Google 広告のスマート自動入札とオフライン コンバージョンで見込み顧客を獲得する方法

公開: 2022-09-11

少し直感に反するように思えますが、スマート検索やショッピング キャンペーンの 1 つからコンバージョンした後のユーザーの行動など、Google が知らないことをすべての広告主が知っていることが実際にあります。 これらは次のようなものです：

  • ご購入いただきました商品の一部または全部を返品されたお客様
  • フォームを送信し、コンバージョンに至る前に Google の視界外で 12 回のアクションを行ったユーザー
  • リピート購入をデジタルと実店舗の間で分割する忠実な購入者

スマート自動入札とオフライン コンバージョンによって広告が完全に変化したことは間違いありませんが、これらのシステムを最大限に活用するために情報を Google にフィードバックしている数少ない人物の 1 人ですか?

Google のような広告プラットフォームは急速に自動化されていますが、機械学習を高速化し、ユーザーに代わってより良い意思決定を行うために、提供できるすべての情報が必要です。 売上だけでなく利益をもたらす人々の前に広告を表示したい場合は、PPC 最適化の認識方法を再考する必要があります。

このプロセスを最もよく理解している Google の 2 人に話を聞きました。

  • Emi Wayner、プラットフォーム パートナー リード、チャネル セールス
  • 自動化担当リージョナル プロダクト リード、Alex Ioch 氏

アレックスは、この新しい検索広告の波を可能にする Google の製品を構築するチームの一員であり、エミは企業が新しい現実に適応するのを支援しています。

オフライン コンバージョンを使用してより良いリードを獲得する方法、非小売モデルがコンバージョン後のデータをインポートする必要がある理由、スマート自動入札を最大限に活用する方法について説明しました。

顧客データは、持続的な成長の鍵です。

ボストン コンサルティング グループの調査によると、オンライン広告主は、購入プロセス全体で顧客データと戦略を統合すると、収益が平均 20% 増加し、コスト効率が 30% 向上することが示されています。

オフライン コンバージョンをインポートするか追跡するかにかかわらず、最新の PPC キャンペーンを最適化する際のファースト パーティ データの重要性に反対する議論はあまりありません。

段階的な成長が、これらの推奨事項のいずれかで結果を達成できる唯一の方法であることを覚えておいてください.

スマート自動入札のような自動化では、適切な決定を下す前に、かなりの量の手動変換が必要です。 手動の最適化で土台を築き、学習には少なくとも 2 週間かかります。 それは検索だけでなくショッピングにも当てはまります。

つまり、顧客データまたはコンバージョン後のデータを入力してから数日以内に、キャンペーン指標から大きな利益を期待しないでください。

すべてを測定しないでください。 注目すべき点は次のとおりです。

Google 広告 はオンライン アクティビティを測定できますが、広告をクリックして販売システムにアクセスしたユーザーが、CRM や対面など、Google が認識できない場所でオフラインでコンバージョンを達成することがあります。

したがって、追跡したいコンポーネントのグループが 2 つあります。

オンライン: 見込み客と販売

見込み客のみを追跡すると、製品またはサービスに対する最初の需要についてかなりのアイデアが得られます。 追跡を最終的な販売まで拡張すると、全体的な購入過程をよりよく把握できます。

  • あなたのブランドはオンラインでどのくらいの関心を集めていますか?
  • その興味をどのくらい維持できますか？
  • 事業資金を提供するよう人々をどの程度説得できますか?

場合によっては、最終販売でさえオフラインで行われることがあります。 このような場合、オフライン コンバージョンのインポートを使用して、その情報を Google 広告にフィードバックすることが重要です。

しかし、リードと売上の両方をオンラインで追跡したとしても、全体像の一部しか見えません。 ある大学が 2,000 件の情報要求を受け取り、最終的に 20 人の登録者が得られた場合、コンバージョン率が 1% であることを知っているだけです。

しかし、その間に発生する他のすべてのことはどうですか? もしあったとしても、それはどれくらい貢献しましたか？

オフライン: ミドル ファネル

通常、広告主が Google に追跡するように指示する内容と、広告主のビジネスにとって実際に重要なこととの間には大きな隔たりがあります。 オンライン フォームの送信は、簡単にピクセル化できます。 オフラインまたは追跡できないチャネルで発生したことについては、これを行うことはできません。

しかし、リードから販売までの間に何が起こるかを測定すると、どのアクションがビジネスにとって最も収益性が高いかをよりよく理解できます。 Google が PPC Town Hall で示したのと同じ大学の例を見てみましょう。

  • 2,000 件の情報リクエストで 200 件のアプリケーションが開始されました (コンバージョン率 10%)
  • 200 件の申請が開始され、80 件の申請が完了しました (40%)
  • 80 件の申請が完了し、20 人の学生が登録されました (25%)

突然、最終的な変換に影響を与えるものをより多く見ることができます. その情報を Google にフィードバックすると、魔法が本当に起こります。

期待値を見積もっても大丈夫です。

オフライン コンバージョンを Google 広告にインポートすると、ビジネスに貢献した価値のレベルに基づいて値を割り当てることができます。

これを行う最善の方法は、逆方向に作業することです。

  • あなたは、入学した学生が平均 10,000 ドルをあなたの大学に寄付していることを知っています。
  • 多少の変動を考慮して、完了した申請書の価値は 2,000 ドル (25%) であることを Google に伝えます。
  • 開始されたアプリケーションは $800 (40%) の価値があります
  • 情報のリクエストは 80 ドル (10%) の価値があります

これらの数値により、Google のアルゴリズムは、ユーザーが大学にとって 80 ドル/800 ドル/2,000 ドル/10,000 ドルの価値を持つシグナルを簡単に組み合わせることができます。

重要: 「数字にとらわれないでください」と Alex は言います。 コンバージョン値は、Google がさまざまなユーザーにスコアを付けて優先順位を付けるのに役立つツールであり、これらの数値が広告費用や ROAS に直接影響することはありません。

スマート自動入札は、オフライン データがある場合に最適に機能します。

オフライン データを使用せずにスマート自動入札を使用すると、Google は、ほとんどのオンライン広告主がよく知っている数千万のシグナルを調べます。

  • 人口統計
  • 変換速度
  • オーディエンス セグメント
  • ブラウザ
  • 言語
  • キーワード
  • 入札
  • 時間
  • 位置
  • そして、はるかに

ただし、オフライン データをインポートすると、今後のターゲティングを最適化するために使用する、より多くの情報を Google にフィードできます。 大学の場合、これには次のようなパラメーターが含まれる場合があります。

  • SATスコア
  • 希望コース
  • 所得
  • 信用履歴とスコア
  • 紹介と賞
  • 既存のクレジット

突然、Google があなたの理想的な顧客をまとめたジグソーパズルに、たくさんの新しいピースが追加されます。 彼らは、どの入札単価がどのユーザー クラスターに対して最高の長期的利益をもたらすかをより正確に判断できます。

価値に基づく入札戦略により、スマート キャンペーンを最適化できます。

コンバージョン値を割り当てることで、潜在的な顧客を差別化し、より価値のある成果に向けて入札できます。

教育の場合、これはパンフレットを要求する学生と無料のオンライン コースにサインアップする学生に異なる価値を割り当てるように見えるかもしれません。 小売業では、頻繁に返品する顧客と、購入を継続する顧客を分けることを意味する場合があります。

価値に基づく入札戦略は、Smart Bidding アルゴリズムに、あるユーザー/顧客グループがビジネスの収益性にとって他のグループよりも価値があることを伝えます。

そのため、Smart Bidding は、収益に対して 2 倍、3 倍、または 10 倍の価値があるグループを最適化することを認識し、ROAS だけでなく、広告費からより大きな価値を提供します。

さらに、固定値入札は支出をゆがめ、収益を制限します。 平均入札単価が固定値よりも高いユーザー セグメントはチャンスを逃し、平均入札単価が低いセグメントには過剰に投資します。

モニター。 介入する。 教育する。

仕事に近道や抜け道はありません。 ROAS と CPA の目標のスイート スポットを見つけるには時間がかかるため、学習プロセスに抵抗したり怖がったりしないでください。 アイデアをテストし、結果を監視し、その後の統計的有意性に達したら最適化します。

たとえすべての広告主がプラットフォームにデータの可視性を求めているとしても、Google の機械学習アルゴリズムを隠しておくべきではありません。 ビジネスに悪影響を与えるだけです。 Google の自動化は、アカウントの有無にかかわらず成長します。

何が機能するかがわかったら、ソリューションを自動化し、いつ、どのように情報を Google にフィードバックするかを制御します。 サードパーティのツールを使用すると、監視と介入が容易になり、広告プラットフォームの誤動作による被害を抑えることができます.

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