このページでは、最適化に入る前に知っておく必要の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のものではありませんが、理解しておくと最適化を効果的に使用するのに役立ちます。
booked revenue
広告主がネットワークに支払う金額です。 広告申込情報の作成時には、広告主が目標と、その目標を達成するためにネットワークに提供する金額が示されているため、このように予算が編成されますが、その目標をどのように達成するかはネットワークに委ねられています。
パフォーマンス目標
パフォーマンス目標は、キャンペーンから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 ベースで支払いをしつつ、CPA 目標を 20 ドル達成したいとネットワークに伝えるかもしれません。 この 20 ドルの 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、実際に送信される前に、指定した金額が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をチェックします)。
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。
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、ネットワークが在庫の購入に費やさなければならない金額です。 予算が多ければ多いほど、何が効果的かを学ぶために費やすことができるお金が増えます。 予算が少ない場合は、ある程度手動で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、在庫のターゲット設定、実行するキャンペーンとクリエイティブの数、ユーザーのターゲティング方法が決まります。
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。
- 予測される CPC または CPA 目標に合わせて最適化する
- 予約収益の % マージンに最適化する
- クリックごとの支払い (CPC) またはコンバージョンごとの支払い (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、「 最適化の購入戦略」を参照してください。
キャンペーンのセットアップ
キャンペーンの作成方法を決定するときは、最適化を念頭に置いておく必要があります。 各キャンペーンはインプレッションに基づいて入札する機能を表すため、セットアップ中の決定は、入札が設定されるインベントリ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。
- ターゲティング: 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ティング設定はすべて、キャンペーンがどのインプレッションに入札するかを決定します。
- クリエイティブまたはインベントリの数: キャンペーン内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るため、パフォーマンスが低下し、使用するクリエイティブの数を少なくする必要があります。 これはインベントリにも当てはまります。インベントリが多すぎると最適化が大幅に遅くなる場合があり、制限する必要があります。 このクリエイティブの数と使用可能なインベントリの幅は、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
キャンペーンや広告申込情報が予算をできるだけ早く使うか (つまり、すべてのオークションで入札する)、または予算を長持ちさせるために一定の期間にわたって予算を均等に使うように支出を適度にするか (つまり、オークションの間の期間 「スリープ」する) かを設定できます。 ペーシングは、キャンペーンの有効期間全体にわたって行うことも、毎日行うこともできます。
頻度と最新性
一般に、ユーザーはクリエイティブ (頻度) を最初の数回目にするときにコンバージョンに至る可能性が高くなります。 さらに、クリエイティブを見たばかりのときにコンバージョンに至る可能性が高くなります (最新性)。
クリエイティブを何度も見ていないユーザー、または長い間そのクリエイティブを見ていないユーザーは、広告主にとってより価値が高いため、入札額は高くなります。 頻度と最新期間の上限は、広告主、広告掲載オーダー、ライン アイテム、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。
頻度と最新性が変化すると、ユーザーのインプレッションの評価は異なるため、周期修飾子は、ユーザーがその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経過時間に基づいて、計算された入札単価を修正します。 クリックやコンバージョンに至る可能性が高いユーザーには入札単価が上がり、その可能性が低いユーザーには入札単価が下がります。
コンバージョン属性
コンバージョン アトリビューションでは、過去のある時点でクリエイティブを見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が決まります。 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 ページに指定されたタスクを実行したりすると、コンバージョン ピクセルによってそのアクションがレポートされ、そのユーザーがランディング ページに誘導されたクリエイティブにどのくらいの時間が経過したかがシステムによってチェックされます。 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し、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。
ルックバック期間の設定が短すぎると、広告の露出による影響を完全に捉えることができず、最適化に必要なデータよりも限られたデータが提供されます。 期間の設定が長すぎると、実際には広告が表示されていないコンバージョンがさらにカウントされる可能性があります。 たとえば、オンライン証券口座を含むオファーでは、ユーザーがサインアップする前にさらに熟考と検討が必要になり、より長いルックバック ウィンドウが必要になる場合があります。 着信音ダウンロードの広告は、より即時のコンバージョンにつながる可能性が高く、ルックバック ウィンドウは短くなります。
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 つがあります。
- 履歴データ: このデータは、現在のノードと同じか近い会場で広告を提供した古いノードから取得されます。 キャンペーンの開始前は、最適化エンジンには入札額に関するデータがありません。 同様の会場からのデータが参照ポイントとなり、システムが妥当な範囲内の開始入札を決定することを可能にします。 適切な開始入札単価は、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てコストを節約できるため、重要です。 このタイプのデータでは、ルックバック ウィンドウは古いデータを新しいデータに制限します。既定の遡及期間は 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の入札を開始すると、結果がシステムに送り返され、入札数式に適用されます (上記を参照)。 オークションの勝敗に応じて、インプレッション数と成功イベント数が多くなるほど、より多くのデータ サンプルが提供されます。 特定のポイント(最適化レバーの学習しきい値設定によって決定)で、ノードは最適化フェーズに移動します。