落合陽一さん＠ochyai の書籍をここ数日読んでいます。彼は以前にイベント登壇時、とても興味深い理論を展開していました。下記動画はその際のものです。
彼曰く、「人間が解くために理論を使っていた時代」から、「解かれたものの理論を人間が解釈し、楽しむ時代」に、時代が移行としているとのこと。彼の理論を整理すると、以下の通りになります。
- これまでは人間が問いを解くために理論を習得し、解こうとしていた
- 今は解けたものを、なぜ解けたかと分析する時代、分析の工程で理論を使う
- 間違いなく世界は魔術化していく、人間の理論を超えたところで情報処理がなされ、それがシンギュラリティ（技術的特異点）につながる
自分は日々運用型広告に携わっており、落合さんの主張を自分の業務範囲内で強く実感しています。実際に、自分も仕事で広告運用に5年ほど携わらせていただいている中で、これらを感じることが多々あります。 例えば、広告運用で最初に成果を出すまでのフローが大きく変わっています。
広告運用で最初に成果を出すまでのフロー
結論から言えば、かつてに比べて短時間で仮説を立て、初動で多数の打ち手を展開し、自動最適化を促しつつ、成果が出たらそれについて分析を展開し、自動最適化をより促す改良を行うアカウントが伸びる傾向にあるように感じています。
仮説は無意味なのか
当然仮説を立てること自体は、決して無意味ではありません。どんな施策をやるにしても、最低限の仮説がなければ展開しても無意味だからです。しかし、かつ手に比べれば短時間でも良いと思います。この数年でGoogle、Yahoo!などのプロダクト側も様々な広告メニューを展開しています。自分の場合、新規施策についてはリリース直後に広告代理店さんのブログなどで情報が公開されたりするので、それを見て「とりあえずやってみよう」と手を動かすことが多いのです。あとはTwitterで最新トレンドを入手することもできるので、それらに目を通し「とりあえず動こう」「まずは手を動かそう」といったスタンスでしょうか。
初期構築にかける工数によるパフォーマンスへの影響
アカウントを初めから詳細に作り込んでも、近年ではパフォーマンスに差が出にくくなっているように感じます。これは特にGoogleで強く言えることで、これは機械学習の改良によって起きている事象だと認識して問題ないように思います。自分の現在のアカウント構築方法について、下記にて詳しく書いていきたいと思います。
広告アカウントの作り方
例えば検索広告の場合、かつては今自分がやってきた構築は、基本は1広告グループ1キーワード構成で作成していました。そして一度作成したら、基本はそれで一貫し広告運用していました。現在は、1広告グループ1キーワードで最初は作成し運用を行いますが、約3ヶ月〜5ヶ月を目処に、アカウントの中身を大幅に再構築しています。
どのような再構築を行うのか
まず検索広告に関しては、キャンペーンは１つのみにして運用することも多くなりました。キャンペーン単位でしか調整できないエリアなどを細かく設定する場合は細分化しますが、それ以外は細分化しないケースが多い印象です。
また広告グループもキーワードレベルではなく、親キーワードレベルで設定し、その中で複数のキーワードや広告をコントロールする形を取るのが一般的です。
キーワードについては、コンバージョンが発生したキーワードへの配信絞り込みを行い、実際のユーザーが検索した際に用いた検索語句を目視し、手動でキーワードの新規作成し追加したり、コンバージョンユーザーの検索語句をそのまま絞りこまず、「部分一致」で登録するケースが多いです。
キーワードの入札調整方法に関しても、今までは一貫してクリック単価調整していましたが、広告グループ単位で目標コンバージョン単価制に移行していくケースが多いです。場合によってはクリック数の最大化、コンバージョン数の最大化も導入しますが、基本は目標コンバージョン単価制で配信し、最適化を進めます。
ちなみに、「再構築」は、巷では「 Mugen 」と呼ばれるアカウント構成への変更になります。
「勉強」とは
話をフローの話に戻します。「勉強」の時間が増えています。逆に言えば「勉強」していない広告運用者はどんどん置いていかれています。
ここでの勉強とは、主には以下の３つを示します。
- クライアントの商材、エンドユーザー理解
- 機会学習などのテクノロジーへの理解
- 勉強会・セミナー・カンファレンスへの参加
それらによって得た知見を活かし、広告運用した方が、正直アカウントの成果最大化に与える影響は大きいです。上記した通り施策をとにかく意欲的に実装するのも非常に有効ではあるのですが、あくまでも管理画面上ベースでの操作にすぎないため、競合も同様の施策を展開した場合、結局拮抗してしまいます。例えば自分の場合、以下のようなことに時間を使ったりしています。
- 機械学習、A.I.に関する書籍を読む
- エンドユーザーに会いに行く
- 商材を理解するために、商材の世界観に没入する
一次情報を収集するために、主に時間を使っているような形になっています。一次情報については別記事に詳しく書いているため、そちらを参照していただければと思います。
勉強会などは有料かつ有益なものであれば参加することもありますが、基本無料のものは参加しません。時間対効果が合わないことが多いのと、自分は代理店に所属しているため社内で情報共有してもらうことが可能で、そちらの方が情報の質も高く、時間対効果も良いためです。