クリック課金型キャンペーンで新しいキーワードに広告を掲載したい場合、開始入札単価の選択は難しい場合があります。 この初期パフォーマンス データを収集する際に、過剰な費用がかかることは避けたいものです。 では、開始入札額をどうやって決めるのでしょうか?
Intentwise では、この課題を直接知っています。 私たちは、 洗練されたAI入札ツール ターゲット ACoS に基づいて入札を最適化します。 新しいキーワードを含め、データがあまりないキーワードの入札単価を選択することが、最大の障害の XNUMX つでした。
結局のところ、AI はビッグデータセットでトレーニングされます。 そもそも情報があまりない場合に、どのようにして適切な予測を立てることができるのでしょうか?
アルゴリズムの微調整から得たベスト プラクティスをいくつか紹介したいと思います。
まず最初に: ゆっくり入札してください
新しいキーワードに入札単価を設定する最も基本的な方法は、慎重に入札単価を設定することです。 最初は低価格で入札し、広告がインプレッションを獲得してパフォーマンスを発揮し始めるまで、時間の経過とともに入札単価を上げていきます。 次に、各クリックがあなたにとってどれだけの価値があるかを記入し始めることができます。
単純そうに思えますよね？ 問題は、入札するのは効率的ではないことです を 新しいキーワードまたはボリュームの少ないキーワードを同時に表示します。
これらの広告のキーワードの一部 おそらく他の人よりもはるかに優れたパフォーマンスを発揮するでしょう。 それらがどのキーワードであるかを事前に決定し、最初にそれらのキーワードに入札することに重点を置く必要があります。
たとえば、我々 の AI 入札アルゴリズムは、次の方法でこれらの可能性の高いキーワードを特定します。
(a) の評価 広告キャンペーンの全体的なパフォーマンス 新しいキーワードが属するもの
（b） 似たようなキーワードを勉強する 洞察のために
ステップ 2: 既存のキーワードをクラスター化する
既存のキーワードを分析することで、新しいキーワードの賢い入札単価の見積もりを作成できます。
たとえば、「靴」などの一般的なキーワードで入札結果がすでに得られている場合は、同様のキーワードである「ランニング シューズ」が高いパフォーマンスを発揮すると確信できるでしょう。
または、ネオングリーンとホットピンクの両方の色の歯ブラシを販売しているとします。 「ピンクの歯ブラシ」があなたにとって良いキーワードであるなら、「緑の歯ブラシ」もおそらく可能性の高いキーワードです。
XNUMX つのキーワードの開始入札単価は、おそらくよく似たものになるでしょう。
これらは意図的に単純な例ですが、よりニッチな分野になっても同じ原則が当てはまります。 どの入札単価を設定すればよいかわからない場合は、すでに含まれている類似のキーワードからヒントを得てください。
ステップ 3: 動的ルックバック ウィンドウを試してみる
CPC は、個々のキーワードも含めて頻繁に変動します。 広告キャンペーンを実行するときは、最新の掲載結果データに基づいて入札単価を調整する必要があります。
つまり、理想的には、特定のキーワードの最近の成功を評価するために小さなルックバック ウィンドウ (たとえば 7 日間) を使用することになります。
ただし、キーワードに関する十分なデータを取得するのが難しい場合は、次のことを行う必要があります。 ルックバックウィンドウを調整する.
たとえば、当社の Intentwise 入札 AI は、「」と呼ばれるものを使用しています。動的ルックバックウィンドウ」 基本的に、キーワード データをできる限り最新のものにしようとしていますが、場合によっては、キーワード データを確実に最新のものにするために、さらに過去に遡る必要があることがあります。 十分な キーワードごとのデータです。
言い換えれば、理想的なルックバック ウィンドウは、キーワードまたはターゲットのボリュームに応じて大きく異なります。 一部のキーワードについては、過去 7 日間を振り返るだけで、精度の高い入札を行うのに十分なデータを取得できます。
他の人については、ルックバック ウィンドウを延長する可能性があります 最長21日間 最も情報に基づいた入札を行うため。
入札単価の設定は、すべてを自分で管理するには複雑なプロセスになる可能性があるため、迷った場合は、Intentwise などの信頼できるテクノロジー プロバイダーに頼ることを検討することをお勧めします。 私たちは、この問題を解決するための強力な AI および機械学習アルゴリズムをすでに構築しています。
We ルールベースとAIベースの両方の入札ツールを組み合わせる。 そうすることで、他の場所では AI に入札を処理させながら、必要な場所では制御を主張できます。
