リターゲティングを理解するパート3：機械学習

公開: 2017-07-11

すべてのマーケティング担当者の舌の先でリターゲティングを実践することで、このトピックに関するさまざまな角度に特化した3部構成の投稿をまとめました。 リターゲティングの理解パート2：動的検索についてはこちらをご覧ください。

検索対象に基づいて応答および変更されるパーソナライズされた広告は、機械学習を取り入れることで、さらに自動化および最適化できます。機械学習は現代のAIの構成要素の1つであり、確かにツールマーケターは、よりスマートなマーケティング決定を行うために利用できるデータの増加をよりよく理解することで、すでに問題を解決しています。

最新のSearchEngineNerdsポッドキャストの1つでは、マーケターが現在利用可能なすべてのデータを活用できるように、機械学習のトピックについて説明しています。 CEOのMarcPoirierがショーのゲストであり、機械学習アルゴリズムが80年代から存在しているにもかかわらず、現在はそれだけのラベルを付けてマーケティングに適用していることについて話し合いました。したがって、マーケターはAIの議論から切り離されていると感じるかもしれませんが、彼らはすでにAIの議論の一部になっています。しかし、不思議なアルゴリズムが今あなたの周りで静かに機能していると言うだけで、抽象的な絵が描かれます。問題の一部は、AIと機械学習の各バージョンが、解決しようとしている問題に応じて外観と動作が異なることです。

この記事では、ありがたいことに、オーディエンスのリターゲットを検討している有料マーケターに対して機械学習で何ができるかに焦点を当てています。

機械学習とリターゲティングの基本

入札と予算の管理（BBM）は、キャンペーンマネージャーの仕事の大きな部分を占めています。最小のCPCで最大のクリック数を獲得しながら、1か月の予算支出を管理することは、すべてのPPCキャンペーンで継続的な課題です。私たちのBBM最適化機能は、機械学習を利用しており、前例のない結果を提供しながら、キャンペーンマネージャーの肩からこのタスクを取り除くことで業界でよく知られています。 BBMは、PPCキャンペーンとリターゲティングキャンペーンのキャンペーンパフォーマンスを同様に最適化します。

通常の検索または表示キャンペーンでは、BBMは次のようになります。

キャンペーン期間中のクリック数とコンバージョン数を最大化する
予算の制約に基づいて、支出を超過することなく、目標のCPC/CPAを実現します
キャンペーンマネージャーが管理できるキャンペーンの数を拡大および最適化できるようにする

機械学習は、たとえばPPCキャンペーンの季節性の管理にも役立ちます。 BBMが通常のPPCキャンペーンを最適化するのを助ける方法は、いくつかのユニークな考慮事項でリターゲティングキャンペーンに適用することができます。

入札単価と予算のマシンは、リターゲティングキャンペーンでわずかに異なるデータから学習するため、パフォーマンスがわずかに異なる可能性があります。最良の例の1つは、リターゲティングキャンペーンの入札額です。リターゲティング広告は、すでにブランドとやり取りしたことがあるユーザーに表示されるため、BBMは、これらのユーザーがコンバージョンに至る可能性が高いため、入札単価を引き上げることを学習します。ただし、「リターゲット可能なグループ」が小さすぎると、キャンペーンのトラフィック量が少なくなるリスクがあり、BBMは新しいキャンペーンに高い入札単価を設定することから開始する可能性があります。機械学習は大量のデータで最適に機能するため、リターゲティングキャンペーンに参加する人が多いほどよいでしょう。同様に、機械学習キャンペーンは学習に時間がかかると最も効果的であるため、リターゲティング期間が短すぎると、BBMはキャンペーンのパフォーマンスを学習して最適化するのに十分な時間がない可能性があります。

このマシンは、完璧な予算管理を確保しながら、入札の面で他のキャンペーンと競争できる各キャンペーンのスイートスポットの理解を常に向上させています。より明確にするために、自動車セクターに固有の具体的な例を見てみましょう。

自動車向けの人工知能リターゲティングキャンペーン

自動車の動的リターゲティングのアイデアは、ユーザーがインターネットを閲覧するときに表示および再表示される広告で、サイトで表示したのと同じ車両を表示することです。たとえば、ある人がディーラーのサイトで同じカテゴリの多くの車両を見た場合、ディーラーは同じカテゴリの車（SUVなど）を取り上げた広告でそれらをリターゲットできます。

自動車キャンペーンのリターゲットに動的キャンペーンを使用するのが最も簡単です。広告には、ディーラーが今日ロットに持っている在庫が表示され、広告を作成できるプールは、在庫のある車両の新しい在庫で翌日に更新されます。動的なリマーケティングは、自動車のマーケターにとって特に重要であり、中古車の在庫から引き出されます。中古車の場合、実際に利用できるのは1台だけです。機械学習と組み合わせると、自動車マーケターは、動的である程度パーソナライズされた広告コピーと業界で最も最適化された入札で成功するためのレシピを手に入れることができます。

Dave Meindlは、MuddAdvertisingのPPCスペシャリストです。彼は最近、機械学習と自動車マーケティングについて、キャンペーンで得られたメリットや、これまでに行われたことのない新しいタイプのリターゲティングについて話し合いました。彼は、ダイナミックディスプレイおよび検索リマーケティング広告がAdWordsを通じてeコマースクライアントに長い間利用可能であった一方で、自動車分野では、車両はマーチャントセンターで禁止されているアイテムであると指摘しました。彼はAcquisioにアプローチして、検索とディスプレイで自動車向けのスマートで動的なリマーケティングキャンペーンを開発するために協力しました。 Daveは現在、GDNで動的ディスプレイリマーケティングキャンペーンを実行できる世界初のマーケティング担当者であり、自動車セクター向けの機械学習を活用した入札と予算を採用しています。デイブが自動車向けのダイナミックディスプレイリマーケティングキャンペーンをどのように作成したかについての完全なインタビューは、こちらで読むことができます。

リマーケティングの黄金時代

これまでのところ、リマーケティングの進化は、Webサイトへのアクセスから、他のマシンで実行される車の動的キャンペーンにまで及んでいます。成功するリマーケティング担当者は、追求したいリマーケティングキャンペーンの種類や代表するセクターに関係なく、Googleのベストプラクティスに従います。そうしないと、誰も満足しない結果につながる可能性があります。リターゲティングを悪用して個人の身元を危険にさらす人は、広告を掲載したり、さらに悪いことにキャンペーンを停止したりする可能性があります。 Googleは、個人を特定できる情報（PII）に関して線を引き、違反者は起訴されます。リターゲティングの地では、必ずしも虹やキャンディーが落ちるとは限りません。

そして、マーケターとしての私たちがそれを正しく理解しているかどうかにかかわらず、物事が私たちの手に負えないことがあります。 Safariは、リターゲッターがネット上の誰かをフォローするのを間もなくブロックすることを発表しました。これにより、私たちの仕事は少し難しくなります。広告で非常にインテリジェントで、自動化され、創造的で、最適化されているかどうかに関係なく、リマーケティングの将来が不確かな場合は問題になりません。

しかし、あなたの小さなマーケティングの心を休ませてください、ダイナミックなリマーケティングは現在生きていて、Safari以外のブラウザで勝っています。そして、機械学習マーケティング技術でエキサイティングな時代が到来しました！ Googleは、機械学習を活用したAdWordsへの多数の変更を発表しました。近い将来、想像を絶する量のデータを利用して、想像できる限り最もインテリジェントな入札で店舗を出入りする人々を動的にターゲットにできるようになるはずです。私たちはここまで来ました。ダイナミックでパーソナライズされた、機械を利用した検索および表示キャンペーンにより、私たちは今、リマーケティングの黄金時代に生きていると思います。

これで、3部構成のリターゲティングシリーズの締めくくりです。 必要なリソースを学び、入手したことを願っていますが、リターゲティングについて詳しく知りたい場合や質問がある場合は、以下に残してください。ぜひご意見をお聞かせください。 次に、そのトラフィックの一部を取り戻します

画像クレジット

フィーチャー画像：Unsplash / Carl Heyerdahl