Google 広告の画像の A/B テスト [高度な実践]

公開: 2023-05-19

Google 広告の A/B テストとは

Google での検索に対する Google 広告 A/B テストの基本から始めましょう。基本的に、これは広告またはキャンペーンの 2 つの異なるバージョンをテストして、どちらのパフォーマンスが最も優れているかを判断する方法です。 Google 広告には A/B テスト用のオプションがいくつか用意されており、豊富なデータにより結果の分析やデータに基づいた意思決定が容易になります。

検索 A/B テストの非常に重要な側面の 1 つは、正確な洞察を得るために十分なデータを収集するのに十分な時間をテストに与えることです。 A/B テストを実行する期間についての明確なルールはありません。必要な時間は、予算や対象となる視聴者の規模などの要因によって異なります。

予算が大きいほど、通常はより迅速にデータを収集し、より早く結論を導き出すことができます。一方、予算が少ない場合は、信頼できる結果を得るために長期間テストを実行する必要がある場合があります。

Google 広告で A/B テストを行う 3 つの方法

Google 広告で A/B テストを行うには 3 つの方法があり、いずれもさまざまな理由で効果的であり、Google の画像に適用できます。 Google 広告アカウントを管理する場合は、3 つすべてを組み合わせて使用するのが一般的です。

1. Google 広告の [テスト] タブ

Google 広告の「テスト」セクションは、コントロールされたキャンペーンのテストを実行するのに最適な方法です。このセクションでは、広告バリエーションのテストやさまざまな動画のテストなど、事前定義された Google 広告のテストを選択できます。あるいは、カスタム実験を行って、入札戦略と入札調整、キーワードマッチタイプ、広告スケジュール、オーディエンスターゲティング、ランディングページなどのさまざまなことをテストすることもできます。 google_experiments Google 広告の実験| Google 広告

Google 広告のテストを設定するときは、まず「A」を表す基本キャンペーンを選択します。これによりキャンペーンの複製が作成され、その複製バージョンは「B」になります。

次に、「B」キャンペーンに変更を加える必要があります。たとえば、ランディングページを実験したい場合は、「B」キャンペーンにテストランディングページを実装してください。次に、開始日と終了日、および「A」と「B」の両方に送信するトラフィック量を指定します。
google_experiment_goals-1 Google 広告のテストの目標を選択する| Google 広告

その後、Google は対象ユーザーに実験キャンペーンを提供し、時間をかけて結果を提供します。

Google 実験の優れた点は、結果が統計的に有意である場合にプロンプトが表示されることです。つまり、結果に自信を持てることです。統計的に有意な結果を得るのに十分なデータが収集されていない場合、結果は決定的ではないものとして表示されます。このような場合でも、良好なパフォーマンスを示すことができます。

これは決定的な実験ではありませんでしたが、KPI は改善され、依然として洞察力に富んだ実験でした。
Experiment_google_results
部分的には決定的ではありませんが、この実験では、代替入札戦略がパフォーマンスにどのような影響を与えるかについての洞察が得られました。

google_image_testing_results
Google 広告のテスト後に「テストを適用」すると、テストで加えられた変更で基本キャンペーンが更新されます。変更を適用したくない場合は、実験を「終了」または「削除」することもできます。

2. Google 広告の手動 A/B テストとデータ分析

Google 広告の手動テストのプロセスには、キーワード、広告グループ、アセット、広告、オーディエンス、ランディングページなど、さまざまなレベルでのデータ分析が含まれます。 [テスト] タブを使用するほど正式ではありませんが、Google で継続的に a/b テストを実施し、キャンペーンのパフォーマンスを最適化する効果的な方法です。

たとえば、各アセットのパフォーマンスを確認して、広告表示オプション (現在はアセットと呼ばれています) を分析して、最もパフォーマンスの高いものとパフォーマンスが低いものを判断できます。パフォーマンスの低いアセットを削除して最適化し、視聴者の共感を得る内容に基づいて最もパフォーマンスの高いアセットをさらに開発します。

3. A/B テストのためのサードパーティツール

Google 広告のテストは、主に Google 検索キャンペーンとディスプレイキャンペーンに焦点を当てています。ただし、「ワンクリック目標広告費用対効果」の使用を除き、ショッピングキャンペーンで目標広告費用対効果を試すことができます。

ただし、DataFeedWatch など、Google ショッピングキャンペーンの A/B テストを支援できるサードパーティツールがあります。特に、DataFeedWatch を使用すると、Google ショッピングのタイトルと画像の A/B テストを実行できるほか、広告キャンペーン用に完全に最適化された商品フィードを作成できるツールになります。

Google ショッピングを運営している場合は、サードパーティのツールを活用して、ショッピングキャンペーンのさまざまな要素を試してみるのがベストプラクティスです。

Google 広告で画像を使用する場所

今日のデジタル環境では、ビジュアルコンテンツがこれまで以上に重要になっています。画像は現在、ユーザーエクスペリエンスの中心的な部分を占めており、消費者はあらゆるタッチポイントでブランドの高品質なビジュアルを期待しています。この傾向は広告にも広がりました。

Google 広告では、画像をさまざまな方法で使用して広告やキャンペーンを強化できます。

ディスプレイ広告には、レスポンシブ広告であれ、アップロードされたバナーであれ、画像アセットが含まれており、これらの広告は Google ディスプレイネットワーク (GDN) 全体で配信されます。

P-MAX キャンペーンは、ディスプレイ広告とほぼ同じ方法で画像アセットを使用します。商品フィードを使用する場合、これらはショッピング広告と同じですが、リスティンググループと呼ばれます。

Google ショッピングの画像アセットは、商品を紹介する魅力的なビジュアル広告を作成するために使用されます。

画像表示オプション (または画像アセット) を使用すると、広告主は検索広告と一緒に追加のビジュアルを表示できるようになります。

Google 広告で画像の A/B テストを行う方法

Google 広告の画像の a/b テストに関するベストプラクティスをいくつか見ていきましょう。ディスプレイ、P-MAX、Google ショッピング、検索キャンペーンの一部である画像アセットを見てみましょう。 a/b テストの方法はキャンペーンタイプごとに若干異なりますが、画像テスト自体は同様に重要です。

Google ディスプレイキャンペーンでの画像 A/B テスト

表示テスト画像

Google 広告のテスト結果| Google 広告

GDN キャンペーンでの画像の A/B テストは、検索キャンペーンのテストと似ていますが、違いがあります。 [Google 広告のテスト] タブの広告バリエーション機能は検索広告のみに限定されているため、Google ディスプレイ広告をテストする主な方法は、同じ広告グループ内に 2 つの別々の広告を手動で作成することです。

キャンペーンでは、同じ広告グループ内に 2 つの別々の広告を作成します。広告 1 にはテストしたい 1 つの画像を掲載し、広告 2 にはもう 1 つの画像を掲載する必要があります。

同じ見出し、説明、行動喚起のテキストを使用しますが、画像は異なります。これにより、テストされる変数は画像のみとなり、他の変数は結果に影響を与えなくなります。

キャンペーン設定で、キャンペーンが「最適化しない: 広告を無期限にローテーションする」に設定されていることを確認します。これにより、Google は広告を均等に配信し、テストの公平な機会を与えるようになります。

広告が開始されたら、そのまま実行し、できるだけ多くのデータを収集します。パフォーマンスは日によって変動する可能性があることに注意することが重要です。そのため、テストはできるだけ長く行うことが最善です。

結果を分析する準備ができたら、CTR、コンバージョン率、CPA、「広告費用対効果」などの KPI に注目して、どの画像が最良の結果を生み出したかを判断します。画像は視覚的なものであり、その目的はユーザーのクリックを奨励し、誘導することであるため、CTR は画像テストでは特に重要です。

P-MAX キャンペーンの画像 A/B テスト

アセットグループ_google オーディエンス信号の設定| Google 広告; 出典: ストアグロワーズ

P-MAX キャンペーンでは、レスポンシブディスプレイ広告と同じ方法で画像アセットを使用します。 PMax キャンペーンでは、広告はアセットグループと呼ばれます。アセットグループは、テーマを中心としたクリエイティブ、またはターゲットユーザーに関連したクリエイティブのコレクションです。アセットグループはテーマに分割できるため、Google 画像アセットを別のアセットグループに追加して A/B テストを行うことができます。

たとえば、ホリデー Web サイトで、あるバージョンでは人物が含まれるライフスタイル画像を A/B テストし、もう 1 つのバージョンでは宿泊施設を紹介したいと考えているとします。画像に人物が含まれるアセットグループと人物が含まれないアセットグループの 2 つのアセットグループを構築できます。

残念ながら、PMax キャンペーンのデータレポートの粒度には制限があり、検索広告やディスプレイ広告と同じ方法で各アセットグループの CTR、コンバージョン率、ROAS などの KPI を確認することはできません。

2 種類の画像のパフォーマンスに関する洞察を得るには、まず両方のアセットグループの広告の強さを確認し、広告の強さが「良好」または「優秀」になることを目指します。次に、「アセットの詳細を表示」をクリックしてアセットグループをクリックします。ここでは、PMax 広告の各要素のパフォーマンスについての洞察が得られます。パフォーマンス列に注目し、パフォーマンススコアが低いアセットを削除して、最もパフォーマンスの高いアセットに焦点を当てます。
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P-MAX アセットのパフォーマンスを確認する| Google 広告

ホリデー Web サイトの例に戻り、各アセットタイプ (人物がいる場合といない場合) のパフォーマンススコアを分析して、どの画像アセットが最高のパフォーマンスをもたらすかを調べます。

5 資産グループのベストプラクティス

広告の強さのインジケーターをチェックして、アセットグループに十分なパフォーマンスを発揮するのに十分なアセットがあることを確認します。
最大限の範囲を確保するために、テキスト、画像、ビデオなどのさまざまな種類のアセットをすべて各グループに含めます。
すべてのアセットが Google が設定した品質ガイドラインを満たしていることを確認する
画像アセットに関して前述したように、アセットのさまざまなバリエーションを試して、最もパフォーマンスの高いクリエイティブを特定します。

最大 5 つの見出し、4 つの説明、さまざまな方向の画像、さまざまな方向のビデオなど、できるだけ多くのアセットを使用します。

Google ショッピングの画像 A/B テスト

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Google ショッピング広告の例| Google 広告

PMax リスティンググループを形成する商品フィードを使用する PMax キャンペーンなど、Google ショッピングキャンペーンの場合、商品画像の A/B テストはキャンペーンのパフォーマンスを向上させる基本的な方法です。 Google 広告には、広告主がこれを直接実行できる画像テスト機能はありませんが、サードパーティツール DataFeedWatch を使用して Google 画像の A/B テストを行うことができます。

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商品を 2 つ (またはそれ以上) のグループに割り当てることで、ライフスタイル、商品、無地の背景、アクションショットなど、どの画像が最も効果的かをテストできます。 DataFeedWatch では、カスタムラベルを作成して 2 つに分けることができます。製品Aと製品B。

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カスタムラベルの作成| データフィードウォッチ

次に、簡単なルールを使用して、これらのグループを特定の画像と照合できます。たとえば、ID 2345 の製品がリストにある場合、その製品は製品 A に属します。製品の最初のグループを image_url_2 と照合し、2 番目のグループを image_url_4 と照合します。このように、テストする画像の最初のグループは image_link_2 の下にあり、2 番目のグループは image_link_4 の下にあります。

Google_ショッピング画像

マッピング画像リンク| データフィードウォッチ

作成した特定のカスタムラベルに基づいて、特定の画像を含む GA4 の広告の結果を追跡し、どの広告がより成功しているかを判断できます。

Google ショッピングの画像に関してサポートが必要ですか? Google ショッピングの画像に関して遵守すべき 7 つのルールを以下に示します。

A/B テスト画像アセット (正式には広告表示オプション)

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広告表示オプションの例| Google 広告

検索キャンペーンのイメージ広告表示オプション (現在はアセットと呼ばれています) の A/B テストは手動で行われ、アセットレベルでのデータ分析が含まれます。「画像」アセットを選択し、KPI を分析して、最もパフォーマンスの高い画像アセットを決定します (これは、すべてのアセットタイプを分析するのと同じプロセスです)。

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画像表示オプションの A/B テスト| Google 広告

目標がコンバージョンベースの場合、クリックとコンバージョンの両方の指標を考慮することが重要です。以下のスクリーンショットでは、CTR が平均より低く、CPA が平均より高いためにキャンペーンから削除する必要がある画像アセットを強調表示しています。

image_testing_ctr

上の 2 つの画像のパフォーマンスが低い理由と、他の画像のパフォーマンスが優れている理由を解明するなど、画像に対してさらに分析を実行できます。これに続いて、さらに多くの画像を導入し、パフォーマンスが向上するかどうかをさらにテストすることができます。

イメージ広告表示オプションは、すべての広告インプレッションに必ず表示されるわけではないことに注意してください。そのため、十分なデータを収集するのに時間がかかる場合がありますが、時間が経つにつれて、どの拡張機能のパフォーマンスが優れているかを判断できるようになります。

画像の A/B テスト – ベストプラクティス

ここでは、Google で a/b テストを実行する際に留意すべき、Google 広告画像の a/b テストの主要なベストプラクティスをいくつか紹介します。

画像 A/B テストの期間

a/b テストの期間に関しては、時間に基づいて推奨されるものではありません。代わりに、a/b テストをどれくらいの期間続けるかをデータに基づいて決定する必要があります。情報に基づいてデータに裏付けられた意思決定を行うために、テストに十分な時間をかけて十分なデータを収集することが重要です。

広告費用が 1 日あたり £100 で、2 つの画像アセット以外にも使用される可能性が高いため、テストしている画像アセットはその広告費用の一部のみを受け取るとします。 Google 広告のテストを完了するのに十分なデータを収集するには、数か月とは言わないまでも、少なくとも数週間はかかります。ただし、キャンペーンが 1 日あたり 1,000 ポンド以上を支出している場合は、データ量が増えるため、おそらく 1 週間以内に実験を完了できるでしょう。

[テスト] タブを使用して Google 広告のテストを実行すると、テストが統計的に有意になるのに十分なデータが得られると通知が表示されます。

変数のテスト

画像アセットでテストできる変数は多数ありますが、実際は、クリエイティブと目的に基づいて何が意味があるかによって異なります。テストできる一般的な内容には次のものがあります。

画像アセットでの異なる色の使用
どれが最も共感を呼ぶかを判断するためのさまざまなビジュアル (例: グラフィック VS ライフスタイル、または人物 VS 人物なし)
画像上のさまざまなタイプのテキストオーバーレイ (該当する場合)
画像にブランド要素を含めた場合と含めない場合の影響
CTR ボタンの配置の違いが CTR に与える影響

画像のサイズと仕様

画像のサイズと仕様は、キャンペーンの種類や配置によって異なるため、画像が使用される場所によって異なります。アニメーションおよび非アニメーションのディスプレイ広告をバナーとしてアップロードする場合、すべての仕様はここで確認できます。

広告表示オプションとしての画像アセットの詳細な仕様については、こちらをご覧ください。レスポンシブディスプレイ広告と P-MAX キャンペーンの画像アセットの要件と仕様については、こちらをご覧ください。どのような場合でも、画像が適格な配置を最大化するために、正方形の画像と横長の画像の両方を使用することをお勧めします。 PMax キャンペーンでは、ポートレート画像も含めることをお勧めします。

仕様の概要は次のとおりです。

風景 (1.91:1): 1200 x 628 ピクセル
- 最小画像サイズ: 600 x 314 ピクセル
- 最大ファイルサイズ：5120KB

正方形 (1:1): 1200 x 1200 ピクセル

- 最小画像サイズ: 300 x 300 ピクセル

- 最大ファイルサイズ：5120KB

ポートレート (4:5): 960 x 1200 ピクセル

- 最小画像サイズ: 480 x 600