ここしばらく、入札管理について業界で議論が巻き起こってきた。 Amazon 広告の入札単価はルールを使用して管理するべきですか、それとも AI を選択するべきですか?
これは複雑な問題であり、それぞれのアプローチには多くの長所と短所があります。 今のところ、私たちは話の XNUMX つの部分に焦点を当てたいと思いました。ACOS が入札額と線形関係を持たない場合はどうなりますか?
あなたも以前にこのようなことに遭遇したことがあるかもしれません。 もしかしたら、ACOS がさらに高くなるのを観察するためだけに、ACOS の高いキーワードに入札するかもしれません。 なぜこのようなことが起こるのでしょうか?
広告に適切な入札管理システムを選択するには、入札と ACOS が非線形になる理由を理解することが重要です。
違いは何ですか？
全体的なルールベースの入札管理では、定義した一連の指示に従って入札を変更します。 ルールベースの入札は、「X であれば Y を行う」という世界で機能します。
すべてが直線的な完璧な世界では、ルールがうまく機能します。 ACOS が上昇し始めます。 安定するまで入札を開始します。 ACOS がダウンします。 最高額に達するまで入札します。 結局のところ、入札単価を下げてクリックごとの支払いを減らしたい場合は、通常、そうすることで支出額や CPC が下がり、最終的には ACOS も下がることが期待されます。
しかし、Amazon では、多くの広告指標がはるかに動的です。 ACOS が悪化している場合でも、入札することが解決策となる場合があります。 他には？、それ以下である。
多くの場合、入札に応じて ACOS がどのように変化するかをグラフにすると、次のような傾向がわかります。
ここで、ACOS には局所最適値があることがわかります。つまり、特定の入札額でピークに達し、さらに高く入札すると改善します。
なぜこのようなことが起こるのでしょうか? 以下に XNUMX つの一般的な例を示します。
#1. 広告の掲載
おそらく、Amazon でのさまざまなタイプの広告掲載についてはすでにご存知かと思います。
- 検索の先頭へ
- 残りの検索
- 製品ページ
これらのプレースメントのクリック率とコンバージョン率は大きく異なります。 また、広告入札額と比例関係もありません。
ページ 1 の先頭に立つと、ドライブが可能になります もっとたくさん ページ 1 の上位に表示されるようにするために、指数関数的に入札額を増やす必要があるコンバージョン。 2 つのデータ ポイントとして: Profitero は、ページ 1 からページ XNUMX へ有機的に移行することを発見しました。 売上が 37% 増加する.
検索ボリュームとコンバージョン率が大幅に増加するため、この掲載枠を獲得するには高く入札することが有利です。 ほとんどのブランドはこれらのメリットを十分に認識しており、検索順位の上位は非常に競争力が高く、非常に高価なものとなっています。
競争が激しいため、ACOS が平均よりも高くなる可能性があります。 ほとんどの場合、これで問題ありません。 意図的に入札額を高くして検索結果の上位からのボリュームを獲得することは、優れた成長戦略です。
ただし、ACOS が高すぎる場合、自動入札ルールによってこのキーワードの入札が引き下げられる可能性があります。
それは裏目に出る可能性があります。 入札単価を下げることで ACOS が増加すると期待するかもしれませんが、実際には、入札単価を下げると、誰もが欲しがる検索上位を獲得できる頻度が減ってしまう可能性があります。 これにより、おそらく 増加する アコスで。
#2. 部分一致またはフレーズのキーワード
ACOS と入札が非線形になるもう XNUMX つの原因は、Amazon で部分一致またはフレーズ キーワードを使用している場合です。
部分一致またはフレーズ一致のキーワードは複数の検索語句に一致する可能性があるため、入札を下げると、より高価な検索語句のインプレッションを逃す可能性があります。 より高価な検索語のコンバージョン率が高かった場合、それを失った結果としてコンバージョンは激減し、ACOS はさらに悪化します。
この問題が発生する理由は、特定の部分一致またはフレーズ一致キーワードについて、複数の検索語に一致するためです。 そして、検索語ごとに、a) クリックあたりのコスト、b) コンバージョン率が大きく異なります。
次のような検索語に一致する部分一致キーワード「ベッドシーツ」で広告を掲載しているとします。
- "ベッドシーツ"
- 「竹製ベッドシーツ」
- 「緑のベッドシーツ」
これらはすべて、CPC とコンバージョン率が異なります。 「竹のベッドシーツ」が最も高いコンバージョン率を持っているとしますが、同時に最も高価でもあります。 対照的に、「緑色のベッドシーツ」は安価ですが、あまりコンバージョンされていません。
最大 ACOS を満たしている場合、ルールはおそらく入札で引き下げられます。 しかし、入札を下げると、最もパフォーマンスの高い検索語である「竹製ベッドシーツ」のインプレッションが得られなくなるとしたらどうでしょうか?
突然、支出のほとんどが「緑のベッドシーツ」、つまり最悪かつ最も安価な検索ワードに費やされることになります。 変換につながる検索用語のボリュームが失われると、ACOS が低下します。
一方、入札を行っていた場合は、実際に「竹製ベッドシーツ」の検索キーワードでより頻繁に表示される可能性があります。また、最適なキーワードでより頻繁に表示されるようにすることで、入札に応じて ACOS が向上する可能性があります。
だからどこが私たちを離れるのだろうか？
非線形 ACOS 関係をルールで予測することは困難ですが、十分に訓練された AI であれば、これらの傾向を簡単に予測できます。
ルールは世界をフラットな直線性の観点から見るのに対し、対照的に、 AI ベースの入札では、より動的なアプローチが採用されています.
AI ツールはあなたのブランドから、そして場合によっては同様のブランドからデータを取り込み、ターゲットの ACOS に到達する方法を計画します。
AI は、CPC、ACOS、コンバージョン率、クリック数、その他想像できるあらゆる指標などの入力情報に基づいて入札を決定します。
AI は局所的な最適値を予測できます。また、最大 ACOS に達している場合でも、解決策は入札することであると予測できます。 up、ダウンではありません。
AI 入札管理が常に解決策であると言っているわけではありません。 一部のキャンペーンにルールを使用すると、多くの利点があります。
自動化する必要があるアクションが正確にわかっている場合 (たとえば、インプレッション数が 0 のキーワードの入札単価を引き上げる場合)、ルールは最適な選択肢です。 複数の変数が関係するより複雑なタスクの場合は、それほど多くはありません。
多くの場合、最善のアプローチは、組み合わせて使用することです。
