90,000のPPCキャンペーンからのGoogleのトップ4の変化について私たちが学んだこと

2月、Googleは、デスクトップ検索結果ページ（SERP）での広告の表示方法を徐々に変更し始めました。 月末までに、右側の広告はほとんど消えてしまい、ページ上部の4つの広告に置き換えられ、場合によっては、オーガニック検索結果の下の下部に2つの広告が表示されていました。 これは、おそらく、これまでのSERPでの広告の表示方法に対する最も重要な変更です。

何人かのPPC専門家に、PPC広告主、特に予算の少ない広告主に何が起こるかについて、それが起こったらすぐに予測してもらいました。データを実際に見る機会があったので、私たちはあなたとの調査結果。

これらの変更の影響を評価するために、Acquisioは、Acquisioプラットフォームで実行されている約90,000のキャンペーンからデータを抽出し、合計で月額約5,000万ドルを費やしました。 変更が普及する4週間前（2016年1月21日〜2月17日）とその後の2週間（2016年2月19日〜3月3日）を調査しました。

私たちの結論は次のとおりです。

• トップ4を下回るインプレッションとクリック数が大幅に減少しました
• トップ4未満のスポットのCPCが増加しました
• トップ4の広告のCPCは10.5％も増加しました
• トップ4の広告のクリック率は4.5％も増加しました
• 機械学習アルゴリズムで最適化されたPPCキャンペーンは、他のすべてのキャンペーンよりも優れています

私たちが収集したデータは、上位4位の広告をめぐる競争がはるかに激しくなっていることを示しています。 これらの広告は、最下位のスポットよりもはるかに高いレートで掲載されますが、広告主は、これらのスポットに表示される特権に対してより多くの費用を支払う必要があります。

また、AcquisioのBid＆Budget Management（BBM）機械学習最適化を使用して実行されているキャンペーンを調べたところ、これらのキャンペーンは他のすべてのキャンペーンよりも優れていることがわかりました。 これは、機械学習が人間よりも優れていることのもう1つの例であり、利用可能な最高レベルのインテリジェンスを使用してキャンペーンを最適化することの重要性です。

データを見て、SERPでのGoogleの新しい広告表示スキームが広告主にどのように影響しているかを見てみましょう。

データの評価に使用した方法論

まず、繰り返しになりますが、約90,000のキャンペーンのデータを使用したため、現時点では、データに非常に自信があります。 結果は、アドワーズ広告の広告主の非常に大きく、多様で代表的なサンプルからのものです。 このセクションに表示される数値は、絶対値の変化率です。

すべてのキャンペーンがどのように実行されたかだけでなく、これらの新しい条件下で入札および予算管理機能がどのように実行されたかを知りたいと思いました。 私たちは見ました：

• BBMに最適化されたキャンペーンとBBMによって最適化されていないキャンペーン
• 時間枠の前：2016年1月21日から2月17日（4週間）
• 時間枠後：2016年2月19日から3月3日（2週間）

各キャンペーンのインプレッション、クリック、支出、掲載順位、クリック率、クリック単価のキャンペーンの1日あたりの平均値を確認しました。 スプレッドシートでは、次のように分類されています。

1. これらすべてのケースのすべてのキー値の平均値

2. 前後の差の割合の比較：他の4つのケースのそれぞれについて：

3. 他の4つのケースのトップ4とボトムの違いを比較します。

4. これらの各ケースについて、変更前と変更後の変化率を比較します。

そして、これが私たちが見つけたものです。

ポジション4を下回るインプレッション、クリック、広告費は大幅に減少しました

キャンペーンがBBMで実行されているかどうかに関係なく、 4位より下のインプレッション数とクリック数が大幅に減少しました。 それらのスポットで実行されているキャンペーンの数も減少しました。 変更前の期間と比較した、変更後の2週間の数値です。

BBMなしの結果

BBM最適化を使用して実行されていない通常のキャンペーンの場合、下部の広告には次のように表示されます。

そして、ここが本当に興味深いところです。ポジション4より下のスポットのCPCは上昇しましたが、CTRは劇的に低下しました。

BBMでの結果

BBMによって最適化されたキャンペーンの結果は、CPCとCTRに到達するまで、実際にはそれほど違いはありませんでした。 BBMの場合、下部の結果は次のようになります。

CPCとCTRを見ると、違いが非常に目立ち始めます。 上記の数値を考えると、これは実際には私たちにとって非常に前向きな発見でした。 CPCは増加しましたが、わずかな差であり、CTRは低下しましたが、低下した割合はごくわずかであるため、目立たないほどです。

右側のレールの広告がSERPの総クリック数の約15％しか獲得していないことはすでにわかっていたので、SERPの下部に実際に表示されている広告のスコアがこれほど低くなることはそれほど驚くべきことではありません。 。

明らかに、私たちが満足したのは、BBMがインプレッションとクリックの減少にもかかわらず、CPCとCTRを最適化しようとしていることでした。 私たち全員が本当に知りたいのは、この変更が、これらの上位4位に到達することに成功した人々にどのように影響したかということです。

トップ4のCPCと総支出は大幅に増加しました

トップ4を見ると、BBMに最適化されたキャンペーンと比較して、通常のキャンペーンの動作に大きな違いが見られます。BBM以外のキャンペーンでは、インプレッションがわずかに減少し、クリック数がわずかに増加し、支出の大幅な増加。 繰り返しになりますが、変更後の期間と変更前の期間を比較しています。

BBMなしの結果：

非BBMキャンペーンの上位4位に表示されたものは次のとおりです。

ここで大きく変わったのは、広告を上位4位に入れるために人々が費やしている金額だけです。 同じキャンペーンで、平均順位が1.9％低下しただけで、基本的にはゼロであることがわかりました。そのため、ゲームにとどまるためにより多くの費用を費やしており、その間、地位を失っています。 それらのスポットの競争は本当に激しさを増しています。

トップ4の広告ではクリックの価格が上がっていますが、クリック率も上がっています。 これが私たちが見つけたものです：

CTRの上昇（4.5％）は、インプレッションの1.5％の損失を補って余りありますが、CPCの上昇は非常に高いため、最終的に広告主は、基本的に同じ金額でクリック数が少なくなります。

BBMでの結果

機械学習は間違いなくこれらのキャンペーンを競争に引き継いでいます。 広告費が増加する一方で、インプレッションとクリックも増加しました。 また、トップ4に広告が掲載されているキャンペーンの数は大幅に増加しました。

これらは、BBMで実行されていないキャンペーンからの本当に重要なジャンプです。 この場合、費用は増加していることがわかりますが、これはクリック数の増加と、通常のキャンペーンのデータに基づくと、広告費用の全体的な増加によって説明されています。

また、BBMによるCPCの増加も見られましたが、最適化されていないキャンペーンほどではありません（41％の値下げ、+ 6.6％対+ 10.5％）、およびCTRのわずかな低下。

つまり、2016年2月17日に広告に1,000ドルを費やした場合、2月19日にBBMなしで1,105ドルを費やしたことになります。 あなたがBBMのユーザーだったとしたら、2月19日にたった$ 1,066を費やしただけで、その日は$39節約できたでしょう。 これは、新しい構成によるCPCの増加を41％節約できます。 したがって、30日間で、1,170ドルの節約になります。

これが実際に意味することは、大規模に広告を出し、キャンペーンを最適化するために機械学習を使用していない人は、膨大な量のクリックを逃してしまうということです。

また、非BBMキャンペーンとは対照的に、これらのキャンペーンの平均位置は実際には0.94％増加しました。つまり、実際にはまったく変化していません。 この番号をゼロと呼び、変化がなかったとしましょう。

機械学習がもたらす全体的な違いを見る

このトップ4の変更から得られた最も重要な教訓の1つは、2つの可能な広告の場所の大きな違いです。

• 上位4位
• ボトムポジション

変更前と変更後の両方のデータを調べると、トップ4からの生産が完全に支配的であり、変更後はこれが強調されます。 このため、この問題を分析的に検討することにしました。

トップ4とボトムの位置の値の比率を見ると、次のことがわかります。

これらの各ケースに対して定式化された値は次のとおりです。

これは、上位4位からのインプレッション数とクリック数が下位よりもはるかに多いことを示しており、支出とキャンペーン数について同様のコメントがあります。 右レールのない新しいトップ4構成に変更した後、数はさらに誇張されます。 変更後の上位4対下位の比率の変化率：

使用される式は次のとおりです。

これらの値は、最適化されていないキャンペーンでは、すべてのケースで上位4対下位の比率が大幅に増加していることを示しています。 BBMのケースは、インプレッション、クリック、および支出の比率が2倍以上になるという点でさらに劇的です。

最適化されていない場合と比較したBBM比率の成長率の増加は次のことを示しています。

• 162％高いインプレッション率の成長
• クリック率の伸びが33％高い
• 支出比率の伸びが42％高い
• キャンペーン比率の伸びが6.3％高い

BBM比率は、トップ4の変更後、キャンペーンの所有権とこの主要なトップ4の広告不動産でのプレゼンスを大幅に拡大するための大きな変化を示しています。 BBMは、広告費の多くを最高のパフォーマンスを発揮する場所、つまりトップ4に入れます。

ここで実際に見ているのは、誰もが期待していたことです。 インプレッション、クリック、および支出の大部分は、上位4つのスポットにあります。 変化が起こる前にこれが起こると言うことは、雨雲の下に立っているときに地面がすぐに濡れると予測するようなものでした。 良いニュースは、誰もが正しかったようだということです。

しかし、私たちを本当にワクワクさせるのは、この新しい環境でのBBMのパフォーマンスです。 機械学習の最適化は、新しいパラダイムの下で適応し、自動的に進化しました。BBMが、重要な他のすべてのキャンペーンを大幅に上回っていることを明確に確認できます。

トップ4の競争にとどまる

ほとんどの場合、キャンペーンの費用は高く、費用と比較すると、ほとんどの広告主は、支出の増加を正当化するのに十分なクリック数を獲得していません。 キャンペーンを最適化するために機械学習を使用していない広告主は、引き続き次のことを見つけます。

• トップ4スポットを下回るインプレッションとクリック数は、ほぼ半分に減少しました
• トップ4の広告のクリック数はわずかに増加しましたが、支出は劇的に増加しました
• トップ4の広告のクリック率はわずかに増加しましたが、クリック率は劇的に増加しました

BBMを使用しているかどうかに関係なく、結果は興味深いものです。 クリックのコストが高くなり、広告費が増加する中、指標としての品質スコアはこれまで以上に重要になり、広告主はランディングページでできるだけ多くのコンバージョンを獲得できるようにするためにますます努力する必要があります。

ブランド認知度キャンペーンを実行する広告主は、より少ないコストでより多くのことを行おうとすることを余儀なくされ、キャンペーンからより多くを引き出すためにソーシャルメディアチャネルとバイラル性を活用しようとする可能性があります。

絶対に明らかなことは、PPCの機械学習の最適化は、現時点では人間をはるかに上回っていることです。このような最適化を活用することは、将来競争するために必要です。

わかりやすくするために、結果として生じる増加を、上位4つの結果に表示されるためにGoogleが課す税金と比較してみましょう。 良いニュースは、アナロジーを続けるために、BBMのユーザーが41％少ない税金を支払うことです。

もう一度： BBMに最適化されたキャンペーンは、変更前よりもわずかに高いCPCに直面しましたが、最適化されていないキャンペーンよりも41％低いCPCの増加に直面しました。

機械学習がPPCキャンペーンを最適化する方法について詳しく知りたい方は、Bryan Minor：2016 The Year inMachineLearningのこのウェビナーをご覧ください。 ブライアンは、機械学習の最適化がどのように機能するかを説明し、実際の結果を示します。 ぜひチェックしてください！