Amazon やその他のデジタル小売マーケットプレイスの広告キャンペーンの管理は、一度設定すれば終わりという作業ではありません。 より多くの小売業者が、次のような小売デジタル マーケットプレイス全体で成功を収めるようになっています。 Instacart • ターゲット, 広告推奨エンジン は、最適化の実践者が目標を達成するために戦略的および戦術的な変更に優先順位を付けるのに役立つ、交渉の余地のないツールになりつつあります。
広告には費用がかかりますが、自動化により賢くお金を使うことができます
まず、Amazon 広告購入の現在の状況を見てみましょう。 これを小売メディア全体の最適化ゲームにおける野球の試合の最初のイニングと考えてください。 現在、いくつかの要因が重なり合って発生しており、その結果、小売メディアの広告担当者は、定められたマーケティング キャンペーンの目標を達成するために、さらに大幅に最適化を行う必要があると考えられます。 業界の変化には、クリック単価 (CPC) 入札コストの上昇、在庫コストの上昇、送料の上昇、同じキーワードでの入札競争の激化などが含まれます。
新しい入札可能なメディア マーケットプレイス チャネルにおけるメディア コストの上昇と、その結果としてのさらなる最適化の必要性は、新しい現象ではありません。 検索エンジン マーケティング (SEM)、ソーシャル、プログラマティック デマンド サイド プラットフォーム (DSP) 購入など、他の歴史的または「伝統的な」入札可能なメディア チャネルはすべて、初期の頃からメディア コストが上昇しました。 これらの他のデジタル メディア チャネルは、今日でも人間の実践者による最適化のニーズを数多く抱えています。 では、なぜ Amazon 広告の最適化ニーズがこれまでと異なるのでしょうか?
十分に潤滑されたレコメンデーション エンジンを使用してキャンペーン トレインを推進する
アドテク最適化レコメンデーション エンジンを使用すると、Amazon や小売広告のマーケティング担当者は、目標に最も大きな影響を与えるためにキャンペーンに変更を加えるさまざまな方法をすぐに理解できるようになります。
理想的には、レコメンデーション エンジンは、市場シェア、広告費用対効果 (ROAS)、広告売上原価 (ACOS) などの特定の目標や目的に基づいて、キャンペーンまたは Amazon 標準識別番号 (ASIN) のレコメンデーションに優先順位を付けます。 さらに、レコメンデーションエンジンは、人工知能や機械学習を介して、ASIN や複数のマーケティングキャンペーンにわたる特定の反復可能なタスクを自動化すると同時に、Amazon 担当者に詳細な広告および広告以外の推奨事項のリストを提供します。 これにより、担当者はキャンペーンをリアルタイムで迅速に変更できるようになります。 実務者は、季節による変更、取引イベントの実行、広告の品揃えの調整など、さまざまな理由でレバーを手動で引くときに機敏である必要があります。
レコメンデーション エンジンは、実践者が実行するアクションに優先順位を付け、最適化の変更による潜在的な影響を予測するのに役立ちます。 キャンペーン担当者が考えられるすべての最適化に対応できると考えるのは現実的ではありません。 したがって、レコメンデーション エンジンは、キャンペーンの目標と、ACOS、ROAS、市場シェアの目標などの変更に最も大きな影響を与えるものに基づいて、レコメンデーションの優先順位を時間をかけて学習する必要があります。
データでレコメンデーション エンジンを強化する
「小売を意識した」広告最適化レコメンデーション エンジンは、広告データだけでなく、在庫レベル、価格設定、競合他社との近接性、レビューなどの広告以外の要素にも基づいている必要があります。これらの要素はすべて、キャンペーンのパフォーマンスに劇的な影響を与えます。 たとえば、在庫レベルに基づいて商品の広告を有効にしたり、広告と在庫を関連付けたりすることは、重要なメディア最適化戦術です。
実務者がマーケティングキャンペーンコストの増加や Amazon 広告内での競争に対抗できる方法の XNUMX つは、デジタル小売メディアへの支出を他の市場に分散させることです。 レコメンデーション エンジンには、Amazon と新興市場を組み込む必要があります。 Walmart, Instacart、シトラス広告、 Criteoなど、広告主は消費者が買い物をする場所に応じて市場全体で資金を移動させることができます。
しかし、Amazon は依然として、消費者が生活し購入する 500 ポンドのゴリラです。 Amazon の広告事業の規模は、最も近い小売市場の競合相手であるウォルマートの 15 倍です。 両社は最近、広告収入の数字を初めて個別に公表し、公表しており、ウォルマートは全世界で2.1億ドルをクリアしており、 アマゾンは31億ドルを報告 2021インチ
いいえ、ロボットには（まだ）これを行うことはできません
人間が「建物から出て」、AI がボタンを押すだけでキャンペーンを実行できるようになるまでは、まだ遠い状況です。 人間の介入をほとんどまたはまったく行わずに、AI/機械学習がすべてのキャンペーンの最適化を行うというコンセプトは、すぐには実現しません。 ブランドや代理店の小売最適化担当者は、このことをよく知っています。 現在、ブランドは社内のデジタル メディア スタッフを雇用するか、プログラマティック メディアや入札可能なメディアの世界に存在する何千ものデジタル エージェンシーの XNUMX つを雇用し、特定のメディア チャネル内または複数のチャネル間で支出を最適化する任務を負った人材を雇用しています。
だからといって、可能な限り最適化やマーケティング キャンペーンのプロセスを自動化するために AI/機械学習テクノロジーを使用できないし、使用すべきではないというわけではありませんが、現時点では、アドテック分野におけるボタンを押すだけのソフトウェア ソリューションは幻想です。
私は、2022 年が続くにつれて、細心の注意を払った Amazon キャンペーンの最適化戦略と戦術が必要になると強く信じています。また、ターゲティングのためのより多くのデータソースも必要になりますが、それはまったく別の記事です。
