アイラの有料メディア責任者、バイロン・マーへのインタビュー

私たちの研究は続きます！ 私たちは、従うべき真の例である才能があり、影響力があり、刺激的な専門家に会う絶好の機会があります。 これが、デジタルマーケティングエージェンシーAiraの有料メディア責任者であるByronMarrへの次のインタビューです。

Airaは、英国を拠点とするフルサービスのデジタルエージェンシーであり、中規模から大規模の企業が顧客ベースを拡大し、GoogleプレミアパートナーとFacebookマーケティングパートナーの両方になる数少ない英国エージェンシーの1つです。

バイロンは、約8年以上にわたり、さまざまな形で有料メディアに携わってきました。 エージェンシーでは、マルチチャネルキャンペーンを使用してリードの生成を促進し、Airaのクライアントの収益を拡大して、戦略から実装まで取り組んでいます。

Byronは、BrightonSEO、The Paid Social Show、SMX Munichなどのさまざまな会議で、Facebook広告とマルチチャネルのトピックについて講演しました。

2020年に、彼はトップ50の最も影響力のあるPPCエキスパートに選ばれ、有料メディアに焦点を当てたウェビナーシリーズCoffeeAndConversionsを立ち上げました。

いつものように、ナビゲーションの主なトピックは次のとおりです。

正直なところ、それは事故でした。

私はずっと前に、Facebook広告とYouTubeのGoogle広告を使用して、自分が行っている音楽プロジェクトのいくつかを宣伝する方法を学び、それを本当に楽しんだことがわかりました。

それを私の主なキャリアパスにしたいと思ったのは、商業的/データに焦点を当てると同時に、創造性を発揮するためのミックスでした。 私は常に新しいことを学ぶのが大好きで、プラットフォームは常に変化しているので、その点で私の性格タイプと非常によく一致しています。

私も非常に競争力があります。 有料メディアでの作業のポジティブまたはネガティブな即時フィードバックが大好きです。 私たちは皆、オークションで互いに競い合っており、昨日もパフォーマンスを維持および拡大するための新しい戦略やアイデアを考え出すために競い合っています。

「PPC」以上のことをする必要があります。

機械学習により、平均的なPPCスペシャリストが行う時間のかかるレガシータスクの多くが取り除かれました。つまり、他の分野に集中する必要があります。つまり、大きな価値を付加することができます。

1つ目はコンバージョントラッキングです。 スマート入札などのMLで効果的なパフォーマンスを実現するには、正確な測定と適切なデータの入力が不可欠です。 タグマネージャーの使用方法を学ぶことで、より多くのデータを入力できるようになり、その結果、より多くの情報に基づいた意思決定を行い、より多くのオーディエンスを作成できるようになります。

2つ目はCROです。クリック後に発生することは、キャンペーン側のパフォーマンスに大きな影響を与えます。 技術的な観点から、摩擦を引き起こしている可能性のあるコンポーネント、たとえば、配置が不十分なフォームやページ上で目立たないCTAボタンを理解することは、PPCキャンペーンとクライアントの幅広いビジネスに計り知れない価値をもたらします。

より広い観点から、バリュープロポジションと特定の製品またはサービスが競合他社と異なるまたは優れている理由を理解することは、コンバージョン率を向上させるだけでなく、広告コピーと拡張機能に戻って目立つようにすることができることも学びます顧客の注意を引くために競争しているとき。

複数の異なる帽子をかぶって、さまざまな情報をすばやく消化し、ブランドの提案に沿ってそれに対応する方法を学ぶ必要があります。 それは一度にすべてを行うのは簡単ですよね？

期待の管理

ボリュームと効率の目標（CPA / ROAS）のバランスをとろうとしています。 これに対する完璧な解決策はこれまでにないと思います。一方を目指すと、もう一方がある程度少なくなることがよくあります。 たとえば、特定の月に可能な限り多くのコンバージョンを獲得しようとしている場合は、より積極的にオークションに参加し、より多くのリスクをもたらすキャンペーン形式をテストし、それに関連してCPAまたはROASを下げる必要があります。

キャンペーンを作成する前にクライアントと協力して、キャンペーンを作成し、クライアントのビジネス目標と、ボリュームと効率のスケールのどこに位置するかを理解します。通常は、何らかの形で少し傾いています。 これは良い出発点となり、期待値をより適切に設定できるようになります。ライブパフォーマンスデータを取得したら、必要に応じてコースを修正できます。

ポストクリック

クリック後の問題があります。 たとえば、ユーザーを送信するランディングページがどのチャネルでも変換されないか、ほとんど成功していない場合、Google広告の「ヒントとコツ」または「ハック」のすべてが違いを生むことはありません。 これは、製品またはサービスが市場に出たばかりの場合、他の場所で成功しているが、現在は新しい領域で宣伝しようとしている場合、および一般的なUXの問題が原因で摩擦が大きすぎる場合に発生する可能性があります。 通常、リスクを軽減するためにアクティビティを開始する前にこれを確認しますが、失敗した場合、CTRなどのキャンペーン側の指標が良好で、コンバージョンが得られない場合は、Google広告の基本的な指標を確認できます。品質スコアのランディングページエクスペリエンスコンポーネント。オークションインサイトを使用して競合他社のウェブサイトを確認して比較するか、eコマースビジネスの場合はGrowMyStoreなどのツールを使用してより具体的なインサイトを取得します。

コンバージョントラッキング

適切なデータがアカウントに戻らない場合、これは一般的なROIの計算やレポートと並んでスマート入札にとって大きな問題です。 多くの場合、人々は異なる値で複数のコンバージョンアクションを追跡しています。たとえば、クリックして電話をかける、ニュースレターの登録、売り上げは問題ありませんが、それらがすべてスマート入札に含まれている場合は、PPCスペシャリストとして、売り上げを測定している可能性があります。ただし、電話のクリック数を最適化しています。 私がよく目にするもう1つの一般的な状況は、ROASと一般的なパフォーマンスに関する過剰なレポートにつながるコンバージョンダブルファイアです。

私のチームはすべてタグマネージャーと分析のトレーニングを受けています。私のアドバイスは、あなたとあなたのチームも同じであることを確認することです。 これは、キャンペーンが開始される前に適切なシグナルを確実に提供できることを意味し、Webサイトに変更が加えられたときに頻繁に発生する可能性のある何かがドロップした場合、それを検出して問題を診断することができます。 あなたが望む最後のことは、キャンペーンを最適化するためにあなたの髪を引き裂くことです、なぜタグが正しく発火していなかったことを見つけることがうまくいかないのか疑問に思います！

機械学習は、広告プラットフォームのこれまで以上に目立つ部分になり続けます。これは、キャンペーン形式がより簡素化され、PPCの「実践的な」作業が少なくなることを意味する可能性があります。 これは、顧客の前で製品やサービスをオンラインで入手するためのより簡単な方法を意味するため、企業にとって素晴らしいニュースです。 私たちにとって、それは私たちがプラットフォームとともに進化し続ける必要があることを意味しますが、価値提案の理解、コンバージョン率の最適化、そして私たちが自由に使えるすべてのツールを使用できることなど、他の分野で付加価値を学ぶことも学びます。 「PPC」についてはもうあまり話しません。マルチチャネルの有料メディアアプローチは、通常、ほとんどのクライアントにとって最高のパフォーマンスが見られるアプローチです。検索だけでなく多様化することは、あなたのキャリアとあなたのキャリアにおいて大きな付加価値です。クライアントのビジネスの成長。

私にとって、帰属はおそらく最大です。 ほとんどのコンバージョンジャーニーには、さまざまなキャンペーン、広告、チャネルにわたる複数のタッチポイントが含まれています。

これにより、直接的なリターンを示すことが非常に困難になります。特定の入力の信用を落とす必要はありませんが、何が入って何が出たのかという観点から、それらすべてが貢献したことを示すことも困難です。 たとえば、すべての広告プラットフォームは、貢献した場合、販売またはリードのクレジットを獲得しますが、サイトのバックエンドでは、同じ総量ではありません。

Google広告について話している場合は、可能な限り常にデータ駆動型であり、アカウントが適格でない場合は、時間減衰、線形、位置ベースなど、ファーストクリック/ラストクリック以外のモデルの1つです。

データ駆動型は、アカウントのコンバージョンを特定するための最も正確な方法です。 これ以外では、ファーストクリック/ラストクリック以外のモデルの1つで、少なくともある程度の方法が得られます。 ファーストクリックモデルとラストクリックモデルは大量のデータを無視するため、最適化が無効または不正確になり、スマート入札を使用するとパフォーマンスが低下する可能性があります。

コンバージョンジャーニーは複雑です。たとえば、1回のコンバージョンにつながる複数の広告クリックが発生することがよくあります。最初/最後のクリックを使用すると、そのジャーニーデータのすべてが入札戦略に反映されない可能性があります。 または、他の最適化や変更に関する考慮事項。

マイクロ管理キャンペーン

学習フェーズを経て、統計的に有意な量のデータがある場合にのみ変更を加え、再度学習してから確認します。 レポートのタイムラグを考慮してください。毎週や毎日などの短い時間枠でレポートしても、支出が返した完全な価値を正確に把握できないことがよくあります。

期待が一致しない

MLとPPCの自動化は素晴らしいです！ ただし、間違った条件下では機能しません。

最大コンバージョン数は、予算のすべてを毎日費やそうとするため、設定して忘れることができると思われる場合は、間違っています。 効率化戦略についても同じですが、1ポンドの目標CPAを設定してそれが機能することを期待できれば驚くべきことですが、それがオークションや実際のパフォーマンスと一致しない場合は、機能しない可能性があります。 現在のパフォーマンスに合わせて目標を設定し、時間の経過とともに徐々に目標を減らしてください。

「雑草の中」にいる

他の人のクールなターゲティングのアイデアや「ベストプラクティス」に夢中になり、全体像に集中するのは簡単です。

それらのアイデアはその人のために働いたかもしれませんし、あなたのために働くかもしれませんが、それはコア戦略とあなたが推進しているビジネスの理解に代わるものではありません。 このようなテストは、置き換えや減算ではなく、「常時オン」のアクティビティへの追加として参照してください。

私が過去に犯した最大の過ちは、何かがうまくいかなかったことをいつ受け入れるべきかわからなかったことだと思います。 あなたがしようとしているすべてが成功するわけではありません。 これは私が自分自身のアドバイスをとらず、全体像を見ていなかった場所に私を導きました、それで私はキャンペーンをマイクロ管理し始めました。問題。 私の意見では、否定的なテストは、テストの大成功と同じくらい役立つ可能性があります。アイデアがうまくいかなかったと言う時期を知り、そこから学び、先に進むことが成功への重要な差別化要因です。 うまくいきませんでしたが、なぜですか？ 何が違うので、もう一度試してみましたか？ 2回目はどうなりましたか？

失敗のタイプの考え方に対する恐れを失い、より科学的かつ客観的になることは、成功に集中し続けるのに役立つと思います。

私は自分のやっていることを愛しているので、正直に言うと私にはわかりません。 たぶん、グーグルが手動入札だけにロールバックした場合……冗談を言って、PPCコミュニティを終わらせようとしているだけです;）

わからない！ 私が確信しているのは、物事は変化し、私たちは適応し、物事は何らかの形で継続するということです！

ここ英国で最初の封鎖が実施されたとき、不確実性のために多くの人々がオークションから撤退するのを見ました。 しかし、消費者の需要はこれらの業種の多くで実際に減少することはなく、実際には多くの場合増加しました。 広告を続けることができた人々のために、彼らは報酬を獲得しました！ データ主導でビジネス目標に焦点を当てることは、これまで以上に事後対応型の意思決定を行うために不可欠です。

これらの質問に対するFrederickVallaeysの回答を読みたいと思います。

PPCスペシャリストの成功の秘訣は、「PPC以上のことをする」ことであり、私たちはそれに完全に同意します。

バイロンの時間、主要なPPCの問題を強調する貴重な考え、およびそれらを解決する方法の例に感謝します。

このインタビューがお役に立てば幸いです。あなたはこの記事を楽しんでいました。