重要
このガイドは、従来の品目にのみ適用されます。 拡張品目 (ALI) を使用している場合は、「 最適化ガイド - ALI 」を参照してください。
特定のユーザーは、最適化のレバーを使用して学習入札をオーバーライドできます。
最適化レバーへのアクセス
[Buying Strategies] セクションで、[OTHER OPTIONS] の下の [Edit] をクリックします。
注:
[ その他のオプション ] セクション ( [編集 ] オプションを含む) は、最適化レバーを適用できる購入戦略を選択した場合にのみ表示されます。
- 明細行品目で 最適化方法 を選択した場合。 詳細については、「 ライン アイテムの最適化の設定」を参照してください。
- 予測される CPC または CPA 目標に最適化する場合。
_ % のマージンでライン アイテムの収益を延期する
ノードの最適化が速ければ速いほど、最適な入札価格を決定するために費やされる予算は少なくなります。 ただし、キャンペーンが確立されると、最適化に使用されるアクションは、多くの場合、最も頻度が低いアクションになります。 たとえば、自転車販売台数 (CPA) を測定して自転車販売キャンペーンを最適化しようとしていて、各取得がまれなイベントである場合、入札の最適化に非常に長い時間がかかります。 ただし、より頻繁に発生するイベントを測定する (たとえば、ユーザーがページをクリックして詳細情報を受け取るために電子メール アドレスを入力したときに測定する) 場合は、より迅速にデータを取得できるため、より早く最適化に到達できます。
[ _ % マージンでライン アイテム収益に延期 する] ボタンをオンにして、指定した利益率を維持しながら、学習レベル (ライン アイテムとキャンペーン) を一時的に変更します。
キャンペーンの結果はファネルと考えることができます。最上位レベルのアクションが最も多く、後続の各レベルのアクションが少なくなります。 次の例では、キャンペーンに多数のコンバージョン ピクセルがあるため、状況を変更して、 コンバージョン ピクセル #4 のサクセス イベントに基づいて最適化するのではなく、 コンバージョン ピクセル #2 に基づいて最適化します。 キャンペーンのコンバージョン ピクセル数が多い場合も少ない場合もあり、異なるレベルに最適化することを選択できます。
キャンペーンの最上位レベルで、ユーザーにクリエイティブが表示されます (この例では、自転車を販売する店舗のインプレッションです)。 これは感想です。
ユーザーはクリエイティブをクリックすると、このストアで販売されているさまざまな種類の自転車に関する詳細情報を確認できます。 これはクリックで、 コンバージョン ピクセル #1 が発生します。
ユーザーは特定のバイクをクリックすると、そのバイクの詳細を確認できます。 もう 1 回クリックすると、 コンバージョン ピクセル #2 が発生します (この例では、該当の項目に最適化するためには、これをコンバージョン単価目標として設定する必要があります)。
ユーザーはリンクをクリックすると、このバイクに関する追加情報が記載された電子メールを受け取ることができます。 これは成功イベントの一種であり、変換ピクセル#3 を発生させます。
その後、ユーザーは自転車を購入でき、これは取得になります。 これは広告申込情報レベルで、 コンバージョン ピクセル #4 が発生します。
キャンペーンは、 コンバージョン #2 の CPA 目標を 4 ドルに設定しています。 [ 明細行品目に延期] を使用する場合設定を行う場合、 コンバージョン ピクセル #4 に対して広告申込情報の CPA 目標を 20 ドルに設定する必要があります。
- システムは、 変換ピクセル #2 に対して 33 個の成功イベント (ピクセル発生) を達成します。 その時点で、私たちはこのレベルに最適化されています。 その CPA 目標 (1000 * $4 * ピクセル #2 コンバージョン率) に基づいて入札価格を指定します。 最適化レベルには到達しましたが、データの精度は低いため、システムはより高い精度で入札価格を決定できるようになりましたが、精度は十分ではありません。
- 同時に、システムは コンバージョン ピクセル #4 に対して成功イベントを引き続き受信し、カウントします (ただし、自転車を購入するよりもクリックして情報を求めるユーザーが多いため、速度は遅くなります)。 変換ピクセル #2 が最適化された後も、このカウントは継続されます
- コンバージョン ピクセル #4 が 33 回発生すると、キャンペーンは最も正確なデータを持つコンバージョン ピクセル #4 に最適化されます。 システムが入札単価を広告申込情報の目標 (1000 * $20 * ピクセル #4 コンバージョン率) に変更すると、最も正確な入札価格が得られます。
これらの計算が完了すると、システムは入力したマージンパーセンテージ値を受け入れます(%記号の前のスペースに)、入札額を調整して、マージン金額がネットワークによって利益として保持されるようにします。
オーバーライドの詳細
これらのオプションを使用すると、標準の最適化手順でシステムが提示した学習入札単価をオーバーライドできます。 これらのオプションは、より多くのインプレッションを獲得するために Learn 入札単価を変更したい場合、またはこのキャンペーンに関する情報で最適化エンジンが所有していない場合 (たとえば、同様のオファーが別のシステムで実行され、そのキャンペーンのデータが異なる入札価格を示している場合など) に実行可能です。 ドロップダウン リストには、次の 3 つのオーバーライド モードがあります。
注:
次の各オプションでは、 オーバーライドを金額まで 設定する必要があります。 これらの設定を使用して、会場ごとに獲得したいインプレッション数です。 このしきい値を超えると、設定は標準の最適化エンジンの学習入札に戻ります (つまり、学習オーバーライド設定はキャンセルされます)。 これを正確に設定して、変更された学習速度で収集した大量のデータが結果に偏ってしまうことがないようにすることが重要です (つまり、予想される統計サンプルが小さいほど、このしきい値を低く設定する必要があります)。 既定値は 40,000 です。
Average RPM Bid (平均 RPM 入札単価 ) - このオプションを選択すると、各会場の入札額として平均落札額が使用されます。 このオプションは、この会場に適した入札から開始できるため、このインベントリの入札単価の範囲に関する知識がほとんどない場合に最適です。 学習の入札単価をさらに調整したい場合は、[ 乗算入札単価 ] フィールドを使用して、学習の入札単価の金額を 0.5 (現在の入札単価の 2 分の 1) から 5 (現在の入札単価の 5 倍) の範囲の係数で変更し、獲得したインプレッションのコストを変更できます。
基本 CPM 入札単価 - CPM 入札額を指定し、その金額をすべての会場のすべての学習入札に使用できます。 このオプションを選択すると、[ 入札単価 $ ] フィールドが表示され、希望する CPM 金額を入力できます。 このオプションは、標準の最適化エンジンによって示されたものとは異なる入札価格を示す情報がある場合に最適です。
入札単価調整比 - すべての会場について、最適化によって決定された学習入札単価に、 0.5 (学習入札単価の半分) から 5 (学習入札単価の 5 倍) までの係数を乗算できます。 このオプションを選択すると、[ 入札単価調整比 ] フィールドが表示され、ドロップダウン リストから乗数を選択できます。
警告
取得するデータが多ければ多いほど、学習入札金額の範囲は広がります。 そのため、データが多い場合には、乗算する学習入札金額の全範囲がわからない場合があるため、この設定を使用しないことをお勧めします。 たとえば、学習入札単価
$.30を使用し、別の会場で入札単価$2.50を使用し、乗数として3.0を選択した場合、最初の会場は入札単価$.90(許容される可能性あり) になり、2 番目の会場は入札単価$7.50(高すぎる可能性があります) になります。 したがって、蓄積するデータが多ければ多いほど、入札単価調整比を適用すると学習入札単価が極端に高くなる (または低くなる) 可能性が高くなります。 この時点に達したら、[ Venue Average] (会場平均) または [Base CPM (基本 CPM)] 入札単価 オプションを使用して、学習入札単価を調整する必要があります。
[Buy Third Party Inventory (サード パーティのインベントリの購入)] セクションには 3 つの設定があり、使用する学習オーバーライド制御に関係なく、入札金額を制限できます。
- 入札単価は最大 $ _ 学習フェーズの CPM
- 入札 CPM: 最適化フェーズの最大 $ _ CPM
- 入札 CPM: 最小 $ _ 最適化フェーズの CPM
これらの設定を適用すると、これらの入札単価にハード制限が設定されます。 したがって、これらのオプションを 1 つ以上選択した場合でも、非常に高い入札単価を生成する方法で入札単価調整比を適用し (たとえば、通常 $1 の在庫に対して $35 の入札)、最大入札単価が $3 に設定されている場合、入札単価は $3 に減額されます。
セグメントの価格と修飾子
セグメント修飾子またはセグメント価格を適用して、最適化にない追加情報に基づいて最適化エンジンによって決定された入札単価を更新できます。 これは、多くの場合、社内のクライアントの計算に基づいて行われます。
- セグメント修飾子は、最適化によって決定される入札価格を特定の乗数で変更します。 したがって、修飾子 が 1300 で、最適化エンジンが入札額が 1.00 ドルと判断した場合、オークションの実際の入札額は 1.00 ドル * (1300/1000) = 1.30 ドルになります。
- セグメント価格は、最適化エンジンによって決定された入札価格を上書きします。 したがって、最適化エンジンの入札が適切な入札価格として決定したものに関係なく、セグメント価格が 0.75 ドルの場合、オークションの実際の入札は 0.75 ドルになります。
修飾子のアップロードとキャンペーンへの関連付けの詳細については、「 セグメント修飾子」を参照してください。
注:
セグメント価格を設定しないで、[ 詳細のオーバーライド ] 設定の [基本 CPM 入札単価 ] を同時に使用します。 これらは両方とも正確な入札価格を設定するため、意図しない結果をもたらす可能性があります。 同じ理由から、セグメント修飾子とセグメント価格の両方を同時に設定しないでください。
フェーズのしきい値
[ フェーズしきい値] スライダーを使用すると、ノードを学習フェーズから最適化フェーズに移動するために必要な成功した学習イベントの数を選択できます。 必要に応じてポインターを移動することで値を設定できます。イベントの最小数は 1 で、最大数は 15 です。
学習フェーズと最適化フェーズの詳細については、「 最適化ノードとは」を参照してください。
既定値に戻す
ダイアログでこのオプションを選択すると、これらのレバーに加えられた変更が消去され、デフォルトまたはニュートラル ステータスに戻ります。
周期修飾子
注:
この設定は、[ 最適化レバー] ダイアログ ウィンドウには表示されません。 これは、 画面の [その他のオプション ] 見出しの下に表示されます。
この設定では、周期修飾子を広告主全体に適用するか、各クリエイティブに適用するかを決定します。 頻 度 (ユーザーが特定の期間中に特定のクリエイティブまたは任意のクリエイティブを 1 つの広告主から見た回数) と Recency (ユーザーが 特定のクリエイティブまたは 1 つの広告主のクリエイティブをどれだけ最近目にしたか) の値に基づいて、システムは獲得するインプレッションを増やすか減らすために入札値を調整します。 これを [広告主] または [クリエイティブ ] に設定すると、周期の測定方法を決定できます。
広告主のクリエイティブの数が限られており、外観が似ている場合は、この値を [広告主] に設定する必要があります。 広告主のクリエイティブが互いに高度に差別化されている場合は、これを [クリエイティブ] に設定できます。
基本 CPM に入札するよう設定している場合、[CPM の支払い: 最大 $] と [最小 $] の設定を完了することで、入札単価の上限と下限を制限できます。 これらの値は絶対限界として機能します。この範囲外の入札単価は使用されません。
重要
既定の設定は [広告主] です。
