機械学習をすべての広告主様に

2018 年 7 月 10 日

私たちが生活の中のさまざまなタスク(最寄りのカフェを見つける、家族の写真を整理するなど)をこなす方法は、常に変化し続けています。今年の 5 月に、Google の消費者向けサービスの改善や、ユーザーの日常的なタスク処理に関連して機械学習がどのように使われているかを紹介しました。

マーケティングご担当者様が広告に機械学習を最大限に活用してビジネス チャンスを広げられるように、Google がどのように役立っているかを 1 時間ほどの動画でご紹介いたします。この機械学習技術が Google のサービスでどのように使われるのか、消費者が企業に期待するストレスのない優れた利便性を提供するうえでなぜ機械学習が重要なのかをご説明いたします。

ライブ配信は、日本時間 7 月 11 日午前 1 時開始です。

レスポンシブ検索広告でさらに的確な広告配信が可能に

モバイルの浸透により、今日の消費者はますます情報に貪欲で、要求も厳しく、結果を早急に求めるようになっています。その結果、広告も有用でパーソナライズされた内容であることが求められていますが、企業がそれを実現するのは簡単ではありません。大規模に展開する場合はなおさらでしょう。そこで Google は、レスポンシブ検索広告を導入いたします。レスポンシブ検索広告は、広告主様の創造性と Google の機械学習を組み合わせて、的確で価値の高い広告の配信を可能にするものです。

広告主様は、最大で広告見出しを 15 種類と広告文(説明行)を 4 種類入力するだけ。あとは、見出しと説明のさまざまな組み合わせを Google が自動的にテストし、あらゆる検索語句に対して最も効果的なパターンを学習していきます。このため、ユーザーが同じ語句で検索した場合でも、表示される広告がコンテキストによって変わります。

こうした最適化の手法はすでに効果を上げています。Google の機械学習技術を使って複数の広告クリエイティブをテストした広告主様の場合、クリック数が最大約 15% 増えたことが確認されています1

レスポンシブ検索広告は、今後数か月のうちに順次提供が開始される予定です。

YouTube で最大限の関連性とパフォーマンスを実現

世界のユーザーが YouTube で動画を視聴する時間は、1 日あたり 10 億時間を超えます。また、近年顕著になってきているのが、大小さまざまな買い物のための情報やインスピレーションを求めて YouTube にアクセスする傾向です。たとえば、自動車購入者の半数近くが、購入を決める前に YouTube で情報を収集すると回答しています2。また、ミレニアル世代の半数近くは、食材を買いに行く前に料理のヒントを求めて YouTube にアクセスしています3。つまり、適切なタイミングで適切なユーザーに動画広告を表示することが重要なのです。

YouTube ユーザーの関心を捉えて成果に結びつけるのが、機械学習です。視聴回数や表示回数を基準とするキャンペーンの最適化はすでに可能ですが、今年中に新たに「ブランドリフトの最大化」入札戦略を導入いたします。この入札戦略では、動画広告の視聴後にそのブランドを購入先候補として検討する見込みの高いユーザーに、広告を表示できるようになります。この新しいスマート自動入札戦略でも機械学習が使用され、オークションの時点で入札単価が自動調整されるため、消費者の購入経路の全域を通じて、動画広告でブランドの認知度を最大限に高められるようになります。

「ブランドリフトの最大化」は現在ベータ版として提供されており、年内にはすべての広告主様にご利用いただけるようになる予定です。

ローカル キャンペーンで来店を促進

情報収集の起点が YouTube や Google であっても、商品購入が最も多く発生するのはやはり実店舗です。実際、「near me」(現在地付近)のモバイル検索件数は過去 2 年間で 3 倍以上増加しており4、買い物客の約 80% はすぐにほしいものがあれば実店舗に足を運びます5。多くの広告主様にとって、実店舗への来店促進は(店内イベントやプロモーションの時期であれば特に)重要事項のはずです。

そこで本日は、来店の促進に特化した新しいキャンペーン タイプである、ローカル キャンペーンをご紹介します。実店舗の所在地や広告など、いくつかの項目をご指定いただくだけで、実店舗により多くのユーザーを誘導できるように Google が広告のプロパティを自動的に最適化します。

Google サービスとネットワーク全体で店舗の所在地を表示

 

ローカル キャンペーンは、今後数か月間ですべての広告主様にご利用いただけるようになる予定です。

ショッピング キャンペーンの成果を最大限に

今年から Google は、お客様の目標をもとに成果を最適化する新しいタイプのショッピング キャンペーンの提供を始めました。この「スマート ショッピング キャンペーン」を使うと、お客様の収益目標を達成できるように自動的に最適化が行われるため、個々の商品やキーワードを手動で管理したり入札単価を設定したりする必要がなくなります。今後数か月でこのキャンペーン タイプを改良し、最適化の目標として収益以外の複数の目標をサポートできるようにしてまいります。

具体的には「コンバージョン値の最大化」以外に、「来店数」や「新規顧客数」も目標として指定できるようになります。機械学習により、クリックの獲得がこれらの成果につながる可能性の高さが検討され、それに応じて入札単価が自動調整されます。

また、ショッピング広告をどこに掲載するか(Google 検索、画像検索、YouTube 、ウェブ上のさまざまなサイトやアプリなど)、どの商品を宣伝するかという判断を最適化する際にも機械学習が使用され、季節的な需要や価格といった多様なシグナルが考慮されます。eBay 傘下の GittiGidiyor をはじめ、さまざまなブランドがスマート ショッピング キャンペーンを導入し、広告の管理手法を合理化して効果を上げています。GittiGidiyor の事例では、キャンペーンの管理にかかる時間を節約しながら、広告費用対効果が 28%、売上が 4% 伸びました。

また Google はキャンペーン管理の省力化を図るため、主要な e コマース プラットフォームへの対応も進めています。今後数週間のうちに、Google 広告だけでなく、Shopify でもスマート ショッピング キャンペーンの作成と管理ができるようになります。

ライブ配信で詳細をチェック

マーケティングに大きな変革をもたらすこの取り組みを、皆様と一緒に進めていきたいと考えております。詳細は日本時間 7 月 11 日午前 1 時よりライブ配信される Google Marketing Live を是非ご覧ください

最新情報については、Google 広告ブログの最新記事をご覧ください。

投稿者: Jerry Dischler - プロダクト マネジメント バイス プレジデント

 

1. Google 内部データ
2. Google / Kantar TNS、Auto CB GearShift Study、アメリカ合衆国、2017 年。n=312(オンライン動画を視聴した新車購入者)
3. Google / Ipsos、アメリカ合衆国、2017 年 11 月
4. Google 内部データ、アメリカ合衆国、2015 年 7 月~12 月と 2017 年 7 月~12 月との比較
5. Google / Ipsos、アメリカ合衆国、「Shopping Tracker」、オンライン アンケート、n=3,613(過去 2 日間に買い物をした 13 歳以上のアメリカ人オンライン ユーザー)、2017 年 10 月~12 月

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