Google広告・Yahooプロモーション広告・Facebook広告等、現在主流の運用型広告では幅広いターゲティングを行えながらも細かな配信調整をすることが可能です。その為、広告運用者は広告最適化としてやれることが非常に多くあるはずなのですが、やれることが多すぎる故に混乱・硬直し、結局いつも同じような広告最適化案しか実施していないというケースが意外と多くあります。

いつまでも同じ調整作業しているのは広告最適化ではない

しかしながら、同じ調整作業を延々と行っているのは、広告最適化とは呼べません。同じ調整作業だけをしていて競合からマーケットシェアを奪い取り、更にはその業界の頂点に立てるなんてことが無理なことは容易に想像できるかと思います。何事もそうですが、同じことをやっていても「成長には限界がある」のです。同じことを繰り返すことで一定のところまで成長してしまった後は、同じことをやっていても伸びしろはありませんよね。

状況次第で注力すべき広告最適化ポイントが変わることを理解する

同じ広告最適化案を繰り返し実施するのは、あくまで「成果の伸びが鈍化するまで」です。成果の伸びが鈍化したということは、「伸びしろがない」もしくは「伸びしろはあるものの、それ以上の成果の伸びは相当な労力がかかる」ということ。かけた工数に対してリターンが少ない状況でも同じことを繰り返す意味はないですよね。

例えば、Google広告で検索連動型広告の新規キャンペーンを入稿したばかりであれば、入札単価調整とキーワード追加/除外が成果に良い影響を与えます。新規ゆえにそのキャンペーンには過去の広告配信データが蓄積されていませんから、狙った広告掲載位置での適切な入札単価が分からなかったり、成果が見込めないキーワード検索に対しても無駄な広告表示をしたりする為、これらのシンプルな調整作業が広告最適化案として機能します。

しかし、ある程度の広告配信データが蓄積された後は、自動入札機能を導入してこのあたりの調整作業は基本的にシステムへ任せ、広告クリエイティブの見直し・LPコンテンツ見直し・ターゲティング拡張余地の検討等に時間を割いて「よりコンバージョン率を高める」「よりコンバージョン獲得数を増やす」といったことに注力していくべきです。

何が成果に大きな影響を与えているか分析する環境を整えよう

何も考えず、同じ調整作業を延々と繰り返しているだけの作業は広告最適化とは言えません。「今、成果に大きな影響を与えているポイントは何か？」を常に考え、状況に応じて調整対象をしっかりと変えていきましょう。その為にも、データ分析は必ず「高速で行える環境」を構築しておくことをお勧め致します。複数の広告媒体を利用していると、それぞれの広告配信データをCSVエクスポートしてデータ統合等していると毎日時間ばかりかかってしまいます。時間がかかるだけでデータ集計・分析をやるならまだ良いですが、面倒がゆえにデータ集計・分析の頻度が少なくなると最悪です。利用している広告媒体の広告配信データすべてを毎日瞬時に確認できる環境を整える（＝データ集計に時間をかけない）のがデータ分析の第一歩です。

今回は以上です。同じ調整作業を広告最適化として延々と繰り返すのは、今日で卒業です。過去と現在と未来では、絶対に「大きな改善効果を出す為の課題」は違います。課題が違うのですから、解決策も違ってきます。その時その時で改善効果の大きな調整・施策を広告最適化案として立案・実施し、同じ労力で最高の結果を出していきましょう！

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Akira Kodaka

2005年、SEO・サイト制作で起業。法人向けSEOを請け負いつつ、アフィリエイターとしても活動（当時国内上位1%の報酬獲得実績達成）。また、同時期に美容室を買収し、黒字化させてバイアウト。その後、2010年から8年間、Googleで広告運用スペシャリストとして活躍。新規クライアント専門ビジネス支援部門リード、広告代理店営業マネージャー、通信テクノロジー業界シニアアカウントマネージャーを経験。2018年、株式会社援軍設立。