|今回は稼働しているキャンペーンの改善事例をご紹介いたします。:リアル店舗をもつ企業のポータルサイト。改善事例は下記のとおりです。約半年という期間はかかりましたが、CV数を伸ばしつつ、CPAも抑制することが出来ました。CPA68%抑制)広告運用上の課題キャンペーン稼働以降、CV数は徐々に伸びてはいましたが、2021年11月段階でCPA806円と想定している額よりも高い数字となっておりCV数を伸ばしにくい状況が続いていました。CV数を拡大するにはCPAを大きく抑制することが重要になっていました。改善するためキーワードの除外など適時行っていましたがCPAを大きく抑制する動きにはならず、機械学習の学習ポイントを見直すことにしました。目標とするコンバージョンを絞り込む販売商品に興味関心のあるユーザーにより多く配信するため興味関心の指標となるスクロール率などサブコンバージョンを複数含めて運用していました。その方がメインとなるコンバージョンの数字も数字の底上げされると考えたためです。コンバージョンの内訳をみるとサブコンバージョンであるスクロール率に数字が集中。想定していた形とは異なる形で最適化が進んでいる様子が伺えました。そこでコンバージョンポイントを厳選。スクロール率などのサブコンバージョンはすべて目標から外して「店舗詳細ページの閲覧」のみ運用に切り替えました。上記のコンバージョンポイントの見直し以降、CPAは大きく下降。数か月で目標している数字に近づけることができました。変動したCPAが安定してきた頃に入札方法を「コンバージョン数の最大化」から「目標コンバージョン単価(CPA)」に変更して現在のCPAを保つ運用に切り替えました。以降はCPAを保ちつつ配信面を増やしていくことで着実にCV数を伸ばすことが出来ました。実際のCVとCPAの推移は下記の通りです。CPAを保ちつつCV数は伸ばすことが出来ました。運用する上で考慮したポイント今回改善するうえで重要なポイントは下記となります。促進しやすいように大きな修正は加えないこと・CPAが安定してきたら以降数字がぶれない様にするため入札方法を切り替えたこと数字自体は大きく改善しましたが、私が行ったアクションとしては非常にシンプルかとおもいます。機械学習を含めた運用において運用者は正しい方向・ゴールを設定することが最も重要であり、稼働している間の判断は機械学習に任せた方がうまくいくケースが多いです。今回は以上となります。記事が複数ございます。機械学習の理解を深めたい方はぜひご活用ください。Shimadaリクルートにて求人広告制作のディレクター、Googleにてアカウントマネージャーをそれぞれ経験。その後、健康コーポレーション(現RIZAP)にて、WEB施策のデータ分析を行う部署を統括。直近10年はWEBマーケティングに専念しているが、広告領域の業務で言えば22年の経験。おいても、知識・経験が圧倒的に豊富なマーケター。Shimadaリクルートにて求人広告制作のディレクター、Googleにてアカウントマネージャーをそれぞれ経験。その後、健康コーポレーション(現RIZAP)にて、WEB施策のデータ分析を行う部署を統括。直近10年はWEBマーケティングに専念しているが、広告領域の業務で言えば22年の経験。おいても、知識・経験が圧倒的に豊富なマーケター。援軍デジタルマーケティングの「困った」を失くす。採用情報お問合せプライバシーポリシ。