Google 広告の最新情報: キーワード マッチング プロセスの更新とアトリビューション モデルの変更

Google 広告 は最近、キーワードとクエリの一致方法の更新とデフォルトのアトリビューション モデルの変更を含む 2 つの大きな発表を行いました。 これらの更新について、広告主が知っておくべきことは次のとおりです。

キーワードの優先順位ルールが変更されます

キーワードのマッチ タイプに関する Google の最新の発表を詳しく見てみましょう。

Google の自然言語処理の事前トレーニングである BERT を使用すると、より高度になり、検索意図の理解が容易になります。 部分一致でも、より少ないキーワードで関連性の高いトラフィックを見つけることができるようになりました。

Google はこれを次の例でサポートしています。クエリ内の単語とキーワード内の単語が実際に一致します。」

一致する資格がある限り、クエリと同一のフレーズ一致または部分一致キーワードが優先されるようになりました。

Google は、今年初めに完全一致で行ったことを、部分一致とフレーズ一致に拡張しました。 これを説明するGoogleの例を次に示します。 今回の更新前は、これらのキーワードはどちらも配信可能でした。 現在、キーワード「近くの寿司配達」は、検索用語と同じであるため、優先されます。」

でもゆっくり休んでね。 Google は続けて、「クエリと同一の適格な完全一致キーワードがある場合でも、フレーズ一致や部分一致キーワードよりも優先される」と述べています。

検索がどのキーワードとも一致しない場合は、関連性と広告ランクが決定要因になります。

Google は、広告ランクに加えて、選択するキーワードを決定する際に関連性シグナルを考慮するようになりました。 Google は、これらの関連性シグナルについて説明し、「関連性は、検索用語の意味、広告グループ内のすべてのキーワードの意味、および広告グループ内のランディング ページを調べることによって決定されます」 次の表では、さまざまなシナリオを分類しています。

Google による最も重要な発表と同様に、この発表にも PPC 業界からさまざまな反応が寄せられました。

ジュリー・バッキーニは次のように書いています。 真剣に。 広告主として、自分がいつもそうしてきたと考えるのはばかげたことでしたか?」 彼女のブログで、この変更に関する彼女の考えを読んでください。

Amy Bishop や Greg Finn のような他の人は、Google が広告主にスマート入札 + 部分一致の組み合わせに切り替えさせようとしているにもかかわらず、同じキーワードに対して複数のマッチ タイプを維持することにはまだ価値があると主張しました。

データドリブンがデフォルトのアトリビューション モデルになりました

ラストクリック アトリビューションからの移行として、Google は 2021 年 10 月から、すべての新しいコンバージョン アクションのデフォルト アトリビューション モデルをデータドリブン アトリビューション (DDA) にすることを発表しました。

Google は、ラスト クリック アトリビューション モデルは、ユーザーがコンバージョンに至る前の最後の検索以外をすべて無視するため、広告主のニーズを満たしていないことを認めています。 これまで、データドリブン アトリビューションの資格を得るのに十分なコンバージョン数のない広告主は、位置ベースまたは時間減衰モデルに切り替えるようアドバイスされていました。

Google は、DDA を使用するための最小データ要件に対処し、次のように述べています。 これらの改善により、データドリブン アトリビューションが、Google 広告のすべての新しいコンバージョン アクションのデフォルト アトリビューション モデルになります。」

データドリブン アトリビューションはどのように優れていますか?

ランニング シューズを探しているユーザーの例を見てみましょう。 このユーザーは、コンバージョンに至るまでにいくつかの異なる検索を行います。 「スニーカー」または「ランニング シューズ」の検索から始め、アディダスのランニング シューズのラインを見つけた後、お気に入りの色とサイズの特定のモデルをもう一度検索して、そのシューズを購入します。

ラスト クリック アトリビューションの問題は、ラスト クリックにすべての功績が認められることです。 ユーザーがいくつかの広告に関与したという事実は無視されます。 彼女はファネルの上部のキーワードに最初にさらされたため、最終的なキーワードにたどり着いたという事実は無視されます。 ユーザーが変換する前に検索したこれらのさまざまなキーワードはすべて完全に無視されます。

データドリブンにより、購入プロセス全体をよりよく把握できます。 Google は検索のシーケンスを調べ、個々のクエリがそのシーケンスにどのように適合するかを確認します。 最終的なコンバージョンに対する各キーワードの貢献度を見積もります。 次の図は、Google の DDA 方法論のホワイト ペーパーから引用したもので、特定のクエリをどのように重み付けできるかを示しています。

最終的に、データドリブン アトリビューションは、すべてのキーワードの価値をよりよく理解するのに役立ちます。 その知識の向上により、手動および自動の最適化が改善されます。 たとえば、コンバージョンに至らない検索語句を見つけた場合は、それを除外キーワードとして追加するか、まったく入札しないか、入札額を引き下げます。 LCA から得られるデータのように、不完全なコンバージョン データに基づいてこれを行うと、アカウントのパフォーマンスが低下する可能性があります。 DDA のおかげで、より良い最適化を行うことができます。

100% 正確な情報を提供するアトリビューション モデルはありませんが、無駄な支出を削減できる情報を提供するのに最も近いのはデータドリブン モデルです。

最後に、データドリブン アトリビューションと自動入札を組み合わせることを広告主に奨励し、Google は次のように述べています。 これは、当社のシステムが、特定の広告がコンバージョンの促進に与える増分効果をより正確に予測し、それに応じて入札単価を調整して ROI を最大化できるためです。」

スマート自動入札とラストクリック アトリビューションを組み合わせることの危険性をまだご存じない場合は、こちらをご覧ください。

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