キャンペーンのスマート化: 機械学習によってMetaのテクノロジーでの広告パフォーマンスを高める方法

機械学習について

予測分析とアルゴリズムを使用する機械学習は、適切な広告を適切なオーディエンスに表示するのに役立ちます。キャンペーンの目標に沿った最良の結果を得られる可能性が高い場所に予算を割り当てることで、広告のパフォーマンスを改善できるようになります。これを流動性と呼びます。

キャンペーンの設定を最適化すると、広告の効果が向上し、成果を獲得するまでの期間が短縮されます

Metaの広告配信システムは、広告が表示されるたびに、その広告を表示すべき最適な利用者と配置について学習します。広告が表示されればされるほど、配信システムが行う広告パフォーマンスの最適化の精度が上がっていきます。情報収集期間とは、広告セットについて配信システムがまだ多くの学習を必要としている期間のことです。情報収集期間中、配信システムはその広告セットを配信する最適な方法を検証します。そのため、パフォーマンスが安定せず、結果の単価が悪化する傾向にあります。情報収集期間に入るのは、新しい広告や広告セットを作成したときと、既存の広告や広告セットに大きな変更を加えたときです。機械学習で広告がどのように強化されるのかを知ることで、「成果を最大かするキャンペーン設定を行えている」という自信を得られます。

ここでは、キャンペーンを設定・管理するにあたって考慮すべきベストプラクティスをいくつかご紹介します。

1. 編集の頻度は控えめに: 広告に大きな変更が加えられたとみなされた場合、情報収集期間が最初からやり直しになります。システムに学習の機会を与え、情報収集期間がリセットされることなくなるべく早く終わるよう、頻繁な編集は避けましょう。
2. 広告セットの数と広告の量を増やしすぎない: 広告セットの数が多いと、広告セットの情報収集期間が終わらない大きな要因になります。一度に配信する広告セットの数が多すぎると、それぞれの広告セットが配信される回数が少なくなります。それぞれが明確に異なる画像や動画のみを追加することをおすすめします。最適な配信のため、1つの広告セットの広告の数は5つ以内にしてください。
3. 幅広いオーディエンスで、より多くの顧客を見つける:オーディエンスのターゲット設定でパラメーターを広く取ると、オーディエンスが拡大し、望ましいアクションを行う可能性が高い利用者をシステムが柔軟に探せるようになります。これは、成果の向上と、今後のキャンペーンに利用できる予想外のオーディエンスセグメントの発見につながるかもしれません。
4. Advantageのキャンペーン予算を利用する: Advantageのキャンペーン予算(旧称: キャンペーン予算の最適化(CBO))を利用すると、最小のコストで最大の成果を上げられるように複数の広告セットのキャンペーン予算が自動的に管理されます。広告セットの予算を個別に設定するのではなく、パフォーマンスの高い広告セットに柔軟に割り振られるキャンペーン全体の予算を設定します。
5. 配置を拡張する: Advantage+ 配置(旧称: 自動配置)を利用すると、システムがFacebook、Instagram、Audience Network、Messengerの中から最もコスト効率の良い選択肢を見つけ出します。選択肢が増えることで、最小のコストで最大の成果を得られる場所をリアルタイムで特定できるようになります。

情報収集期間は、広告システムが広告を適切に最適化するために必要であるため、情報収集期間を完全に避けようとすることはおすすめできません。長期的にパフォーマンスを向上させるには、新しいクリエイティブやマーケティング戦略をテストすることが不可欠です。

情報収集期間、大きな変更、「情報収集が不十分」について、詳しくはこちらをクリックしてください。