「検索向けの類似ユーザー機能」でホットな見込客を自動で増やす

 

機械学習による広告運用で推奨される「検索向けの類似ユーザー機能」

前回の記事では検索広告向けリマーケティングについて書きましたが、この機能と同じく、Googleが機械学習による広告運用で推奨しているのが検索向けの類似ユーザー機能(SAS: Similar Audiences for Search)です。

【参考】“機械学習の時代における広告運用のあり方「オーディエンス × 自動入札 × アトリビューション」”

検索広告向けリマーケティングがすでに自社サイトに訪問済みの人に検索をしたタイミングで広告を出すのに対して、検索向けの類似ユーザー機能は自社サイトに訪問済みの人たちと検索行動が似ている人に広告を出す仕組みです。

検索広告向けリマーケティングは検索しているときに出ますが、検索向けの類似ユーザー機能は検索以外でなにかのコンテンツを閲覧しているときになどに広告が出るので、この2つは補完関係にあるとも言えます。

共通点はどちらもGoogleが誇る検索エンジンの仕組みと検索の膨大なデータを、人単位のオーディエンスデータとして広告にうまく活用している点です。

 

検索向けの類似ユーザー機能を使うには質の高いリストを十分集めることが必要

繰り返しになりますが、検索向けの類似ユーザー機能は、自社サイトに何らかの関わりを持った人(リマーケティングリストに入った人)と、検索行動が良く似ている人を新たにターゲティングして他のサイトやアプリなどに広告を表示できる機能です。

たとえば、自社商品の購入やサービスの申込みまでに至った人たちの質の高いリマーケティングリストを作っていたとします。

検索向けの類似ユーザー機能は、このリスト全体の検索行動の特徴をつかみます。そして、そのリストの特徴とよく似た検索行動を取っているユーザーを自動で見つけてきてくれる仕組みです。

元となるリマーケティングリストには、Cookie が 1,000 個以上あり、検索行動に十分な類似性があることが必要になります。

 

検索向けの類似ユーザー機能はホットな人たちをターゲティングできる

また、検索向けの類似ユーザー機能は、検索行動を元に類似リストを作成するので、興味関心が自社商品サービスと一致するだけではなく、間近で何らかの解決すべき課題を持って検索を行っている比較的ホットな人たちがリスト化される広告手法と言えます。

検索結果に広告を出せる検索向けリマーケティングほどピンポイントではありませんが、間近で自社の商品やサービスに関する検索行動を頻繁に行っている人を自動でターゲティングできる広告なので、検索向けの類似ユーザー機能を使うとクリック率が通常の検索広告よりも高くなることがあります。

 

検索向けの類似ユーザー機能を活かす手順

運用の手順としては例えば、

まずはマイクロコンバージョンなど中程度の質で1,000個以上のCookieを持つ「リマーケティングリストを作成」

そのリストに対し、比較的成約率の高い「検索広告向けリマーケティングリスト」を使って購入や成約に至る上質なリストを積み上げる

上質な1,000個以上のCookieがリストに集まったら、それを元に「検索向けの類似ユーザー機能」でさらに有望な見込み客の新規訪問を増やす

といった運用サイクルが考えられます。

 
 

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