機械学習とPPCについて30000のアカウントが教えてくれたこと

公開: 2017-12-14

数年前、私たちのチームは、1人の人間が考えられるよりも多くのデータを使用して、入札と予算の管理を他の人間よりも速く、より良く達成できる自己改善型の機械技術を構築しました。この技術は、他の初期のAI特許を持つロケット科学者によって作成され、30を超える高度なアルゴリズムが含まれています。自動化されたルールベースのシステムだけでなく、これは実際には絶えず自己改善し、SEM業界で人工知能に最も近いものになっています。

代理店やマーケターはマーテックプロバイダーからの主張にうんざりしているため、Acquisio Turing ^TMとして知られる機械学習テクノロジーと、マーケターが期待できる結果の種類について多くの質問を受けます。そこで、私たちのチームは私たちのマシンをテストすることに着手しました。

マーケターがAcquisioTuringに期待できるキャンペーン結果の種類を正確に理解したかったのです。このテクノロジーを使用していないアカウントと比較してください。顎が落ち、データが飛んで、頭が転がります…機械学習データで手を汚す準備はできていますか？どうぞ！

研究のパラメーター

実際の調査には、2015年9月1日から2017年4月1日までの間に合計32,858件のアカウントが含まれ、そのうちのいくつかはAcquisioTuringに関するものでした。アクティベーション日から1か月目から3か月目までの結果を比較していなかったその他のユーザー

以下のレッスン1から4で見られるように、非常に大きなゲインが平均を支配し、期待を歪める可能性があるため、平均と中央値の両方でレポートすることを選択しました。たとえば、クライアントの1つでコンバージョンが3000％増加し、残りが50〜100％の場合、外れ値のために平均がより高く引き上げられます。中央値は、外れ値の影響を受けにくくなっています。

レッスン5と6では、AcquisioTuringのすべてのアカウントを確認しました。また、アドワーズ広告またはBingのいずれかのパブリッシャーネットワークによる比較ではなかったものも含まれます。

レッスン1：アカウントはリンゴとオレンジの両方

すべてのキャンペーンが同じように作成されるわけではありません。キャンペーンの成功は、非常に多くの要因に依存します。あるキャンペーンは予算が高く、別のキャンペーンは時間枠が短く、人気のある製品を販売し、別のキャンペーンは競争がほとんどない可能性があります。何かを理解し、統計的に有意なデータを取得するには、アカウントの比較は類似したアカウント間でのみ行う必要があります。

データを適切にスライスし、リンゴとリンゴを比較する必要がありました。 Acquisio Turingは入札と予算の管理ツールであるため、クリック単価、クリック率、獲得単価、コンバージョンを測定する際に、同様の予算支出のアカウントを比較することが非常に重要でした。したがって、これらの指標を決定するために、プラスマイナス10％の範囲内で同様の支出のアカウントをフィルタリングし、8,235*のアカウントを残しました。

*スコアを対数正規分布として扱い、中央絶対偏差法を使用して、平均を計算する前に外れ値を削除しました。

レッスン2：クリック単価の削減（CPC）

人々はサービスを探すためにグーグルに目を向けます。 Googleは、広告主が検索結果にアクセスすることを許可し、リードごとに課金します。クリック単価は、ユーザーが広告をクリックするたびに広告主が支払う金額を決定するGoogleが作成した指標です。マーケターは、検索広告キャンペーンのコストがキャンペーンが効果的である場合にのみ上昇することを喜んでいます。ただし、クリックの品質にも関わらず、これらのリードにはコストがかかります。

比較可能な8,235のアカウントでは、1か月目と3か月目の間に平均して7％のCPCの低下が見られました。グループの中央値は10％の減少でした。これは、Acquisio Turingのアカウントの半分でCPCが10％以上減少したことを意味します。全体として、約3分の2でCPCが低下しました。

より低いCPCのためにええ地獄！

レッスン3：クリック数の増加

多くの理由でコンバージョンに至らない可能性があることを考えると、クリックだけが重要ではありませんが、関心のある見込み客からランディングページへの実際のトラフィックである質の高いクリックが必要です。

最初の3か月間で、平均してクリック数が15％増加したことがわかりました。繰り返しになりますが、1か月目と3か月目のクリック変化の中央値は8％でした。これは、Acquisio Turingのアカウントの半分でクリック数が8％以上増加したことを意味します。全体で59％がクリック数の増加を見ました。

クリックをもたらした機械学習に感謝します！変換を行う時間…

レッスン4：コンバージョン単価（CPA）の減少と増加

CPAは、広告主がコンバージョンごとに支払う金額です。コンバージョンは、PPCキャンペーンおよび一般的な広告の最終的な目標です。ただし、コンバージョンの追跡が難しい場合があります。 UTMからタグマネージャー、さらにはサードパーティのソフトウェアまで、物事はすぐに混乱する可能性があります。

予算支出が相互に10％以内の8,235のアカウントのうち、コンバージョンを追跡しているのは2,490 *のみでした。つまり、調査のコンバージョン部分では、2500をわずかに下回るPPCアカウントを比較しています。

コンバージョンを追跡しているアカウントのうち、CPAの変化の中央値は18％以上の減少でした。つまり、アカウントの半分以上が取得あたりのコストを18％以上削減したことを意味します。グループ全体の64％で、CPCが低下しました。

コンバージョンを追跡していたアカウントのうち、コンバージョン数が71％増加したことがわかりました。これにより、チームは次のようになりました。

GIPHY経由

ただし、控えめに言うと、コンバージョンの変化の中央値を常に確認する必要があります。これは、1か月目から3か月目までのコンバージョンが22％増加したことです。これは、グループの半分がコンバージョンを少なくとも22％以上改善したことを意味します。機械学習を使用しているアカウントの全体の62％で、コンバージョン数が増加しました。

さて、それは家に書くべきものです！

*スコアを対数正規分布として扱い、中央絶対偏差法を使用して、平均を計算する前に外れ値を削除しました。

レッスン5：毎回かなりの予算達成

予算の達成は、常に重要な指標とは考えられていません。最近、予算の達成がKPIである理由についてブログに投稿しました。

「PPCマーケターが予算を使い果たした場合、それは明らかな理由で問題になります。過剰な支出がコンバージョンなどの別の重要なKPIを達成することを意味したとしても、クライアントは単に余分なお金を持っていない可能性があります。したがって、そもそも予算を割り当てる。 PPCマーケターが予算を使い果たした場合、クライアントは、与えられたすべてのリソースを最大限に活用しなかった理由を尋ねます。一方、投資が毎月異なる場合、投資収益率を一貫して測定することはできません。したがって、データの整合性も危険にさらされます。最終的に、PPCマーケターが正確かつ一貫して予算を使うことができない場合、クライアントはできる人とお金を使いたいと思うでしょう。」

この論理的根拠を念頭に置いて、PPCマーケターが毎月予算を達成することは非常に重要です。機械学習がそれを支援できるかどうかを確認したかったのです。予算達成の質問に答えるために、機械学習テクノロジーを使用していたアカウントと使用していないアカウントを比較しました。 AdWordsのキャンペーンに使用しているユーザーやBingキャンペーンを実行しているユーザーも考慮する必要がありました。合計32、858のアカウントを調べました。

12、651はAdWordsで機械学習を使用していました
11,094はAdWordsで機械学習を使用していませんでした
6,342人がBingで機械学習を使用していました
2,771人がBingで機械学習を使用していませんでした

平均予算達成

AdWordsの場合、Acquisio Turingを使用していないアカウントよりも、アカウントのペースと予算の支出が意図したとおりに平均3.4倍高いことがわかりました。

Bingの場合、アカウントは、Acquisio Turingを使用していないアカウントよりも、平均して11倍のペースで1か月の予算を費やす可能性が高いことがわかりました。

データを予算支出で分類すると、次のことがわかります。

月額500ドル未満のアカウントは、機械学習を使用していないアカウントに比べて、AdWordsで予算を達成する可能性が3.1倍、Bingで11.3倍高くなりました。
月額500ドルから1500ドルのアカウントは、機械学習を使用していないアカウントに比べて、AdWordsで予算を達成する可能性が2.3倍、Bingで10.1倍高くなりました。
月額1500ドル以上を費やしたアカウントは、機械学習を使用していないアカウントに比べて、AdWordsで予算を達成する可能性が5.2倍、Bingで18.6倍高くなりました。

レッスン＃6：アカウントの平均生涯価値（LTV）が増加する

アカウントがプラットフォーム上に存在する時間の長さは、いくつかの良いことを意味する可能性があります。まず第一に、成功したキャンペーンは、うまく機能していないキャンペーンよりも継続する可能性が高く、一時停止または混乱します。代理店、再販業者、またはチャネルパートナーにとって、2番目に、それはより多くのお金を意味します。このより長い生涯価値が表すアカウントの量に応じて、大規模で大幅に多くの年間収益を提供できます。

32,858アカウントのLTVがどうなるかを判断するために、機械学習テクノロジーを使用しているアカウントと使用していないアカウントを分類しました。機械学習テクノロジーを使用しているユーザーは、そうでないユーザーよりもAdWordsで1か月、Bingで2か月半長生きすることがわかりました。

機械学習がPPCについて教えてくれること

この調査に適用した機械学習テクノロジーは常に自己改善的であり、文字通り毎日スマートになっているため、上記の結果はさらに良くなると予想されます。

TLDRの概要：

何かを理解し、統計的に有意なデータを取得するには、アカウントの比較は類似したアカウント間でのみ行う必要があります。
機械学習を使用しているアカウントの半分では、CPCが10％以上低下しました。全体として、約3分の2でCPCが低下しました。
機械学習を使用しているアカウントの半数では、クリック数が8％以上増加しました。全体で59％がクリック数の増加を見ました。
アカウントの半分以上が、取得あたりのコストを18％以上削減しました。グループ全体の64％で、CPCが低下しました。
コンバージョンを追跡していたアカウントのうち、コンバージョン数が71％増加したことがわかりました。グループ全体の62％で、コンバージョン数が増加しました。
AdWordsの場合、機械学習を使用していないアカウントよりも、アカウントのペースと予算が意図したとおりに費やされる可能性が平均3倍高いことがわかりました。
Bingの場合、アカウントは機械学習を使用して1か月の予算を費やす可能性が平均11倍高いことがわかりましたそうでない人より。
機械学習テクノロジーを使用しているアカウントは、そうでないアカウントよりも4か月長生きしました。

より低いCPCからより高いコンバージョン率、より長いLTVなど、Acquisio Turing過去2年間に実行されたアカウントに、すでに多大な価値を提供しています。ますます多くの機械学習ソリューションが私たちの生活を形作り始め、今ではSEMキャンペーンが始まっているので、あなたのようなマーケターと良いニュースを共有できることをとてもうれしく思います。

画像クレジット

フィーチャー画像：Unsplash / Maxime Bhm

Chandal NolascodaSilvaによるすべてのスクリーンショット。最新のAcquisioTuringPerformanceReportから2017年夏冬に撮影。