公開日

非指名検索の広告グループをニーズ別に再編し、CV数が1.5倍に増加

前提情報

項目内容
業種総合人材会社
獲得の流れ非指名の検索広告で、サービスの会員登録を集める
見ていた指標CV数（会員登録）、CPA
オーリーズの担当広告運用と、アカウント構成の見直しの提案

問題

新規サービスの広告配信で、クライアントが指定したアカウント構成のまま試験的に運用していた。配信から3か月がたち、実績を振り返ると、アカウント構成に大きな改善の余地があった。

非指名キャンペーンの中には複数の広告グループがあったが、広告グループごとに拾っている検索語句が一部重なっていた。CVのデータはボリュームの大きいキーワードを入れた広告グループに集中し、ほかの広告グループでは機械学習の最適化がうまく働いていない可能性があった。

広告文も、いくつかの広告グループで同じRSAアセットを使っていた。ニーズに合わせて訴求を出し分ければ、成果が上がる余地があると考えた。

打ち手

まず、過去3か月の検索語句をテキストマイニングにかけ、語句どうしの関連や出現頻度から、ニーズの分け方の仮説を立てた。そのうえでデプスインタビューを行い、仮説の精度を高めた。

分析をもとに、広告グループとキーワードをニーズ別に組み直し、RSAのアセットも差し替えた。機械学習が進みやすいシンプルな構成と、ユーザーの興味を引きやすい広告の訴求を両方満たすことを狙った。

  • 広告グループ：認知層向け、ライトユーザー向け、準顕在層向けの3つに組み直した
  • キーワード：ニーズごとの主要キーワードの検索ボリュームを調べ、どの広告グループでも機械学習の最適化が進むように振り分けた
  • RSAアセット：ニーズごとに関心が高い語句を加え、広告グループごとの訴求の違いをはっきりさせた

結果

指標結果
CV数月300件 → 450件（1.5倍）
CPA30%改善

比較は、組み直す前と後のそれぞれで、学習期間が終わった後の1か月の日あたりの実績で行った。組み直した後の初動がよかったため配信金額は増えたが、CV数の伸びがそれを上回り、CPAを下げながら獲得数を大きく増やせた。

広告文のアセットにユーザーの関心に結びつく語句を入れたことで、クリック率が上がり、CVRも上がった。

考察

成果につながった要因

ニーズごとに広告グループを分け、広告文にそのニーズに結びつく語句を入れたことで、クリック率とCVRが上がった。あわせて、広告グループ間の検索語句の重なりを整理し、どの広告グループにも学習に足りるデータが集まるように組んだことも、CPAを下げながらCV数を増やせた要因と考えている。

この打ち手が合う状況

ターゲティングが違う広告グループで同じ広告文やLPを使い回している場合や、特定の広告グループにだけCVが集中している場合に合う。一方で、ニーズを細かく分けすぎると、1つの広告グループにたまる学習データが足りなくなり、機械学習が回らないおそれがある。構成を大きく変えた直後は配信金額が増えたりCPAが乱高下したりすることがあるため、日予算に上限をかけ、学習期間中は入札の変更を控えるほうが安全である。

この事例の詳しい経緯は、ブログ記事で公開しています。

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