Google広告「自動入札戦略」のメリットとは？戦略と選び方を解説

当記事では自動入札戦略の概要からメリット・デメリット、戦略一覧などを紹介します。また、選び方や効果を高めるポイントとともにGoogle広告、Yahoo!広告での設定方法を紹介するため、自社で設定する際にぜひお役立てください。

自動入札戦略とは

自動入札戦略とは、広告を出稿する際に立てたクリック率やコンバージョンなどの達成したい目標に対して、入札単価を自動で調整する機能を指します。Web広告の配信プラットフォームであるGoogle広告やYahoo!広告などにおいて、企業が設定した目標や目的に基づいて入札価格を自動調整します。手動入札よりも効率よく適切な価格設定ができるため、作業の手間を減らしながらも効果的な入札の実現が可能です。

自動入札戦略のメリット

ここでは、自動入札戦略を活用するメリットを紹介します。自動入札を適切に設定できれば作業効率や宣伝効果の向上が期待できます。具体的なメリットを理解して、自社の広告運用において役立つ手段であるか判断しましょう。

入札価格調整の手間を削減

自動入札戦略を取り入れると、手動で入札価格を設定する手間が省けます。手動入札の場合はキーワード一つひとつに対して入札価格を設定する必要がありますが、自動入札ではキーワード単位ではなく、キャンペーンごとにまとめて入札価格の設定が可能です。そのため、キーワードが多いほど入札価格の調整時間を削減できます。

入札戦略では、広告表示のたびに入札単価の調整が行われるため、手動で調整するよりも自動の方が調整頻度が上がります。すぐに最適化が行えるため、作業を効率化できるとともに無駄な広告費用が発生することを防いでくれるでしょう。

入札価格をオークションごとに調整

自動入札を利用すると、オークションごとに最適な入札価格を設定し、都度調整してくれます。リアルタイムな情報とアルゴリズムを活用するため、その時々で最適な入札価格を導き出してくれるのです。自社の広告表示や、競合他社の入札価格、広告のパフォーマンスも鑑みて適切な入札価格の設定を行います。

ユーザーに合わせた入札価格を反映

自動入札では検索キーワードのみならず、検索場所や時間帯、利用しているデバイスなどほかの要素も収集し、機械学習により分析して入札価格の調節を行うことが可能です。そのため、広告を視聴するユーザーの状況に合わせて、より精度の高い入札単価の設定ができるといえます。

Google広告やYahoo!広告が入札価格の反映に活用する代表的なユーザー情報は以下のとおりです。

・デバイス

・所在地

・地域に関する意図

・曜日と時間帯

・ターゲットリスト

・広告の特性

・表示言語

・ブラウザ

・OS

・実際の検索キーワード

コンバージョン数や単価の改善

手動入札では安定しにくいコンバージョン単価や伸びにくかったコンバージョン数を、自動入札によって安定させることが可能です。Google広告の機能には目標コンバージョン単価があります。設定した目標コンバージョン単価内でコンバージョンを最大限増加できるよう、入札単価を自動調整してくれる機能です。機械学習により獲得率を上げる調整が行われます。

広告効果の向上

自動入札では、機械学習により細かなデータやユーザーの行動パターンの分析が可能です。分析結果から適切な入札価格を設定するため、情報が集まるほど行動パターンの分析が進み、より関連性の高いユーザーに広告を表示させられるようになります。ユーザーの検索意図にマッチした広告の配信が行えれば、ランディングページへの流入増加も叶い、広告効果の向上が期待できるでしょう。

自動入札戦略のデメリット

ここでは、自動入札戦略を利用することによるデメリットを紹介します。効率的かつ大きな効果を期待できる取り組みですが、使い方によっては期待した効果が望めない場合があります。そのため、デメリットを把握したうえで自社に適した使い方を実施しましょう。

広告効果が出るまで時間が必要

自動入札戦略は、システムが最適な入札価格を学習していく必要があるため、広告効果が出るまでに時間がかかります。機械学習による分析には膨大な量のデータが必要で、その分学習期間も必要です。学習期間とは、最も効果が期待できる入札戦略を立てるためのデータ収集と分析にかかる時間を指します。通常では2～3週間かかるといわれています。学習するデータ量が多ければ精度が増しますが、その分学習にも時間がかかるでしょう。

情報不足による精度の低下

自動入札は機械学習によって入札価格を導き出すため、学習に必要な情報量が不足している状態では、精度が下がってしまうおそれがあります。機械学習が分析により適切な結果を導き出すためにはデータの収集と分析が欠かせません。学習するためのデータ量が少ないと、最適な回答を導き出せず精度が低くなってしまいます。そのため、情報量が少ない導入初期では挙動が安定しないことも。導入初期は学習できるデータ量が少ないため、成果を得られにくい可能性があると理解しましょう。

急な配信調整が難しい

自動入札戦略では、急な配信調整が難しいデメリットもあります。予算変更や配信調整が必要なときに大きく配信設定を変更してしまうと、機械学習により最適化されていた状況から改めて学習しなおす必要が出てきてしまいます。また、情報を収集してもう一度分析し終わるまでは、一時的にパフォーマンスが下がる可能性があるため注意しましょう。

目標達成できないと配信量が減少

自動入札戦略では、広告を出稿する企業が設定した目標に見合った入札価格の設定を行います。そのため、目標達成が難しいと判断されると入札価格が下がり、配信量が減少する可能性があります。よって、目標の設定は重要なポイントです。とくに、コンバージョン単価や広告の費用対効果に重きを置いた入札戦略では、達成困難な目標設定をしてしまうと、広告がほとんど配信されなくなってしまうため注意してください。広告運用中は配信数に変動がないかこまめにチェックしましょう。

Google広告の自動入札戦略の一覧

Google広告における自動入札戦略の一覧を表にまとめています。

目標コンバージョン単価

目標コンバージョン単価とは、設定した目標コンバージョン単価を達成するために入札価格を調整する自動入札です。例えば、獲得単価を10,000円に設定すると、その金額の範囲内でコンバージョンを最大限増やせるよう入札オークションが行われます。実際の広告配信で設定した目標コンバージョン単価を大きく上回った場合、配信量が減少してしまうおそれがあるため、こまめに配信状況を確認することが大切です。

目標インプレッションシェア

目標インプレッションシェアとは、Googleのリスティング広告において、最上部または設定した任意の場所に広告が表示されるよう、入札単価を調整する自動入札です。例えば、最上部のインプレッションシェアを60%と設定すると、最上部に表示できる可能性が100回あればそのうち60回を最上部に表示できるよう調整してくれます。

目標広告費用対効果

目標広告費用対効果とは、目標とする費用対効果の割合を設定すると、その数値に基づいてコンバージョンを獲得できるよう、広告を最適化する自動入札です。たとえば、広告予算を50万円として、150万円の売上を上げたい場合は、目標費用対効果は300%に設定します。そうすると、予算内で効率よくコンバージョンを獲得できるよう広告が最適化されます。

クリック数最大化

クリック数最大化とは、設定した予算内でクリック数を最大化できるよう調整する自動入札です。クリック数最大化では、上限クリック単価の設定も可能なため、単価が上がりすぎるのを防いでくれます。予算内でクリック数を増やし、ランディングページへの流入を促したい場合に適しています。

コンバージョン数の最大化

コンバージョン数の最大化とは、設定した予算内でコンバージョン数を最大限獲得できるよう調整する自動入札です。最適化にはGoogleの機械学習が用いられ、適切な入札単価で自動的に入札が行われます。機械学習が最適な設定を導き出すためには時間がかかるため、設定した直後のタイミングでは、コンバージョン数が下がってしまう可能性があると理解しましょう。

コンバージョン値の最大化

コンバージョン値の最大化とは、予算内でコンバージョン値を最大限増やすための調整をする自動入札です。価格が異なるサービスや商品を複数展開している場合、コンバージョン数よりも実際の売上が重要視されます。コンバージョン値は、コンバージョンの価値を示しているため、コンバージョン値の最大化を利用すると予算内で最大限売上を向上させることが可能です。

拡張クリック単価

拡張クリック単価とは、コンバージョンにつながると判断した際は自動的に入札単価を引き上げ、反対にコンバージョンにつながりにくいと判断した際は入札単価を引き下げるよう調整する自動入札です。設定した入札単価の範囲内で、自動的に入札単価を調整してくれるため予算内でのコンバージョン増加に役立ちます。コンバージョンにつながるかどうかは、ユーザー属性や地域、時間帯などさまざまなシグナルを分析して判断されています。

自動入札戦略を選ぶ際のポイント

ここからは、自社の広告運用に適した自動入札戦略を選ぶ際のポイントを紹介します。どれも効率よく広告運用の効果を上げるために欠かせない仕組みですが、自社の目的や予算などを加味して選択しなければ期待した効果が望めない場合もあります。そのため、自社と相性のよい戦略を利用するためには、テスト運用で効果を見ることも大切です。

広告の目的に合った自動入札戦略を選択

自動入札戦略は広告を発信する目的に合わせて選択しましょう。たとえば、認知度と売上の向上のどちらが目的なのかによっても選択する項目は変わります。認知度アップが目的であれば、クリック数の最大化が必要であり、コンバージョン値の最大化を求める必要はありません。反対に、売上の向上が目的であれば、クリック数の最大化より、コンバージョン値の最大化を目指したほうがよいでしょう。このように、目的によって適した項目が異なるため、まずは広告を運用する目的を明らかにしたうえ選択しましょう。

テスト運用を実施し効果を確認

広告運用の目的に対して適切な自動入札戦略を選択できたとしても、実際に運用を行って効果を見るまでは最適であるか判断できません。そのため、一度決めて完了ではなく、テスト運用を行い効果を定期的に分析する必要があります。テスト運用で期待した効果が望めない場合は、ほかの選択肢も視野に入れつつ改善策を考えることが大切です。

予算の設定

広告運用を行う場合は、予算の設定を最初に行いましょう。広告運用は費用をかけるほど効果が期待できますが、実際には投入できる費用が限られています。そのため、最初に自動戦略に対して予算を設定し、予算を使い切ったタイミングで配信を打ち止めるのか、追加で予算を投入して目標達成を優先するのかを決めておくとよいでしょう。

自動入札戦略の効果を発揮するためのポイント

ここでは、自動入札戦略の効果を最大限発揮させるためのポイントを紹介します。自動入札戦略を利用して広告の効果を上げるためにも、次に紹介する3つのポイントを意識しましょう。

シンプルなデータ構造で活用

自動入札戦略では、機械学習による分析の精度を上げるためにシンプルなデータ構造で活用しましょう。機械学習がデータを収集し、分析を行って適切な入札単価を設定します。また、最適化には膨大なデータが必要です。キャンペーンを細分化していると、それぞれで機械学習による分析が必要となるため、学習の精度が下がってしまう可能性があります。そのため、可能な限りデータが分散しないよう、キャンペーンやグループの作成数は少なく収めましょう。

部分一致を活用

部分一致とは、指定したテキストだけではなく関連する検索も広告の表示対象とする方法です。ユーザーが検索した語句に指定テキストそのものが含まれていないとしても、関連する語句があれば配信対象とします。具体的な商品やサービスにかかわる部分一致キーワードを使用すると、対象の範囲を広げつつターゲティングの精度を高められます。マッチタイプは「部分一致」「フレーズ一致」「完全一致」の3つです。

改善の数値変更は様子を見ながら

自動入札戦略では、一度手段と数値設定を行った後も効果を検証しながら改善を図る必要があります。しかし、改善の際に数値を急激に変更するのは避けましょう。数値を大きく変更してしまうと結果の予測が困難になります。また、機械学習による分析と提案の精度にも影響を及ぼす可能性があります。そのため、数値の改善を行う場合は広告効果を定期的に確認しながら、少しずつ最適な設定に調整していくとよいでしょう。

自動入札戦略の設定方法

ここでは、Google広告とYahoo!広告の自動入札戦略の設定方法を紹介します。目的や選び方を理解したら、実際に進めていくための流れを確認しましょう。

Google広告の設定方法

1.Google広告のキャンペーン画面の右側にある「設定」を選択します。

2.「単価設定」を選択して利用する入札戦略を選択します。

3.「重視している要素」からコンバージョンやクリックなど目的に合わせた項目を選択します。

4.目標数値があればオプション入力します。

Yahoo!広告の設定方法

1.Yahoo!広告の管理画面右側にある「キャンペーン設定」を選択します。

2.キャンペーン設定画面上部の「編集」を選択します。

3.「重視する点」からコンバージョンやクリックなど目的に合わせた項目を選択します。

4.目標数値があれば「目標値を設定する」を選択して数値を入力します。

まとめ：自動入札戦略を活用してGoogle広告の運用を効率化しよう！

広告運用の効果を最大限発揮させるために欠かせない自動入札戦略。手動入札により一つひとつ設定する手間が省け、効率よく適切に価格設定ができます。また、機械学習による分析や提案が行われるため、情報量が多ければ多いほど適切な入札単価の設定が望めます。効果を発揮させるためには、それぞれの入札戦略の目的を把握し、自社の目的に合った戦略を選ぶことが大切です。

また、自動入札戦略を利用したとしても、定期的に広告運用の効果を確認し、改善を行う必要があります。分析と改善を繰り返し、Google広告の運用を効率化しましょう。