レスポンシブ検索広告：パフォーマンスの高い広告の作成ガイドの翻訳

この記事はGoogleの「Responsive Search Ads A Guide to Writing Ads that Perform」を自身学習のため自分で翻訳機やAIを使って翻訳した文章に少し手を加えたものです。英語でちゃんと読みたいぜって方はリンクから確認ください。

※以下から翻訳内容となります。

このガイドでは、レスポンシブ検索広告がどのようにGoogleのAIを利用して、各検索クエリに対して最も高いパフォーマンスが期待される広告を生成するのかを解説します。

また、レスポンシブ検索広告を最大限に活用する方法や、その効果を評価する方法についてもご紹介します。

1.適切な広告を配信する際の課題

あなたの広告は、ユーザーが検索した際に自社のビジネスに関与するかどうかに直接影響を与えます。

そのため、広告は各検索クエリに対して関連性があり、役立つものであることが重要です。

しかし、人々の検索方法や質問の仕方は常に変化しているため、それを実現するのは難しい場合があります。

実際、私たちが毎日目にする検索ワードのうち15%は新しいものです。

このことを考えると、ビジネスに関連するすべての新しいトレンドや、人々がその情報をどのように検索するかを予測するのは困難となります。

2.なぜレスポンシブ検索広告なのか

Google 広告では、検索キャンペーンを通じて、さまざまなニーズや意図を持つ潜在顧客にリーチすることができます。

レスポンシブ検索広告を使用することで、異なる見出しや説明文の組み合わせをテストし、各検索クエリに対して最も高いパフォーマンスが期待される組み合わせを提供することができます。

実際には、提供するアセットが多様であればあるほど、より多くの組み合わせが使用され、各潜在顧客に対して関連性の高い広告を配信できるということです。

3.レスポンシブ検索広告が検索広告を生成するために組み合わせを選択する方法

検索広告は3つのステップで生成されます。

時間の経過とともに、レスポンシブ検索広告は継続的に学習するAIモデルを使用して、各クエリ(検索語句)に対してどのアセットや組み合わせが効果的に機能するかを理解し、広告主のパフォーマンスを最大化するのに役立てます。

学習は、新しいアセットが最初に配信された数時間以内に行われることもあります。

ピン留めについて
特定のケースでは、アセットを常に広告に表示させる必要がある場合があります。
例えば、地域の規制要件に準拠するために、特定のアセットを常に表示させる必要がある場合があります。これを実現するために、レスポンシブ検索広告で特定の位置に個別のアセットをピン留めすることができます。
ただし、ピン留めを行うと、ユニークな組み合わせを生成する能力が制限されるため、パフォーマンスが低下する可能性があることに注意が必要です。
ピン留めする際には、2〜3つの見出しや説明文を各位置にピン留めしてみてください。これにより、可能な組み合わせの数が増え、パフォーマンスの低下を避けることができ、どの見出しや説明文がより効果的かを判断する柔軟性が高まります。

4.広告の強さ: クリエイティブコンテンツに対するフィードバックシステム

レスポンシブ検索広告は、最高のパフォーマンスを発揮するために、高品質で関連性のあるクリエイティブアセットに依存しています。

「広告の強さ」という翻訳は実際には「広告の有効性」という意味だと思います。

これが「広告の有効性（Ad Strength）」の動機となっています。広告の強さは、レスポンシブ検索広告内のアセットが、パフォーマンス向上に関連する属性をどれだけ反映しているかについて、将来的なフィードバックを提供します。

広告の強さには3つの要素があります：「評価」「カテゴリ」「アクションアイテムティッカー」の3要素です。

Action item ticker(アクションアイテムティッカー)についてはよくわかりません。
https://support.google.com/google-ads/answer/9921843?hl=ja
にもありません。
広告の有効性を上げるという話なのでとくに気にしなくても大丈夫かと。

• アクションアイテムティッカーは、広告の強さの評価を向上させるために最も大きな影響を与えると予想されるカテゴリに関するガイダンスを提供し、レスポンシブ検索広告の変更の優先順位を付けるのに役立ちます。
• 評価は、レスポンシブ検索広告の広告の強さを示します。評価は4つの値を持つことができます。
  「低い」、「平均的」、「高い」、「非常に高い」
• カテゴリは、広告の強さが評価される属性を反映しています。

現在、次の4つのカテゴリがあります：
「低い」、「平均的」、「高い」、「非常に高い」

カテゴリは以下の要素に基づいています：

• 見出しの数
• 見出しの独自性
• 見出しと説明文のキーワードとの関連性
• 説明文の独自性

広告の有効性については、「【Google広告】広告の有効性が低い?上げ方を徹底解説」という記事で解説しています。

カテゴリは、次のベストプラクティスを反映していると考えることができます。

1. 高品質な組み合わせの数を最大化するために、十分に多様なアセットを持つこと
2. 広告を配信する際、関連性の高いユーザー体験を提供するために、アセットのキーワードとの関連性を確保すること

以上のカテゴリは、回帰分析を通じて特定されます。具体的には、回帰分析では、カテゴリを満たすアセットを除外した際の「特徴の違い」を評価し、パフォーマンスの差を測定します。

分析結果は、広告の強さモデルに直接組み込まれており、評価が向上するたびにパフォーマンスの向上が期待される仕組みになっています。

広告の強さは、広告の配信適格性にどのように影響しますか？
広告の強さと品質スコアの違いは何ですか？

広告の強さが測定するカテゴリは、広告の配信適格性に影響を与えますが、広告の強さの評価そのものは、配信時のオークションにおいて考慮されません。最終的には、広告とアセットの品質が配信適格性に影響を与えます。広告の強さは、Google 広告が広告の設定状況に関するフィードバックを提供する方法です。

同様に、品質スコアは、他の広告主の広告の品質と比較して、あなたの広告の品質がどれほど良いかを把握するための診断ツールです。品質スコアは広告オークションの要素ではなく、特定のキーワードで表示された広告がユーザー体験にどのように影響するかを把握するための診断ツールです。

検索行動や消費者の期待が時間とともに進化するにつれて、広告の強さおよびそのカテゴリも、特定されたベストプラクティスを反映するように進化していきます。

5.高品質なアセットを作成するためのツール

関連性が高く、高品質なクリエイティブアセットを大量に作成することが常に簡単でないことは承知しています。これをサポートするために、いくつかのツールを利用して高品質なアセットを作成することができます。例えば以下のものがあります。

• アセットの提案
• 広告の強さを改善するための推奨事項
• 自動的に作成されたアセットを使用するオプション

1. アセットの提案：レスポンシブ検索広告を作成または編集する際に表示される見出しや説明文のアセットです。これらの見出しと説明文は、最終URLが提供された後に生成され、各レスポンシブ検索広告の独自のコンテキストに関連しています。また、カテゴリー別や業界別のアセット提案も表示され、ユーザーに好評なコンテンツのタイプに関するインスピレーションを提供します。
2. 広告の有効性改善するための推奨事項：レスポンシブ検索広告の品質を大規模に向上させるために表示されます。これらの推奨事項は、「Poor（低い）」または「Average（平均的）」の広告の有効性の評価を持つ広告に表示され、アセットの提案も含まれます。
3. 自動作成されたアセット：これは、キャンペーンレベルで選択可能な設定です。この設定を有効にすると、システムが各レスポンシブ検索広告の独自のコンテキストに基づいて、カスタマイズされた見出しや説明文のアセットを生成します。レスポンシブ検索広告は、これらの自動生成されたアセットと、あなたが提供したアセットの中から最適な組み合わせを表示し、より関連性の高い広告を配信できるようにします。
   

6.レスポンシブ検索広告の効果を評価する

まず、広告のビジネス成果を向上させることに注力することが重要です。

自分に問いかけてみてください。「検索広告を通じて最終的に何を達成しようとしているのか？」

その上で、パフォーマンスをその指標に照らして評価しましょう。また、クリエイティブの変更がインプレッションのような指標に影響を与え、その変化がクリックとは異なる速度で進む可能性があることを念頭に置くことも重要です。

つまり、クリック率が低下したとしても、コンバージョンが増えている可能性があるということです。

レスポンシブ検索広告の効果を評価するために利用できるツール

アセットのパフォーマンス評価は、個々のアセットの効果を振り返る視点を提供します。パフォーマンス評価は「学習中」「低」「良い」「最良」のいずれかで、広告が表示されたクエリの組み合わせに対する他のアセットとの比較に基づいて決定されます。これらの評価は、CTRのような従来の指標では提供できない、アセットのパフォーマンスに対する統計的な確信を示します。

確認したい広告を表示して赤枠の「アセットの詳細を表示」を開きます。

見出しの内容とアセットタイプなどが表示され、パフォーマンスの列に「学習中」や「良」などが表示されます。

「学習中」と表示されたアセットは、評価を得るのに十分なデータがまだ揃っていないことを意味します。このアセットについては、30日間の「Google検索: トップ」セグメントで500以上のインプレッションと、広告全体で2000以上のインプレッションが得られた時点で再確認することができます。「低」パフォーマンスのアセットは、パフォーマンス向上のために置き換えるべきです。ただし、単に削除すると広告が生成できる組み合わせの数が減少します。

次に、インサイトは、広告が効果を発揮している検索や、その変化を時間とともに示します。人気が高まっている検索カテゴリを確認し、これらの変化するユーザーのニーズに対応するアセットを作成することができます。

インサイトは「分析情報」のメニューを指すことだと思われます。

最後に、広告のバリエーションを使用して、A/Bテストや多変量テストを行い、統計的な有意性を確認することもできます。効果的なクリエイティブテストを行うためのポイントは、変更の影響を正確に把握するために、十分な配信量があることを確認することです。アカウント内の影響が大きいエリアに焦点を当てることで、時間を最大限に活用できます。

7.AI対応のアカウント構造：
スマート自動入札、ブロードマッチ、レスポンシブ検索広告

検索広告を最大限に活用するためには、入札、キーワード、広告においてAIを活用したソリューションを使用することをお勧めします。特に以下を組み合わせることで、適切な人に、適切な価格で、適切な広告を表示することができます。

• スマート自動入札
• ブロードマッチ(インテントマッチ)
• レスポンシブ検索広告

上に挙げた内容で成功するためには、アカウント構造が主にビジネス目標を反映することが推奨されますが、アカウント構造を簡素化するためにいくつかのヒントがあります。

ヒント：広告の強さの「キーワード関連性」カテゴリを使って、広告が広告グループ内のキーワードにどれだけ関連しているかの指標とすることができます。もし広告グループ内のキーワードの幅広さのためにこの広告の強さのカテゴリを改善するのが難しい場合は、広告の関連性を保つために、よりテーマが絞られた広告グループに分割することを検討してください。
もしくは広告カスタマイザを使って関連性を上げるのも一つの手です。

簡素化されたアカウント構造には、管理がしやすくなるなどのいくつかの利点があります。

特に、長期間にわたってアカウントを管理する際に役立ちます。また、データをテーマが似たグループにまとめることで、AIを活用した機械学習がより良いパフォーマンスを提供できるようになります。

8.重要なポイント

ユーザーが検索し、質問する方法は常に変化しており、その変化を予測することは難しいです。

その変化に対応できるように、レスポンシブ検索広告はGoogleのAIを活用して、各クエリに対して最も高いパフォーマンスが期待される見出しと説明文の最適な組み合わせを表示するように設計されています。

レスポンシブ検索広告を最大限に活用するために、
次の重要なポイントを覚えておく

アセットは多ければ多いほど良い

できるだけ多くの見出しや説明文を提供することで、システムがより多くの組み合わせをテストし、より関連性の高い広告を配信できます。アセットの提案、推奨事項、自動作成アセットなどのツールは、関連性が高く高品質なアセットを作成するための効果的な方法です。

広告の有効性を活用して、レスポンシブ検索広告の
設定がどれだけ適切かを評価する

広告の有効性は、広告が配信される前に改善点を把握するための将来的なフィードバックを提供します。各広告グループに少なくとも1つの「良い」または「優れている」評価のレスポンシブ検索広告を持つことを目指しましょう。

レスポンシブ検索広告のパフォーマンスを評価する際は、
適切な指標を測定する

広告のビジネス成果の向上に焦点を当て、コンバージョンがクリックよりも重要であることを忘れないようにしましょう。

アセットのパフォーマンス評価と広告のバリエーションは、
十分なデータが蓄積された後、レスポンシブ検索広告を
どのように改善すればよいか理解するのに役立てる

時間を最大限に活用するために、効果の大きい領域に集中しましょう。

レスポンシブ検索広告をスマート自動入札および
ブロードマッチ(インテントマッチ)と併用する

これらのAIを活用した機械学習を組み合わせることで、適切な人に、適切な価格で、適切な広告を表示するのに役立ちます。

これからについて

Google広告の目標は、ビジネス目標を大規模に達成する高品質な広告を作成するための作業を簡素化することです。

これを実現するために、アセット生成における最新のAI技術の導入や、アセットの関連性のカスタマイズ、広告管理ツールの簡素化および改善に取り組んでいます。

※ここまでが翻訳となります。

感想とまとめ

新しい気付きがあるかなと思いましたが、すでに出ている内容をまとめてある感じでしたね。

簡単にまとめると、

さすれば、GoogleのAI学習によって効果が上がるだろうという内容です。

基本的な内容ですが、上記内容が1つでも当てはまっていない場合は改善の余地がありますのでやってみてはいかがでしょうか。

とはいえ、現在の予算や状況、業界などによって変わってくる部分もあります。今回の手法は最大公約数的な方法なので場合によっては変わってくるのであくまでも一例として覚えておくのがいいと思います。

以下は今回の内容の改善できる記事を紹介しています。