Googleディスプレイ広告を、検索広告や動画広告に組み合わせる効果的な方法とは

コラムニストのGrace Kaye氏は検索広告、ディスプレイ広告、ビデオ広告などのマルチチャネルを利用した、より効果的な入札方法やパーソナライゼーション方法を紹介する。このコラムは、すべてのGDN（Googleディスプレイネットワーク）の利用者のためのものだ。繰り返しになるが、GDNディスプレイ広告と、（Google）AdWordsとYouTubeの動画データを使ってターゲット設定を改善する方法が書かれており、それについて興味がある方にぜひ読んでほしい。

優れたPPC（クリック単価）戦略の鍵である視聴者データは、複数のチャネルから収集することが可能だ。YouTubeで動画を視聴したり「Like」を押したりしている人々のデータは、検索の入札戦略に使用することができる。また、ディスプレイ広告に表示するコンテンツには、訪問したリンク先ページやクリックした動画のメタタグ（HTMLで使用されるタグのひとつ）のデータを反映する事が可能なのだ。

マルチチャネル戦略から得られるべきことは多いが、難しいのは、その戦略を正しく利用する事だ。以下で、我々のやり方を紹介しよう。

マルチチャネルリターゲッティング

教育分野のクライアントと協力して、主にリターゲティングの観点から検索広告、ディスプレイ広告、ビデオ広告を組み合わせる方法を開発した。

まず、アカウントのオーディエンスを徹底的に見直す必要がある。リマーケティングリスト検索広告（RLSA）やGoogleアナリティクス、カスタマーマッチ、モバイルアプリ、YouTubeの視聴者などのデータを利用すると、複雑な状況になり、あまりにも多くのセグメント化によって目的のデータを得る事が出来ない。

購入意思の高いオーディエンス（商品を購入した人やショッピングカート内で商品を変更したり削除したりした人など）、製品/カテゴリの視聴者、ページエンゲージメント（同サイトに2分以上滞在）をオーディエンス戦略に取り入れ、カスタマーマッチを戦略に有益になるように調整したら、マトリックスをマッピングする段階になる。

検索広告 – >検索広告

オーディエンスを検索広告の対象に設定する事が 、すべての広告主にとっての第一歩だ。その際広告主は自身の考えるオーディエンスと、 「類似ユーザー」のオーディエンスを重ねてしまいがちだが、これについては注意が必要だ。なぜなら、広告主が選んだオーディエンスの多くから、役に立つほどの情報を得ることを期待できないからだ。また、Googleのアルゴリズムでは入札調整で選ばれたオーディエンスが優先されるため、あなたが選んだオーディエンスが対象となることはあまりないのである。

一般的な広告設定の場合は、購入意思が具体的ではないからこそ、より具体的なオーディエンスを対象とすることをお勧めする。そして、ある製品の広告などのの場合は、顧客が探しているものについてある程度予測できるので、もっと一般的なオーディエンスをレイヤーすることが可能だ。

アカウント内にオーディエンスを獲得したら、決して放置すべきでない！データを分析し、入札単価調整を行い、それらのパフォーマンスの効果測定を行うことで、常に最良のアップデートをしていく必要がある。また、広告コピーに、IF関数を使用して条件が満たされた場合に特定の広告を挿入できるという「IF関数広告」を使用すると、オーディエンスに基づいて広告コピーを簡単に変更できるのだ。なんと理想的なのだろう！

検索広告 – >ディスプレイ広告/ YouTube

検索アクティビティのデータを利用して、入札単価や広告コンテンツを調整してディスプレイ広告のリターゲティングに反映することもできる。例えば、高い購入意欲を持っているように見えるオーディエンスには、購入を促すようにデザインされた広告が表示される。逆に購入意欲の低い人は、意識を高めることを目的としたコンテンツを表示することが可能だ。購入意欲の指標は入札額に反映されるべきで、より高い意欲を持っている人に対しては、通常はより大きな予算を費やすべきだろう。

特定のウェブサイトに訪問することで、ディスプレイ広告のコンテンツが調整される場合もある。例えば、とある教育系の講座に興味を持った人に対し、特にそれに関連する広告を表示することができるということだ。

同じことがYouTubeにも適用されるが、動画の制作には時間やコストがかかるため、広告の内容を適宜変更するにはハードルが高くなる。

YouTube – >ディスプレイ広告/検索広告

YouTubeを介して購入意思のレベルを評価することができないという点を除いて、方向性が変わるだけで上記のリターゲティングの場合とあまり変わりはない 。 オーディエンスは、視聴した動画や広告、チャンネル登録や動画（「Like」と「共有」）のやりとりに基づいて作成することができる。

ディスプレイ広告は、特定の視聴者の関心、および 購入意欲のレベルに基づいて再度調整が可能。例えば、クライアントのチャンネルの購読者は動画との接点が多いため、結果としてローワーファネル（購入意思が高い人）用の広告コンテンツを表示してもいい。

サーチ広告では、入札単価調整がブランドの関心度を表す。既に多くのYouTube広告を見たことがある人は、複数の動画を「Like（いいね）」している人と同様に、コンバージョンする可能性が高くなる。広告コピーは、閲覧したビデオの内容（例えば、特定の講座の名前や動画内で言及されたケーススタディ、ビジネスの話題など）に基づいて変更される。

オーディエンスの階層化

これまで説明した所はかなり分かりやすい部分だが、オーディエンスを選択し、組み合わせる方法を作成することは少し難儀だ。

この例において、ブレーンストーミングで400人以上の個々のオーディエンスを特定したため、これらのオーディエンスから何百万の組み合わせが可能ということになった。これらの組み合わせを減らすには、（ロジカルシンキングの基本となる）MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）のアプローチをまず用いる。

例えば、「24時間以内のサイト訪問」や「3日以内のサイト訪問」はオーディエンスが重複しているため、カスタムオーディエンスに除外を含める必要がある。また、購入意思が低い点でそれほど重要でないか、類似のオーディエンスが基本的にそれをカバーするため、いくつかのデータセットは削除してよい可能性がある。

MECEアプローチはユーザーをサーチファネル階層のどの位置に属するか可視化するのに役立つ。これを行えば、オーディエンスの階層を作成し、除外する階層を簡単に特定できるのだ。部分的にはデータ駆動型であるが、それは常識に頼る部分もある。例えばブログの購読者は、最近値段を調べた人より、ファネル階層の位置が低くなるというのは容易に推測できるだろう。

メリット

マルチチャネルアプローチを採用することで、より効果的な入札とパーソナライゼーションの強化が可能になり、全体的なマーケティング戦略に役立てることができる。Google AdWordsのカスタムオーディエンスには、検索広告、ディスプレイ広告、動画広告のユーザー行動が含まれるおかげで、以前プラットフォームにアクセスできなかったレベルの詳細な設定が可能になった。

クライアントデータの詳細を公開することはできないが、コンバージョン率の向上とCPC（クリック単価）の向上は相当なものであることは確かだ。Googleが新しいツールを追加し続ける限り、この戦略をさらに発展させる機会は多いだろう。

※当記事は米国メディア「Marketing Land」の12/15公開の記事を翻訳・補足したものです。