前提条件の知識
このページでは、最適化に取り組む前に理解しておく必要がある基本的な概念について説明します。 これらの概念は最適化に固有ではありませんが、最適化を効果的に使用するのに役立ちます。
予約収益
これは、広告主がネットワークに支払う金額です。 広告申込情報が作成されると、広告主が目標を示し、それらの目標を達成するためにネットワークに与える金額が示されているため、このような予算が設定されますが、これらの目標を達成する方法はネットワークによって決まります。
パフォーマンスの目標
パフォーマンス目標は、キャンペーンの収益に対する広告主の目標が支払い方法と異なる場合に適用されます。 たとえば、広告主は CPM ベースで支払うが、20 ドルのコンバージョン単価目標を達成したいとネットワークに伝えることができます。 この $20 CPA 目標は、入札するかどうかを判断するためのベンチマークとして使用されます (つまり、指定した金額が実際に送信される前にパフォーマンス目標を達成することを確認するために入札がチェックされます)。
詳細については、「パフォーマンス Goalsについて」を参照してください。
キャンペーン予算 (メディア コスト)
キャンペーン予算 (メディア コストとも呼ばれます) は、ネットワークがインベントリの購入に費やす必要がある金額です。 予算が大きいほど、何がうまくいくかを学ぶのに費やすことができるお金が多くなります。 予算が少ない場合は、手動で多少最適化する必要がある場合があります。 予算のサイズによって、広告枠のターゲット設定、実行するキャンペーンとクリエイティブの数、およびユーザーのターゲット設定方法が決まります。
入札戦略
最適化が組み込まれているのは、次の入札戦略のみです。
- 予測された CPC または CPA の目標に合わせて最適化する
- 予約収益のマージンを % に最適化する
- クリックあたりの支払い (クリック単価) またはコンバージョン単価 (CPA) ベースでの支払い
- CPC または CPA の予約収益
これらの戦略の詳細については、「 最適化購入戦略」を参照してください。
キャンペーンの設定
キャンペーンの作成方法を決定するときは、最適化に留意する必要があります。 各キャンペーンはインプレッションに対して入札する機能を表すため、設定中に行われた決定は、入札の対象となる広告枠または対象ユーザー、および入札の計算方法に影響します。
- ターゲット設定: 地域、オペレーティング システム、セグメントターゲティングなどのターゲット設定によって、キャンペーンの入札対象となるインプレッションがすべて決まります。
- クリエイティブまたはインベントリの数: キャンペーンのクリエイティブとランディング ページの数が多いと、最適化する変数が多すぎて、使用するクリエイティブが少なくなるため、パフォーマンスが低下します。 これはインベントリにも当てはまります。あまりにも多くのインベントリが最適化を大幅に遅くし、制限する必要がある点があります。 このクリエイティブ数と利用可能な在庫の幅は、キャンペーンごとに決定する必要があります。
ペーシング
キャンペーンまたは広告申込情報で予算をできるだけ早く使うか (つまり、可能な限りすべてのオークションに入札する) か、特定の期間に予算を均等に費やすように支出をモデレートするか (つまり、オークション間の期間は "スリープ" する) かを設定して、予算を最後に設定できます。 ペーシングは、キャンペーンの有効期間中に実行することも、毎日行うことができます。
頻度とレジェンシー
一般に、ユーザーはクリエイティブ (頻度) を最初に数回変換する可能性が高くなります。 さらに、クリエイティブ (レジェンシー) を見たばかりの場合は、変換する可能性が高くなります。
クリエイティブを何度も見たことがないユーザーや、長い間そのクリエイティブを見たことがないユーザーは、広告主にとってより価値が高いため、入札額が高くなります。 頻度とレジェンシーの上限は、広告主、挿入注文、広告申込情報、キャンペーン、クリエイティブの各レベルで設定できます。
ユーザーは頻度と再表現の変化に応じてインプレッションの価値が異なるため、ケイデンス修飾子は、ユーザーがクリエイティブを見た回数と最後のクリエイティブからの期間に基づいて、計算された入札額を変更します。 ユーザーがクリックまたは変換する可能性が高い場合は入札が増え、可能性が低いユーザーには減少します。
コンバージョン属性
コンバージョン 属性は、過去にクリエイティブが表示されたユーザーに、ユーザーによるクリックまたはコンバージョンを関連付けることができるかどうかを決定します。 ユーザーがインプレッションをクリックしたり、ランディング ページから指示されたタスクを実行したりすると、コンバージョン ピクセルによってアクションが報告され、ランディング ページにつながったクリエイティブにユーザーが公開された時間がシステムによって確認されます。 ユーザーが定義された期間内にクリエイティブを見た場合、そのクリック/コンバージョンはそのインプレッションに起因するため、キャンペーンによって成功イベントとしてカウントされます。
ルック バック期間 が短すぎると、広告の公開による影響が完全に取り込まれません。最適化を行うために必要なデータよりも限られたデータが提供されます。 期間が長すぎると、広告が表示されなかったコンバージョン数が増える可能性があります。 たとえば、オンラインブローカーアカウントを含むオファーでは、ユーザーがサインアップする前に、より多くの考えと考慮が必要になり、ルックバック期間が長くなる場合があります。 着信音ダウンロード用の広告は、すぐにコンバージョンが増え、ルックバック ウィンドウが短くなる可能性があります。
履歴データと現在のデータ
最適化エンジンで使用されるデータソースには、履歴データと現在のデータの 2 つのメインソースがあります。
- 履歴データ: このデータは、現在のノードと同一または近い会場に広告を配信した古いノードから描画されます。 キャンペーンの開始前に、最適化エンジンには、入札する必要がある額に関するデータがありません。 類似の会場からのデータは参照ポイントを提供し、システムが妥当な範囲にある開始入札を決定できるようにします。 適切な開始入札は、最適化の学習フェーズを短縮し、キャンペーンをより迅速に最適化し、お金を節約できるため、重要です。 この種類のデータでは、ルックバック ウィンドウによって古いデータが制限され、新しいデータが優先されます。既定のルックバック期間は 30 日です。
- 現在のデータ: このデータは、現在のノードの入札アクティビティから取得されます。 キャンペーンがオークションに入札され始めると、結果がシステムに返送され、入札式に適用されます (上記を参照)。 オークションが落札または失われると、インプレッション数と成功イベントの数が多いほど、より大きなデータ サンプルが提供されます。 特定の時点 (最適化レバーの [Learn Threshold]\(しきい値の学習\) 設定によって決まります)、ノードは最適化フェーズに移動します。