に任せることができるということです。調整するCPA目標はありません。 機械学習アルゴリズムは、検索広告プラットフォーム（ Google広告とBing広告）によって提供されるリアルタイムのネイティブコンバージョントラッキングに依存しています。 これにより、システムは次の広告主の目標を達成できます。
- 最高の価格でコンバージョンを最大化
- あなたの予算を一ヶ月間持続させる
- 一日中（または設定されたスケジュールに従って）オークションに広告を掲載する
広告主が機械学習にCPAを任せると、膨大な量のデータを使用して、絶えず変化する状況の中で広告主の予算に最適なCPAを見つけます。 [注：コンバージョンまたは通話のオフライン追跡は現在サポートされていませんが、しばらくお待ちください。]
最終的に、Acquisio Turingは、コンバージョンにつながる可能性のあるサイトへのトラフィックを促進しています。 ただし、訪問者を簡単に変換するためのナビゲーションパスであるランディングページを作成するのはあなた次第です。
画像クレジット
フィーチャー画像： Unsplash / Marc A
TamasFrajkaによって作成されたすべてのグラフ。 2018年6月。