最も人気のある8つのGoogle広告キャンペーン構造[長所と短所]
公開: 2022-09-011. アルファ/ベータ構造の単一キーワード広告グループ (SKAG)
この Google 広告構造では、同じキーワードを使用する 2 つのキャンペーンがありますが、マッチ タイプは異なります。通常、完全一致 (EM) と部分一致 (BMM) です。
EM キャンペーンはコア キャンペーンであり、 BMM キャンペーンを使用して追加の検索語を取得し、それを SKAG として EM キャンペーンに移動します。
SKAG とアルファ/ベータ構造の組み合わせは、最も一般的なキャンペーン構造です。 この構造の長所と短所を次に示します。
重要な注意事項: Google 広告では、マッチ タイプとしての BMM を段階的に廃止しています。 つまり、部分一致の修正マッチ タイプの代わりに、フレーズ一致タイプを使用する必要があります。
画像ソース
アルファ/ベータ構造の SKAG キャンペーンの長所
- 広告コピーをキーワードに合わせて調整することでCTR を向上
- 広告コピーをキーワードに合わせて調整することで、広告の関連性を高めます
- ランディング ページをキーワードに合わせて調整することで、コンバージョン率と品質スコアが向上します。
- 品質スコアの向上とその効果 - コンバージョン単価とクリック単価の低下、広告ランクの向上など。
- Exact Match キャンペーンで購入されたトラフィックを適切に制御
- キャンペーン間の簡単な除外検索語の除外
アルファ/ベータ構造の SKAG キャンペーンの CON
- 無理をして、何千もの SKAG を維持するのが非常に困難になる可能性があります。
- データが分散しすぎているため、各広告グループの最適化が困難
- 類似パターンがトラフィックの制御を難しくする
- 最適な管理を行うには、複数の広告グループを除外する必要がある場合があります。 これにより、キャンペーンがさらに複雑になり、維持が難しくなります
- 非常に時間がかかる
単一キーワードの広告グループを合理化する
SKAG キャンペーンは最も価値のあるキャンペーン構造の 1 つであり、記載されている欠点のほとんどを相殺する重要な要素を 1 つ無視することはできません。 オートメーション。
メンテナンスが必要で、時間がかかり、拡張性に欠ける - これらは、SKAG を手動で処理する場合の非常に現実的なハードルです。
どうすれば形勢逆転できる？
そうですね、たまたま、広告主が SKAG 戦略を最大限に活用するのに役立つ優れた PPC ツールであるFeed-Driven Text Ads を使用しています。
自動化された Google 検索広告の仕組み
1. データ ソースを接続します(Shopify ストア、Google スプレッドシート、または製品やサービスに関する情報を保持する別の種類のファイルなど、e コマース プラットフォームである可能性があります)。
2. DataFeedWatch 自動検索広告ソフトウェアが入力データを取得し、次の目的で使用します。
- 各製品/位置ごとに固有のキーワードを作成し、
- 製品ごとに個別の広告グループを生成する (広告グループごとに 1 つのキーワードまたは複数のキーワードを使用 - あなた次第)、
- 具体的で関連性の高い広告を作成し、
- キャンペーンを定期的に更新する (例: 利用できない製品の広告をオフにする)
キーワードに使用するデータの決定から、広告パターン、動的入札戦略まで、プロセス全体を完全に制御できます。
3. 準備が整うと、Google 検索キャンペーンが Google 広告アカウントに自動的に作成され、 DataFeedWatch は作成プロセスで割り当てたロジックに従って定期的な更新を実行します。
このソリューションについて詳しく知りたい場合は、気軽に私との簡単なオンライン チャットを予約してください。 30 日間の無料試用版を入手して実験し、PPC 戦略のどこに適合するかを判断することもできます.
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2. 単一キーワードのマルチマッチ型広告グループ
この Google 広告構造では、アルファ/ベータ構造を使用しません。 代わりに、キャンペーンを 1 つだけ設定します。 次に例を示します。
マッチ タイプの数は、対象範囲によって異なります。 広告グループごとに 2 つのマッチ タイプのみを使用する広告主もいれば、部分一致と完全一致を使用する広告主もいます。 組み合わせは、広告主の自信度に完全に依存します。
この構造の長所と短所を次に示します。
単一キーワードのマルチマッチ タイプ構造の長所
- よりスリムな構造。 アカウントのキャンペーン数が少なくなる
- キャンペーンと広告グループ レベルのデータが増えると、最適化が容易になり、スマート入札も使用しやすくなります
単一キーワードのマルチマッチ タイプ構造の CON
- スマート入札を使用する場合、キーワード レベルの制御はありません
- マッチ タイプはオークションで互いに競合します
- クロス広告グループの除外設定には時間がかかる場合があります
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3. スマート自動入札による部分一致キャンペーン
このキャンペーン構造から始めることはお勧めしませんが、既存の設定に加えて使用してください。 広範な検索語句が対象となるため、PPC マネージャーは長年にわたって部分一致を避けてきました。
ただし、Google は数か月前に、広告主に部分一致の機会をもう一度与えてほしいと述べました。 彼らは、部分一致とスマート入札を利用することで、オークション時のシグナルを使用し、アルゴリズムが各クエリに対して適切な入札を設定すると主張しています.
この構造を使用することの長所と短所は次のとおりです。
スマート自動入札による部分一致キャンペーンのメリット
- そうでなければ見逃される余分なトラフィック
- 推奨される慣行に反するのではなく、Google と連携する
- スマート入札は、検索クエリごとに適切な入札単価を設定します
- コンバージョン数の増加
スマート自動入札による部分一致キャンペーンの短所
- Google のアルゴリズムを完全に信頼する - 何も制御できない
- 除外キーワードの除外に関する多くの作業
- Google は検索用語の % を非表示にしているため、何を購入しているのかわかりにくい
- 悪いクリック率
- 悪い広告の関連性
- 品質スコアが低い
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4. テーマに基づく広告グループ
広告主がこの Google 広告キャンペーン構造を使用し始めた最大の理由は、ゆるい近似一致バリアントによるものです。 これにより、SKAG 構造の制御が難しくなりました。
この構造では、テーマをどの程度細かく分割するかは自由です。 ただし、広告グループのキーワードはテーマと一致している必要があります。
テーマ分割の 2 つの例を次に示します。
例 1
例 2
ご覧のとおり、必要に応じてテーマを分割できます。 ただし、この構造の長所と短所は次のとおりです。
テーマベースの広告グループの長所:
- 広告グループを減らしてスリムな構造にする
- 広告グループ レベルの詳細データ
- より多くのデータによるスマート入札が容易
テーマベースの広告グループの短所:
- キーワードを挿入しても広告コピーの関連性が高くない
- テーマの定義に時間がかかる
- 検索語の除外と収集に時間がかかる
- スマート入札を使用すると、キーワード レベルで制御できなくなります。
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5. スマート自動入札でキャンペーンを年齢別に分割
詳細すぎると言えば、一部の広告主は、キャンペーンを年齢別に分けているとも言っています.
私はこれを行う PPC マネージャーとこれについて話し合いました。 彼の会社は、顧客の生涯価値が非常に重要な指標であるサブスクリプション業界に属しています。
彼らが気付いたのは、年齢層が異なれば生涯価値も異なるということです。 つまり、45～54 歳と同じように 18～24 歳にはお金をかけられないということです。 コンバージョン値を Google に送り返す中で、これを制御する最善の方法はキャンペーンを年齢グループごとに分割することであると判断しました。
彼らはスマート入札を使用しているためキャンペーンも分割され、スマート入札を使用している場合は入札単価調整を使用できないことに注意してください。
私の意見では、これは非常に複雑で高度な Google 広告キャンペーン構造であり、そのような分割を行うにはアカウントに十分なデータが必要です。
ただし、ビジネスの年齢層によって LTV や解約率が異なることがわかっている場合は、これが広告費用を最大化するための良い方法である可能性があります。
この構造を使用することの長所と短所は次のとおりです。
年齢別キャンペーンのメリット
- さまざまな顧客生涯価値の活用
- スマート入札を使用する場合のトラフィックの制御の向上
年齢層ごとに分割されたキャンペーンの短所
- 散在データ
- 非常に時間のかかる除外キーワードの除外
- 非常に重いアカウント
- 複雑なセットアップ
- 新しいキーワードを追加するのに非常に時間がかかる
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6.スマート入札でキーワードのパフォーマンスに基づいてキャンペーンを分割する
ここでの最初のステップは、グループ化のベースとして使用するパフォーマンス メトリックを定義することです。 CPC、コンバージョン率、ROAS、および獲得単価 (CPA) に基づいてグループ化できます。
ほとんどの場合、スマート入札が適用されると、CPC レベルやコンバージョン率が異なるため、パフォーマンスが高い広告グループやキーワードがパフォーマンスを下回ることがあります。 ただし、入札戦略は目標を達成します。
一部の広告主がこの Google 広告キャンペーン構造を使用する理由は、キーワードのパフォーマンスを最大化して、パフォーマンスの高いキーワードがパフォーマンスの低いキーワードを補わないようにするためです。
これは、キャンペーンを年齢別に分割するのと同様のアプローチです。 ただし、これは最も一般的でないアプローチです。
この構造の長所と短所を次に示します。
キーワードのパフォーマンスに基づく分割の長所
- 成果の高いキーワードは、成果の低いキーワードを補わない
キーワードのパフォーマンスに基づく分割の短所
- 散在データ
- キャンペーン多すぎ
- キーワードの掲載結果は変化する可能性があります
- 悪夢と検索語
関連記事:顧客獲得コストを削減する 8 つの簡単な方法
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7. 動的検索広告キャンペーン
まず、動的検索広告 (DSA) とは何かを理解しましょう。 キーワードの代わりに、実際のウェブサイトとそのコンテンツを使用する広告タイプです。 通常、マーケティング担当者はキャンペーンを個別に作成するため、管理が容易になります。
ウェブサイトのページに基づいて広告グループを分割できます。 たとえば、サービスごとに個別のページがあるとします。 次に、Google はページのコンテンツをスクレイピングし、それを検索クエリと照合します。
実際の広告に関しては、説明文を書くだけです。 残りは Google によって動的に入力されます。
私の経験からすると、一部の市場では、DSA キャンペーンがトラフィックと収益で最大のキャンペーンになる可能性があります。
DSA キャンペーンは、アカウントの主な促進要因になるか、他の方法では得られない追加の検索を獲得するための補助として使用できます。
DSA を使用する場合の長所と短所を次に示します。
DSA の長所
- 検索トラフィックを増やす
- 広告の作成が簡単
- DSA の見出しは、通常の 30 文字よりも長くすることができ、CTR が向上します
DSA の短所
- 広告の見出しを制御できない
- 検索クエリを制御できない
- 否定的な検索用語を追加するには時間がかかる可能性があります
- ページ構造を変更した場合のエラー
- 毎日の取引のようにページに多くの更新がある場合、非常に使いにくい
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8. はがくれメソッド
この建物の名前は日本の伝統に由来し、日本の武士が書いた作品のタイトルです。
空想はさておき、アイデアは、キャンペーン レベルでのデータ収集を最大化する最も単純な Google 広告キャンペーン構造を作成することです。 また、その上で、この仕組みを最大限に活用するためには、スマート入札を使用する必要があります。
Google は、この構造の広告グループごとに週 3,000 インプレッションを提案しています。 したがって、そのようなしきい値に到達できるようにする方法は 3 つあります。
- より広いマッチ タイプを使用する
- DSA の使用
- キーワードの代わりに URL に基づく構造
この構造により、Google にすべての制御を任せることができます。 あとは、強力なアルゴリズムが自分に有利に働くことを信頼するだけです。
ソース
この構造の長所と短所は次のとおりです。
Google 広告における葉隠メソッドの長所
- 非常にシンプルな構造
- すばやく簡単にセットアップ
- Google がほぼすべてを処理
Google 広告における葉隠メソッドの短所
- ほとんど制御不能
- 無関係なキーワードを除外するのに時間がかかる
- 高品質のスコアを取得するのが難しくなります
- 不適切な検索語句に費やされた広告費
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最適な Google 広告の構造と使用するタイミングはどれですか?
すべてを打ち負かす勝利構造は 1 つではないと言って結論を下さなければなりません。 どの構造にも長所と短所があります。
過去に、私は 4 つの異なる構造を実行しているアカウントで作業しました。 一部の国や言語では、同じ製品やサービスでも構造が異なります。 適用できる特定のパターンがなかったことを意味します。
ある業界や別の業界でうまく機能する構造はありません。 ただし、次の質問に答えて、構造を選択してみることができます。
- トラフィック量に応じてどのキャンペーン構造を使用できますか?
- スマート自動入札を使用するには、トラフィック量に最適な構造はどれですか?
- キャンペーンを最適化するのにどれくらいの時間が必要ですか?
これは、どの構造から始める必要があるかを少しよく理解するのに役立ちます。 ただし、どの構造が最適かを判断する最善の方法は、それらをテストすることです。
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