キャンペーン最適化のアップデートにより広告主のパフォーマンスを改善

広告主がMetaを利用しようとする際に望むのは、自社にとって重要な成果をもたらしてくれることです。何が最も重要かはビジネスによって異なります。そのため、Metaはキャンペーンを最適化するためのさまざまな方法を提供しています。例えば、合計コンバージョンを最大化したいと考えているビジネスもあれば、すべてのコンバージョンのバリューを増やしたいと考えているビジネスもあります。ビジネスが何を重視しているかを正確に理解することで、Metaはその広告キャンペーンそれぞれに応じたカスタマイズレベルを提供できます。このことは、MetaのAIモデルと自動化ソリューションが、広告費から最大限の成果を引き出し続けるために不可欠です。

そこでMetaは、あらゆるビジネスの成長を実現するAI対応自動化ソリューションを構築するための継続的な取り組みの一環として、広告システムを進化させています。これにより、Metaがもたらす成果が、各ビジネスの目的や、使用する外部分析ツールでのバリューの測定方法に合わせてより適切にカスタマイズされるようになります。その第一歩として、ビジネスがキャンペーンをカスタマイズするための新しい方法をいくつか導入しています。これらの方法では、ビジネスは何を重視しているかをより正確に伝えることができます。また、そのバリューをより多く提供できるよう広告システムに改善が加えられています。

ビジネスが最も重視するコンバージョンを定義

Metaはこの数年間、ビジネスにとって重要な成果をより多く提供できるよう、さまざまな措置を講じてきました。例えば、新しい最適化オプションを作成しました。これらのオプションを使用すると、広告主はコンバージョンのみへの最適化からバリューへの最適化に移行できます。さらに、利益や予測顧客生涯価値など、新たに定義されるバリューへの最適化をサポートする予定です。これに加えて、広告主が何を重視しているかを伝えるための機能をさらに構築したいと考えています。そのため、今後数か月のうちに、コンバージョン値のルールと呼ばれる新機能のテストを拡大する予定です。この機能を使用すると、ビジネスはどのオーディエンスやコンバージョンをより重視するか、または重視しないかを伝えることができます。Metaでは、この情報をキャンペーンのより効果的な最適化に利用する予定です。

例えば、特定の顧客セグメントの顧客生涯価値が30％高いと判断した広告主が、この顧客層にリーチするために広告費を増やしたいと考えたとします。これまでは、この顧客層を別のキャンペーンにセグメント化する必要がありました。しかし、この新機能を使用すれば、別個のキャンペーンを作成しなくても、この顧客層のみに対して高い入札価格を指定できるため、自動化とパフォーマンスが向上します。

新しいアトリビューションモデルに対応

今年の後半から、インクリメンタルコンバージョンに最適化し、これをレポートする新しいオプトインアトリビューション設定を導入する予定です。インクリメンタルコンバージョンとは、広告が表示されなければ発生しなかったとみなされるコンバージョンです。これは、アトリビューションされたコンバージョンを可能な限り増やすことに重点を置いた、量への最適化とは対照的な設定です。この設定の目的は、インクリメンタルコンバージョンの促進に特化するように広告配信を調整することです。今年の前期の実験でこれをテストしたところ、広告主のインクリメンタルコンバージョンが平均で20%以上向上しました。¹

分析ツールの連携がより強力に

利用者は、購入に至るまでに、さまざまなプラットフォームやパブリッシャーを利用し、そこで特定のビジネスによる複数の広告に対してクリックなどのアクションを実行する可能性があります。ビジネスは、効果的なものとそうでないものを把握するために、外部の分析ツールを使用して、複数のパブリッシャーのパフォーマンスを評価する場合があります。Metaは、ビジネスがマーケティングミックス全体で効果的なものとそうでないものをどのように判断しているかを理解することで、ビジネスにとって重要なものに最適化できるようになると考えています。

そこで、現在から2025年にかけて、ビジネスがシンプルなAPI設定によって分析ツールをMetaの広告システムに直接リンクできる機能を導入する予定です。まずはGoogle AnalyticsとNorthbeamを対象とし、近いうちにTriple WhaleとAdobeに対象を拡大したいと考えています。

各社の分析ツールを連携させることで、特定のキャンペーンで他のチャネルに比べてMetaが貢献したとみなされるコンバージョン数など、キャンペーンに関する集計情報を共有できるようになります。Metaはこのデータを利用することにより、広告主がマーケティングミックス全体でどのコンバージョンを重視しているかをより正確に把握できます。時間とともに、MetaのAIモデルはこのデータを利用してキャンペーン最適化を微調整できるようになります。これにより、Metaが提供するコンバージョン値が全体的に向上すると考えています。

最適化が向上

Metaはすでに、分析ツール連携をテストした広告主から有意義なインサイトを受け取り、集約しています。こうしたインサイトと社内で得られた知見に基づいて、広告システムに変更を導入し始めています。これにより、複数のパブリッシャーのパフォーマンスを考慮に入れ、より多くのバリューをビジネスにもたらすことができるようになります。この変更により、CPMが増加する可能性はあるものの、サードパーティの分析ツールで測定される、Metaにアトリビューションされたコンバージョンが改善されると期待しています。最近の実験でこれをテストしたところ、サードパーティの分析ツールで測定された、Metaにアトリビューションされたコンバージョンが平均で30%増加しました。²

Metaはこの変更を、「売上」を目的とし、コンバージョンの量またはバリューに最適化することを目指すキャンペーンに導入し始めており、近い将来他の目的にも拡大する予定です。

Metaは、クロスプラットフォーム分析、コンバージョンリフト、広告マネージャの結果など、さまざまな測定ツールを使用して、一貫してパフォーマンスを測定し調整するという、効果測定のベストプラクティスを引き続き推奨します。