黄色いノート

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グーグルのSEMで自動入札が手動入札より高い成果を達成、機械学習の進化を実感した

SEM(Search Engine Marketing:検索連動型広告)というグーグルやヤフーの検索結果に出稿するクリック課金型の入札制広告があるのですが、従来はこの入札単価の決定を手動で行っていました。ところがグーグルが提供している自動入札機能をテストしてみたところ、テストした全ての広告キャンペーンで自動入札が手動入札の結果を上回る成果を達成し、機械学習の精度がとても高まっていることに驚きましたので、エントリにまとめます。

SEM(検索連動型広告)とは何か

グーグルやヤフーで何かの語句を調べた時の検索結果画面にて、「広告」という小さい記号とともに表示される、企業や個人が出稿している広告のことです。下記のキャプチャ(グーグルでナイキと検索した場合)が分かりやすいと思います。

グーグルでナイキと検索した場合のSEMとSEOの違いを説明するオリジナル図

検索結果画面は、大きく

  • SEM(広告)部分
  • SEO(自然検索結果)部分

に大別されます。

検索エンジンが、検索されたキーワードに関連するサイトを、独自のアルゴリズムによって(検索ユーザーの嗜好や位置情報なども考慮して)関連性の高い順に並べて表示している箇所が自然検索結果(SEO:Search Engine Optimization)部分となり、上述の広告部分がSEMとなります。

グーグルもヤフーも、この自然検索結果部分の表示順位については広告の出稿は関係ないとしています。

  • あるキーワードで検索するユーザーを自社サイトに誘引したいがこの自然検索結果部分での表示順位が低い場合(SEO対策が必要になります)
  • 自社が自然検索結果部分で上位に表示されるが競合が広告を買っていて相対的に自社の順位が下がって表示されてしまう場合

これらの場合に、企業はお金を出してこの広告部分を買おうと考えます(そしてこの広告収益がグーグルの収益の大部分を生み出しています)。

この広告部分に自社広告を表示させることができれば、ユーザーはそれをクリックしてくれ、自社サイトに来てくれる可能性が高まるからです。

SEM施策の基本と仕組み

グーグルやヤフーのこれら広告部分に、

  • どのようなキーワードを
  • いくらで
  • どのようなキャッチコピーで買い、
  • どのページにランディング(着地)させるか

を考えるのがSEM施策の基本ということになります(その他にも、表示させる時間帯や地域、デバイスを絞るなどさまざまな手法を組み合わせることができます)

この広告部分はクリック課金となっており、ユーザーがクリックした際に広告主に課金される仕組みです。

複数者が同一のキーワードに対して出稿している場合には入札競争となり、入札結果(広告ランクと呼びます)が高い順に表示されます。

この広告ランクは

上限クリック単価 x 品質スコア = 広告ランク

という式で表されます(クリック単価は、よく Cost Per Click:CPCと呼ばれます)

上限クリック単価
あるキーワードがクリックされたときにいくらまでかけてよいかという上限の金額

品質スコア
各キーワードに割り当てられる1-10の数値となっており、下記の内容などを評価して決まっています。クリック率など随時変わるデータが含まれていることから分かるように、常に変動しています。広告が表示された時にたくさんクリックされればユーザーにとって価値が高い広告=品質が高いと評価され、誰もクリックしなければ誰にとっても価値の無い広告=品質が低いと評価されます。

  • キーワードと広告の関連性
  • クリック率
  • ランディングページ(遷移先のページ)の品質(表示スピードやコンテンツの関連性)

SEM広告の広告掲載順位決定の具体例

例えばナイキのシューズが検索された時のことを考えてみます。広告出稿主はナイキ社、楽天、個人商店の3社であるとしましょう。

ナイキ社の公式ホームページはナイキというキーワードに対して高いオーソリティーを持っており、その他の要因でも高く評価されている可能性が高いため、品質スコアは10とします。

楽天はサイト内に多くのナイキシューズが掲載されており、また関連コンテンツもいろいろ持っているため品質スコアは8とします。

個人商店はナイキに関するコンテンツは少なく、検索エンジンからの評価が低いため品質スコアは2とします。

ここでナイキが入札価格であるクリック単価を80円に設定していたとすると、ナイキの広告ランクは

80円 x 10点

800となります。

楽天が広告掲載順位で上回るにはクリック単価を

800 / 8点 = 100円

ということで100円以上に設定する必要があります。

個人商店が広告掲載順位で上回るのはさらに大変で、クリック単価を

800 / 2点 = 400円

ということで400円以上に設定する必要があります。

簡単にしましたがこれが広告掲載順位決定のロジックとなっています。グーグルもヤフーも同様です。

自動入札(Auto Bidding)を利用してみた

ヤフーも自動入札を行っているようなのですが、ここでは話をグーグルに絞ります。グーグルが提供している自動入札には目標によっていくつかの手法があり、

  1. サイトへの訪問を増やす(クリック数の最大化)
  2. 検索結果上位に掲載する(目標掲載位置)
  3. 競合よりも上位に掲載する(目標優位表示シェア)
  4. 指定したコンバージョン単価でコンバージョンを増やす(目標コンバージョン単価)
  5. 入札単価を自分で設定(拡張クリック単価eCPC)
  6. 目標広告費用対効果(ROAS)を達成(目標広告費用対効果)
  7. 予算内でコンバージョンを増やす(コンバージョン数の最大化)

などがあります。コンバージョンとは各広告主が目標とするゴールで、サイトによって申し込みであったり購買であったり、それぞれのゴールを設定します。

この中で今回私が行ったのは4の「指定したコンバージョン単価でコンバージョンを増やす」という手法で、いわゆるスマート自動入札(Smart Bidding)です。

スマート自動入札(Smart Bidding)とはどういうことか

スマート自動入札で「指定したコンバージョン単価(CPA:Cost Per Acquisition)でコンバージョンを増やす(目標コンバージョン単価)」を利用すると、それぞれのキーワードの入札単価(クリック単価)は設定する必要がありません。

目標とするゴール1件を生み出すために、いくらかけてよいかという金額を設定し(=コンバージョン単価を設定する)、どのユーザーがどのキーワードで入札したときにいくらで出稿するかという判断を全てグーグル側が自動的に行うこと、これがスマート自動入札です。

グーグルは下記にあるようなさまざまな情報(シグナルと呼ばれています)を元に、その検索ユーザーが目標を達成しそうと判断すれば入札を高く(=上位に表示)、目標を達成しなさそうと判断すれば入札を低く(=下位に表示、もしくは非表示)し、予算を効率的に使って目標を達成しそうなユーザーにアプローチしようとします。

シグナルに使っている情報の一部:

  • 時刻
  • デバイス
  • 居住地域
  • アプリかブラウザか
  • どのサイトを閲覧しているか

などなど。。(どのサイトを閲覧しているかは、クッキーをベースとして判断しています)

スマート自動入札の方が手動よりも高い成果を達成した

多くの広告主と同様、私も自分が運用していたSEM広告の多くは手動でCPCを設定していました。

しかしここ半年ぐらいで機械学習の精度が飛躍的に高まっているという話を聞き、グーグルのアドワーズ(広告管理機能)にある「ドラフト&エクスペリメンツ」というA/Bテストを簡単にできる機能を使って、あるキーワードが100回検索されたとすると、そのうち50回を従来どおりの手動入札で、残り半分の50回はスマート自動入札で、というように試してみました。

それをいくつかのキャンペーンで試したところ、全てのキャンペーンにおいてスマート自動入札の方が手動よりも高い成果(具体的にはコンバージョンとROIが高かった)を出していました。

クリック単価は上昇し、インプレッションシェアは低下(100回検索されたうち、1回表示されればインプレッションシェアは1%、70回表示されれば70%)していましたが、それはスマート自動入札の仕組みを考えれば当然のことです。

成果に結びつきそうな人には特に高い金額で入札し(クリック単価が上昇する)、成果に結びつかなそうな人には表示しない(インプレッションシェアが低下する)わけですから。

しかもこの成果を、割と少ないデータを母数として、かつ少ない期間(2~3週間程度の学習期間)で達成したのです。

機械学習を有効に活用するには多くのデータ(多くの検索数や、成果に結びついたユーザー数)や、ある程度長い学習期間が必要と思っていたのですが、そうではなく、機械学習のアルゴリズムが洗練されていることを実感しました。

最後に

機械学習にとても興味を持ったので、これを機会に勉強していこうと思います。

最近よく聞く人工知能(AI)やディープラーニングなどの言葉がありますが、これらも体系化して理解したいと思っています。(ちなみに、人工知能を構成するいくつかの要素のうちの1つが機械学習であり、その機械学習の1つの手法がディープラーニングです)

最後までお読みいただき、ありがとうございました。

今後もいろいろなエントリを書いていきますので、ぜひお気軽にTwitterのフォローや読者登録をお願いします。