ユーザーが検索する語句のパターンは日々変化しており、検索連動型広告を運用する際は「それらの語句に対して適したテキスト広告を表示させる」ように工夫しないといけません。検索語句に対して不適切なテキスト広告を表示させても、クリック率が高まることはなく、品質スコアや広告ランク等の広告掲載順位決定要素に悪影響を与えますし、そもそも「ユーザーに対して適切な訴求をしていないということは、ユーザーに対してサイト誘導したり注文促進したりすることにも悪影響を与えている」と言えます。

検索連動型広告で広告グループを細かく分けすぎるのはNG

冒頭で述べました通り、ユーザーの検索語句に合わせて適したテキスト広告を表示させることは大事です。その為、以前は検索連動型広告の運用方法の基本として、「広告グループを細分化して、各検索語句に対するテキスト広告を細かく管理する」というやり方が主流でした。しかし、現在では、そのやり方はNGです。

なぜ、広告グループを細かく分けるのがNGなのか?

現在は機械学習を活用した広告運用が主流です。実際に、「人力による手動調整」よりも「機械学習による自動調整」の方が良い成果をあげることがほとんどです。そして、この「機械学習」には「学習データ」が必要となります。多くのデータが1箇所にまとまっていることで、それを活用して精度の高い自動調整が行われるという仕組みです。分散したデータではなく、1箇所にまとまったデータが必要ということになります。それの最小粒度が現在は広告グループというわけです。ですので、最小粒度である広告グループを更に細分化してしまうと、1箇所1箇所のデータ量が少なくなり、機械学習の精度が上がっていかないということになります。こういった理由で、広告グループを細かく分けるのはNGとなります。

ユーザーの検索語句に合わせたテキスト広告はどう出し分けたらいいか?

広告グループを細かく分けすぎないようにすると、1つの広告グループに様々なキーワードを設定することとなり、その1つの広告グループでユーザーの様々な検索語句に対応させる必要が出てきます。そうなると、ユーザーの検索語句に対して適切なテキスト広告を表示させるのが難しくなるのではないかと思う方もいらっしゃるでしょう。しかし、それを回避する方法はあります。広告カスタマイザを使えばいいだけです。設定したキーワードごとにテキスト広告のタイトルや説明文を工夫するよう、広告カスタマイザを使うようにしましょう。

今回は以上です。広告運用を「気合いで長時間手動調整する」時代は終わっています。機械学習を活用して、人力では実現不可能な「リアルタイム調整(広告オークションが発生する度に調整が行われる)」を上手く活用する為の広告入稿・運用のやり方が求められています。このあたりの仕組みを理解し、実務に反映させていきましょう!