除外キーワード1,000件超を整理し、年間CVが約3,100件増加
前提情報
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 業種 | BtoCのサービス |
| 獲得の流れ | 検索広告で申込を獲得する |
| アカウントの状態 | 支援を始めた時点で、除外キーワードが1,000件を超えていた |
問題
支援を始めた時点でアカウントを確認すると、1,000件を超える除外キーワードが設定されていた。過去の短期的な成果の悪化を理由に、効率が悪いと判断した検索語句を次々に除外してきた結果だった。
除外されたキーワードには、サービスの別の呼び方や、関連カテゴリの検索語句も混ざっていた。部分一致の除外によって、見込み客が実際に検索しうる語句に、広く広告が出ない状態になっていた。除外の大半は、根拠がはっきりしなかった。
打ち手
「明らかに顧客になり得ない」と考えられるキーワード以外の除外を解除した。CVの計測が正しいことを確認したうえで、自動入札で配信した。
除外を外すと、一時的にCPAが上がるおそれがあった。それでも、除外を積み上げてきた経緯に明確な根拠が見当たらない以上、除外を残すことで失っている機会のほうが大きいと判断した。見直しの基準は「除外し続けるべき理由を説明できるか」で、説明できない除外を見直しの対象にした。
結果
| 指標 | 結果 |
|---|---|
| 新たに配信された検索語句 | 約85,000（うちCVが出たのは2,100） |
| 年間のCV | 約3,100件増（全体の約10%） |
除外を解除した結果、約85,000の検索語句に配信が広がり、そのうち2,100の検索語句でCVが出た。年間のCVは約3,100件増え、全体の約10%にあたった。
考察
成果につながった要因
除外の多くは、過去の短期的な成果の悪化をもとに追加されていた。当時効率が悪いと判断された検索語句でも、機械学習の精度が上がった現在なら、効率よくCVを獲得できる可能性がある。除外の判断に使った実績データが、配信量の少ない短期間のものだった可能性もある。CVの計測が正しいことを確認したうえで自動入札で配信した結果、解除した検索語句のうち2,100でCVが出た。
この打ち手が合う状況
運用者の交代などを経て除外キーワードが積み上がり、除外した理由を説明できなくなっているアカウントに合う。部分一致の除外が多く、サービスの別の呼び方や関連する語句まで除外されている場合に当てはまる。解除の前に、CVの計測が正しいことを確認しておくことが前提になる。
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