インタビュー：機械学習によるPPCの季節性の管理

夏が来ると、サンダル会社、日焼け止め、ガーデンアクセサリーの広告主はすべて、キーワードの入札単価を引き上げています。今がシーズンです。 有料検索マーケターだけでなく、あらゆる種類のマーケターが季節性の影響を受けます。 しかし、それはどういう意味ですか？

季節性は参照することができます。 年間を通じて変化する気候、一年のさまざまな休日の時間、または企業の顧客が購入するときでさえ。 季節性と有料メディアに関する混乱を解消し、それらの山と谷を管理するための最善のアドバイスを提供したいと思いました。 そこで、私たちは1人ではなく、2人の最も賢い従業員に意見を求めました。

CTO兼共同創設者のRichardCoutureと、最適化およびデータサイエンスの責任者であるJason MacDonaldが、季節性に焦点を当てた以下のインタビューで取り上げられています。

有料広告の季節性の概念は何ですか（休日？時期？顧客が購入する時期？市場の変動？上記のすべて？）？

RC：上記のすべてと、クライアント（主にSMB）のコンテキストでは、クライアントのビジネスが通過しているサイクルについて話します。 害虫駆除業者（害虫駆除）、造園家、プールのメンテナンスサービス、除雪は明らかなケースです。 自動車修理、請負業者、タクシー、引っ越し業者は、理解と検出がより微妙です。

有料広告の季節性の概念は、広告キャンペーンのパフォーマンス/結果の時間の特性（1年の時間、1日の時間）を理解する機能です。 適切な予測可能な知識（パターン検出）があれば、キャンペーンと予算を調整して、収益を最大化できます。

JM：季節性とは、特定の業種または市場と場所で特定の時間に宣伝する検索ボリュームと価格の変動です。 特定のビジネスに応じて、季節性は、主要な休日の周りの1つの大きな支出期間や、年間を通じての戦略の変更など、さまざまな形で現れる可能性があります。

季節性に関しては、変動性を適切に計画するために理解しなければならないビジネスに関連する多くの要因があることを理解することが重要です。 ビジネスが提供する製品やサービスとその場所は、季節性に貢献します。 それらを理解することは、識別して反応できるようにするために重要です。

たとえば、配管工は、年間を通じてかなり均一な需要がある非常に単純なビジネスのように見える場合があります。 実際には、HVACの設置と修理が暖かい季節に彼らのビジネスの大きな部分を占め、地域の気候に応じて秋に家の改修がより必要になるという明確な季節があります。 適切なシーズンに適切なサービスをターゲットにするキャンペーンを計画する必要があります。

有料メディアアカウントは通常、季節性によってどのように影響を受けますか？また、キャンペーンマネージャーはこれらの浮き沈みをどのようにナビゲートしますか？

RC：明らかなケースでは、山と谷が予想されます。 ハイシーズン中は需要が強く、通常、クリックを獲得するために積極的である必要はありません（支払いは少なくなります）。 これはローシーズンではまったく逆の状況であり、クリックが非常にまれであるため、クリックを獲得するには、通常、入札単価を引き上げる必要があります。

季節性によるこれらの市場の変化を活用するために入札を調整する時期を人間が検出することは非常に困難です。 季節性は、時間の経過とともに繰り返される市況に関連しているだけでなく、ある期間から別の期間にスライドすることもあります。 カナダ人のプールシーズンは、4月と5月の温暖または寒い天候に基づいて異なる場合があります。これは、エアコンベンダーの場合と同じ状況です。 季節性のパターンを検出し、それに応じてキャンペーンを調整することは、キャンペーンマネージャーが考慮する必要のあるアクティブなことです。

JM：季節性は、キャンペーンマネージャーが克服し、適応するための最大の課題です。 私たちは皆、クリスマスのような休日に関連するより大きなイベントに精通しています。そこでは、休日に至るまでの量の劇的な増加を明確に識別できます。 これらは、来るのを見て、積極的に計画するのは簡単です。

多くの場合、季節性は非常に微妙で、検出するのが非常に困難です。 迅速に検出して対応するには、適切な兆候を探す必要があります。 季節性の典型的な兆候は、クリック数や通話数の減少であり、予算の支出に課題が生じます。 これは、検索ボリュームが減少したローシーズンに入ったか、競争が非常に激しくなる可能性があるハイシーズンに入ったことが原因である可能性があります。

機械学習は、キャンペーンの季節変動を管理および準備するキャンペーンマネージャーの能力をどのように改善しますか？

RC：マシンは、時系列を、インプレッション、クリック、コスト、コンバージョン、コンバージョン値などの経験豊富なデータと簡単に関連付けることができます。 MLは、キャンペーンマネージャーが適用できる調整を提案するために、時間の経過とともに繰り返される時系列のパターンを識別できます。 また、予測を実際のデータと比較し、影響が少ないかマイナスの結果から改善された結果をもたらしたアクションからスマートに学習/調整することもできます。

JM：入札や予算管理などの機械学習ソリューションは、季節性の多くの側面に役立ちます。 キャンペーンのパフォーマンスを1日を通して積極的に確認しており、パフォーマンスの変化を検出すると、目標を維持するために入札単価を少しずつ自動的に調整できます。

主に、オークションで競争力を維持するために適切な値を入札し、割り当てられた予算内でクリック数またはコンバージョン数を最大化することができます。

季節性のコンテキストで機械学習を使用して入札と予算を自動化することで、マーケターはどのような結果を期待できますか？

RC：より意味のある結果（通常、クリック数やコンバージョン数が増えます）。 MLは季節性に基づいて予算と入札単価を調整するため、予算は年間を通じて変動し、ハイシーズンとローシーズンのクリックごとに適切な価格を支払うようにします。 キャンペーンマネージャーは、優れたクリエイティブの作成など、他のタスクを実行するために多くの時間を解放することも期待できます。

JM：これは移行によって異なります。 あなたがハイシーズンに移行しているなら、あなたは素晴らしい結果を見るでしょう。 検索ボリュームが追加されると、最近の履歴よりも優れた価格でクリック数が増加します。

シーズンがトラフィックの減少につながる場合、結果はそれほど良く見えません。 インタレストの減少に伴い、クリックの影響が大きくなり、クリック数が少なくなります。 クリック数が減ると、アカウントは予算を使うようになり、自動入札によって入札単価が上がり、アカウントができるだけ多く使うことができるようになり、クリック単価が高くなります。

キャンペーンマネージャーがこのシナリオを見ている場合、彼らは可視性を高め、多くのオーディエンスを見つける必要があります。 シナリオに応じて、これを実現する方法はいくつかあります。 例：キャンペーンを他のサービスに絞り込み、予算配分を調整するか、ジオターゲティングを拡張してリーチを拡大するか、単に予算を減らして需要の減少に対応します。

季節限定キャンペーンを手動で管理しようとしているキャンペーンマネージャーにどのようなアドバイスをすることができますか？

RC：長時間働くので、辛抱強く、仕事が好きです。 季節性はさまざまなレベルで適用されます。 アカウントレベルにすることができます（プールのメンテナンスが良い例です）。 また、一部のキーワードが他のキーワードよりも季節性の影響を強く受ける可能性があるキーワードレベルの場合もあります。 多くのエンティティを処理する場合、変更を予測して適切な調整を適用するのは簡単に面倒になる可能性があります。 それらのエンティティが多くのクライアントアカウントである場合、キャンペーンマネージャーに必要な作業量は非常に重要になります。 MLアルゴリズムは、この種の問題を解決し、日時に関係なく、大量のデータを処理することで学習するように作られています。 これにより、システムは学習を続けながら、パターンを識別して適切な変更を適用できます。

JM：最善の戦略は、それを認識し、それに反応することです。 機械学習テクノロジーを使用している場合と同様に、キャンペーンを手動で管理しているキャンペーンマネージャーは、ローシーズンの可視性を高めることに集中する必要があります。 さらに、入札単価と予算を適切な値に調整する必要があります。

ハイシーズンも同様に反応することが重要ですが、パフォーマンスが良く見え、クライアントが満足しているため、私たちはしばしばそれを見落とします。 入札単価を確認し、適切な値に設定されていることを確認することで、クリック数をさらに増やすことができます。

楽しみのために、あなたの好きな季節は何ですか？ 春、夏、秋、それとも冬？

RC：冬、本質的にはホッケーとスキーの時間だからですが、ジン（ケベック産）の強壮剤を手に持って火のそばに座るのも良いからです！

JM：間違いなく、春。 寒い冬から夏の暖かさと太陽へと移行する、とてもポジティブな時期です。

上記のインタビューで回答されなかった季節性や有料メディアについて質問がある場合は、下のコメントでお気軽に質問してください。リチャードまたはジェイソンのどちらかが急いでそれに答えることを確認します！

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フィーチャー画像：AcquisioでCassyTrussellが撮影