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アドテクで記事広告は進化する。デジタルマーケティングラボの「効果的な記事広告の活用方」

いまさら説明するまでもないがITライフハックはブログメディアである。自前で原稿を執筆するリソースを持ち、一次情報から情報を引き出せる立場により、一般の方々では入手できない情報を入手し、そうした情報を選別してニュース記事にして公開したり、新製品をメーカーから貸し出してもらって使い勝手を紹介したり、または自前で購入した製品の便利な活用方法を見付け、それを記事化して公開している。それを何十万もの読者が読んでくれることによってメディアとして成り立っているわけだ。

そしてITライフハックはそうした記事を読者に無償で提供している。さらに大手のポータルサイト(ニコニコニュース、ライブドアニュース、Infoseekニュース、Amebaニュースなど)に無償で記事を配信し、それらの大手サイトに記事を配信することにより、ITライフハック単体で記事を配信するよりも、数十~数百倍の人たちに情報を伝えることができるようになっている。

具体的には1日、数万~十数万しか稼げないPVが大手メディアへ転載されることで、その十倍なら数十~百万人、数百倍なら数百万~数千万という規模で自前の記事を読んでもらえる機会が増えるということになるわけだ。

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リスティング広告の適切な入札価格をはじき出すデジタルマーケティングラボの「入札単価のテクニック」

リスティング広告は、クリック当たりの単価を、どれだけ効率よく安くできるかといった点が重要だ。単純な話、1クリックあたりの単価を安くできれば、同じ金額でより多くの人たちに広告を打つことができる。同じ1万円でも、100人で分ければ一人頭100円になる。これが200人なら50円、500人なら20円になる。

逆に10人しかアプローチできなかったとしたら、一人頭1,000円だ。1万円の商品を買ってもらうのに広告に1,000円を費やしていたら、最大で9,000円しか儲からない。これが20円で済めば9,980円儲かるということになるわけだ。

こうしたコストの算出方法は何を基準に、どういった考え方で単価を設定したらよいのかわからない担当者も多いと思う。そこで紹介したいのが、デジタルマーケティングラボ(DML)が提供しているコンテンツ「ICC分析~ROIを最大化する入札単価調整のテクニック~」である。

■ICC分析とは?
コンテンツ内容の紹介をする前にICC分析とは何かについて説明しておきたい。ICCは「Incremental Cost Per Click」の略で「増分CPC」と呼ばれる。この増分CPCを使った入札単価最適化のための分析手法をICC分析と呼ぶ。

この手法はGoogleのハル・ヴァリアン氏がYouTubeにアップしている「Google AdWords Bidding Tutorial」という動画に、デジタルマーケティングラボの広瀬氏が、日本の事情を加味して多少アレンジを加えたものと思ってもらっていいだろう。

ICC分析をざっくり説明すると、「クリック期待値(クリック1回あたりの価値)」と「増分CPC(増えるクリック1回にかかるコスト)」を比較して、「収益を最大化させるCPC」を弾き出す分析手法ということになる。

DMLでは、この分析方法は、非常に手間がかり、すぐあきらめたくなるくらい面倒で心が折れると説明している。ただし、実際にこの方法でリスティング広告を運用してみたら、CPAが改善できたという。実際に運用に導入しない場合でも、この分析方法と考え方は非常に参考になる。ということで解説を進めていこう。

■削減が必要なコストの算出方法
まずは、コンバージョン(CV)を維持したまま、全体で削減するコストを決めるのだが、このコストをどうやって算出するか? ということで、架空のリスティング広告のアカウントを例に説明していく。

実際のCPA(2)」から「アカウントの目標CPA(1)」を差し引いて、そのCPA差分(3)の数値に「CV(4)」をかけると削減に必要なコスト、言い換えれば「CVを維持しながら削減するべきコスト(5)」が算出できる。

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(5)を導き出すためには「(2)-(1)×(4)」を計算すればいい。

わかりやすくするために、この例では削減に必要なコストを1,000円×100=100,000円としている。

■各キャンペーンに削減に必要なコストを割り振り「目標CPA」を設定
削減に必要なコストの算出方法が理解出来たら、それぞれのキャンペーンごとにそのコストを算出し、割り振る。この例では、各キャンペーンのコスト比率に合わせて負担を配分しているが、特に正解はないのだという。それぞれを均等に割り振るケースが良い場合もあれば、比率ごとに割り振ったほうが良い場合もあるということだ。そのあたりは、運用をして把握する必要があるだろう。

ポイントは、入札単価に改善の余地がありそうなキャンペーンに負担コストを割り振ることだ。これ以上改善できそうもないものまで一緒にしてしまうと、適切な金額が割り出せなくなってしまうことに注意しよう。

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さて「実際のコスト」(削減に必要なコスト)から「負担コスト」を差し引いて「目標コスト」を算出。これをCVで割った結果が「目標CPA」となる。

■キャンペーンAのキーワードごとの平均CVRを算出
上記にはキャンペーンAとキャンペーンBがあるが、以降は「キャンペーンA」についての話となる点にご注意を。まず、キャンペーンAで設定しているキーワードごとの平均CVRを算出する。キャンペーンAの中にあるキーワード「a」「b」の直近(3か月)の平均CVRを算出する。

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単純に3か月ごと6か月ごとのCVを合算してクリック数で割れば平均CVRが算出可能だ。

■クリック1回あたりの価値を算出する
ここからが重要。クリック1回あたりの価値を算出する。ワンクリックあたりでいくら以下なら利益が出るかの分岐点を計算する。これを「クリック期待値」と呼ぶ。この金額を超えてしまうと利益が吹き飛ぶと考えればいい。

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上の表を見てもらうとわかるが、期待値とは、クリック1回あたりの価値、目標CPAを達成するために「クリック1回に使える上限コスト」を意味する。この例では、キャンペーンの目標CPAで計算しているが、広告グループやキーワードなど、より分析を細かくすれば、当然精度は上がる。

上の表では、「キーワードa」は540円、「キーワードb」は176円のクリック期待値があるということになる。それより金額が安くなって初めて利益が出るということになるわけだ。商品の性格にもよるが短期的な周期で同じユーザーが再度サイトにアクセスして商品をリピートする可能性が高いのであれば、クリック期待値を手動で引き上げるといった調整も必要になる。

【クリック期待値の求め方】クリック期待値=「目標CPA」×「平均CVR」

そして、実際のCPC(落札価格)は、設定した入札単価以下となるので「クリック期待値=入札単価」で設定しておけば、最悪でも広告費用と収益は差し引き引きゼロになる。損もしない・得もしないといったラインに抑えておくことも大事だろう。

ただし、CVRはランディングページやアカウントの運用方法、その他の外部要因など、様々な影響を受け変動する。常に3ヶ月おきに見直すなど最新データで計算した数値を利用するのが鉄則となる。

■実際に最大の収益になる入札単価の求め方
キーワードaの例では、クリック単価が1クリックあたり540円を切れば利益が出るということが分かった。さらに精度を高めることで、それ以上の収益を目指すこともできる。このためには、最大収益になる入札単価を求める必要がある。

例えばクリック数に応じて細かなコストが個別に発生すれば、収益が発生するケースとそうでないケースなども出てくる。平均的に収益を最大化するには、別に「クリック×クリック期待値=売上期待値」と「コスト」のバランスを加味した「収益期待値」を計算する必要があるわけだ。

そこでキーワードaを例に「どの入札単価で収益が最大になるか」を求めてみたい。

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【売上期待値の求め方】売上期待値=「クリック」×「クリック期待値」

【収益期待値の求め方】収益期待値=「売上期待値」-「コスト」

上記の例では単価変更後の「キーワードa」のほうが、収益が高くなった。もちろん必ずしも収益が高くなるわけではないが、一定期間ごとに入札単価を計算し直すことで、小さなことだが収益を改善することにつながるので是非、実践してもらいたい。

■クリック期待値と増分CPCを比較した入札単価の調整方法
上記の「収益期待値の算出」の表のクリック数とコストから増分CPCを求めることができる。この増分CPCによって入札価格の引き上げや引下げに関しての判断ができるようになる。

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【ICC(増分CPC)の求め方】ICC=「コスト差分」/「クリック差分」

上の例の増分CPCは「14,400円」÷「30件」で480円になる。つまりクリック1回増えるにつき、480円のコストが発生する。

クリック1回の期待値は540円なので、クリック1回の価値よりも安いコストでクリックを獲得できたことになり、この場合「入札価格を引き上げる」という判断ができる。クリック1回よりも高いコストになれば、「入札価格を引き下げる」という判断になる。

できる限り増分CPCがクリック期待値に最も近くなる入札単価を設定しておきたい。入札単価の引き上げ、引き下げのルールは、以下と思っておくといいだろう。

クリック期待値 < ICC ⇒ 入札単価を引き上げる
クリック期待値 > ICC ⇒ 入札単価を引き下げる


ただし、入札単価を引き上げると、増分CPCがクリック期待値を上回ることがある。これは、“低い入札単価に近い費用”“新しいクリックを獲得できる”一方で“低い入札単価で獲得できていたクリックの単価が高くなる”(クリックが増えずに単価だけ上がる)ためだ。しかし、増分CPCがクリック期待値を上回っていても、CPC(落札価格)は必ず入札単価以下になるため、実際の費用が設定した入札単価を超えることはない。

以上、入札単価を適切に導き出して設定できる増分CPCを使った入札単価最適化のための分析手法を詳しく解説してきた。入札単価の調整の閾値となるポイントをざっと紹介しておこう。

■その他の入札単価調整の方法
・「CPAでソートして調整」
で目標CPAよりCPAが高いキーワードの入札単価を引き下げる。目標CPAよりCPAが低く、掲載順位が低いキーワードの入札単価を引き下げる。これだと単価を上げることで、CPAを抑えてCVを獲得できる可能性がある。

・「コストでソートして調整」
特に「コストが高い&CVなしキーワード」をチェック したら、 停止または削除する。 または入札単価を引き下げる。

・「First Page Bidの対処」
管理画面で確認できるのが「First Page Bid」 。1ページ目に表示させるための最低金額のこと。効果が良いキーワードはこれを超えて入札。また、First Page Bidを超えて入札することで品質スコアの改善にもつながる可能性がある。

・「ページ上部表示の推定入札単価」
「First Page Bid」と同じく管理画面で確認可能。指名系のキーワードやCV獲得の主力キーワードはここでチェックしたら堅持すること。ただし、キーワードマッチや広告スコアとも関係があるので、プレミアムポジションの表示が約束されるものではないことに注意。

以上、デジタルマーケティングラボのリスティング広告の入札単価を調整するためのお役立ちコンテンツを紹介した。最近、入札単価の調整がうまくいっていないと感じている人、リスティング広告における最適な入札単価の求め方を知りたい人に特におススメしたいコンテンツと言える。

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リスティング広告の入札単価の調整|デジタルマーケティングラボ(DML)



DMLの「リスティング広告の戦略と事例」からエンハンストキャンペーンを使いこなす方法をマスター



前回『成功も失敗も実例から学べる デジタルマーケティングラボの「リスティング広告の戦略と事例」』という記事で、Webコンテンツ検索キーワードに反応して、探している人と提供する側とをマッチングさせるリスティング広告について、失敗例から学ぶ方法を紹介した。失敗する方法を排除することで成功へすすむ方法だが、具体的な事例なので、かなり参考になったWeb担当者も多いのではないだろうか。

さて、今回はその「リスティング広告の戦略と事例」コンテンツ内の「成功事例」に用意されている、「エンハンストキャンペーンを使いこなす」というコンテンツを紹介していこう。

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日本のインターネット広告の歩みがわかるDMLのインターネット広告の歴史



時をさかのぼることおよそ17年前の1996年4月、日本でYahoo!JAPANがインターネットサービス提供を開始した。当時、日本橋箱崎町にあったソフトバンク本社ビル10Fの片隅に事業部として立ち上がり、サーファーと呼ばれる人たちが24時間体制でインターネットを逐一チェックし、新たなホームページをカテゴリーごとに分類してディレクトリデータベースに登録するという作業を手動で行っていた。

その当時ソフトバンクで働いていた筆者。サービス開始1か月の間、MA-1を着たジェリー・ヤン(米Yahoo!創業者、元CEO)と本社ビルエレベーターで何度も乗り合わせ挨拶をするなど、いまでは考えられないような環境であった。

室内にはコンパック(現在のヒューレット・パッカード)のブレードサーバーがポツンと置かれ、そのサーバーがYahoo!JAPANのすべてであり、そしてそのサーバーでも十分耐えられる程度のネットユーザーからのアクセス数であった。現在のように1日で19億もアクセスされる巨大ポータルに成長するとは、誰も予想していなかっただろう。

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SEO対策の最新動向がつかめるデジタルマーケティングラボのSEO対策コーナー



Webマーケティングの世界ではリスティング広告もSEO対策(自然検索)も両方やるべきだというのは、ごく当たり前のこととして語られる。ただ、CV率がいいからとリスティング広告の運用拡大のほうに注力してしまい、SEO対策のほうは一定のCV率さえあればいいと従来の路線をキープする程度でしか手を入れていないなんて人はいないだろうか?

もし、現在SEO対策の手を抜いているのだとしたら、早急に対策を行うことをおススメする。なぜなら先日、5月22日にGoogleの検索アルゴリズムのアップデート(ペンギンアップデート2.0)が行われ、検索アルゴリズムに変更があり、その影響で検索順位が上下してしまった模様だ。

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Webマーケティングのあらゆる知識を網羅! デジタルマーケティングラボが凄い



スマートフォンやタブレットでもインターネットにアクセスできるようになった今日、ネット広告費は雑誌、新聞を抜いて、テレビに次ぐ規模へと成長している。今後もネットを使った宣伝や広告の重要性は増すことがあっても減少することはないだろう。

以前は、多くのユーザーに閲覧されるサイト(PVの多いサイト)に有償で広告バナーを貼ってもらい、そのリンク先に専用サイトを作っておくような広告でも一定の効果が見込めた。しかし今では、PVが多いサイトにおいても、単純なWebマーケティングでは集客が厳しくなってきている。

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関口哲司

日本大学大学院理工学研究科後期博士課程修了。理学博士。日本物理学会会員。データサイエンティスト協会会員。IT系記事を中心に著書多数。原稿の依頼歓迎。

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