近年、工数を削減してより高い成果を出すことを目的に、機械学習を利用した広告運用を行っている企業が増えています。
特にGoogle広告では機械学習に力を入れており、Google広告で運用している場合、さまざまな活用が可能です。
今回は、Google広告の機械学習について、概要やメリットをご紹介します。
Google広告の機械学習とは
「広告の機械学習」とは、AIが広告運用におけるデータを学習・分析することを指します。
ユーザーの属性や検索したキーワードといったデータを学習し、自動で入札調整や配信広告の選定などを行ってくれるのが特徴です。
そのため、効果の高い広告を最低限の工数で配信することができます。
Google広告では、主に次の2つの機能で機械学習が利用されています。
- スマート自動入札
- スマート広告
それぞれの概要について解説します。
スマート自動入札
「スマート自動入札」は、広告オークションごとに最適化されたコンバージョン数や入札単価を自動設定する機能です。
ユーザーのシグナル（属性情報）を考慮して入札単価を調整するため、手動設定よりも高い効果が期待できるでしょう。
シグナルには、所在地やデバイス、ブラウジング履歴などが含まれ、個々のユーザーに合わせた最適な広告設定が可能です。
スマート広告
設定した予算などにもとづき、AIが広告を自動で作成・配信してくれるのが、「スマート広告」です。
Googleの機械学習を活用することで、ユーザーに適したクリエイティブが作成されるだけでなく、最適なタイミングでの自動配信もできます。
スマート広告の種類は、下記の3つのフォーマットに分けられます。
- レスポンシブディスプレイ広告
- 動的検索広告
- レスポンシブ検索広告
それぞれ説明します。
レスポンシブディスプレイ広告
アセットをアップロードすることでディスプレイ広告が自動的に作成・配信されます。
動的検索広告
Webページと、関連性の高いキーワードで検索するユーザーに対して、自動で広告を生成します。
レスポンシブ検索広告
事前に設定した複数の広告見出しと説明文を自動で効果的に組み合わせて、広告配信します。
機械学習を広告運用に使うメリット
機械学習を広告運用に利用する場合、大きく2つのメリットがあります。
CV数向上とCPA削減につながる
機械学習は過去の多くのデータをもとに、「どのような広告が最適か」「どの層のユーザーにアプローチすべきか」といったことを自動で判断します。
その判断にもとづいて広告のクリエイティブや配信先を最適化するため、手動で行うよりも効果的にコンバージョン数を増やすことが可能です。
また、機械学習によってコンバージョン数が最大化されることで、コンバージョンを達成するためにかかるコスト（CPA）の削減にもつながるでしょう。
広告運用の工数が大幅に削減できる
機械学習を利用することで広告運用にかかる手間を大幅に減らすことができます。
例えば、スマート自動入札では、予算を決めるだけで入札価格を自動で調整できるのはもちろん、レポート提供によって分析にかかる手間も削減されます。
また、スマート広告を利用すると、広告の作成やターゲティングの設定を自動化できるため、手動で行う手間が減ります。
まとめ
今回は、Google広告の機械学習について、概要やメリットを紹介しました。
ぜひ、今後の広告運用にお役立てください。
