Google広告更新情報｜キーワードマッチングプロセスとアトリビューションモデル

※この記事は2021年10月本国掲載の内容です。

キーワードマッチタイプについての発表はこちらからご覧いただけます。
リンク：
https://support.google.com/google-ads/answer/11180624?hl

Googleは今年初めに完全一致で行ったことを部分一致とフレーズ一致に拡張しました。

これを説明する例は次のとおりです。

「誰かが「近くの寿司配達」を検索し、「寿司配達」と「近くの寿司配達」という部分一致キーワードがあるとします。

更新前は、これらのキーワードの両方が提供できるようになりました。

今では、検索語と同じであるため、「近くの寿司配達」というキーワードが好まれています。」

とはいえ、Googleはさらに、「クエリと同一の適格な完全一致キーワードがある場合でも、フレーズと部分一致キーワードよりも優先される」と述べています。

検索がどのキーワードとも同一でない場合、関連性と広告ランクが決定要因になります。

広告ランクに加えて、Googleは、選択されるキーワードを決定する際に関連性シグナルを考慮するようになりました。

Googleは、これらの関連性のシグナルが何であるかを説明し、「関連性は、検索用語の意味、広告グループ内のすべてのキーワードの意味、および広告グループ内のランディングページを調べることによって決定されます」と述べました。

この発表に対して、スマート入札と部分一致の組み合わせに切り替えるようにGoogleが推進しているにもかかわらず、広告主やエージェント側は同じキーワードに対して複数のマッチタイプを維持することにはまだ価値があるという見解を示している人もいます。

これから先トラフィックを見ながら、検証する余地はあるようです。

Googleは、2021年10月以降、データドリブンアトリビューション（DDA）がすべての新しいコンバージョンアクションのデフォルトのアトリビューションモデルになることを発表しました。

Googleは、ラストクリックアトリビューションモデルは、ユーザーがコンバージョンを達成する前の最終検索を除くすべてを無視するため、広告主のニーズを満たしていないことを認めました。

これまで、データドリブンアトリビューションの対象となるのに十分なコンバージョン数がない広告主は、ポジションベースまたは時間減衰モデルに切り替えるようにアドバイスされていました。

Googleは、データドリブンアトリビューション（DDA）を使用するための最小データ要件に対応し、次のように述べています。

「データ要件を削除し、追加で複数のデータ変換をサポートします。これらの改善により、データドリブンアトリビューション（DDA）をGoogle広告のすべての新しいコンバージョンアクションのデフォルトのアトリビューションモデルにすることもできます。」

ランニングシューズを探しているユーザーの例を見てみましょう。

このユーザーは、いくつかの異なる検索を実行します。

最初に「スニーカー」または「ランニングシューズ」の検索をし、いくつかのサイトを見ている間にとあるスポーツメーカーのランニングシューズのシリーズを見つけます。

さらに、そのシリーズの中からお気に入りの色とサイズを選び、シリーズの中の特定のモデルをもう一度検索して、靴を購入する。よくある検索行動です。

ラストクリックアトリビューションの問題は、ラストクリックにすべてのクレジットが付与されることです。

ユーザーがいくつかの広告に関与した、という事実が無視されてしまうというわけです。

データドリブンは、購入過程のより良い全体像を示します。

Googleは検索のシーケンスを調べ、個々のクエリがそのシーケンスにどのように適合するかを確認し、最終的なコンバージョンへの各キーワードの貢献度・特定クエリの表かを推定します。

最終的に、データドリブンアトリビューションは、すべてのキーワードの価値をよりよく理解するのに役立ちます。

その改善された知識により、手動および自動の最適化を改善できます。

たとえば、コンバージョンに至らない検索用語を見つけた場合、それを除外キーワードとして追加するか、まったく入札しないか、入札単価を下げることができます。

LCAから取得するデータのように、不完全なコンバージョンデータに基づいてこれを行った場合、アカウントのパフォーマンスが低下する可能性があります。DDAのおかげで、より良い最適化を行うことができます。

100％正確な情報を提供するアトリビューションモデルはありませんが、無駄な支出を削減できる情報を提供することに最も近いものです。