機械学習が回らないなら、学習の入口を広げればいい。「目標CPA×複数アトリビューション」でデータ不足を解消

今回は、支援先企業の自社ECで、売上拡大に向けてMeta広告を活用したお話です。お客様は、どんなことを目指されていたのでしょうか。

何よりも、購入件数を拡大したい、という目標をお持ちでした。
インハウスでも運用されているなかで、さらに件数を伸ばすために、広告会社のオプトにも発注いただいていました。

事業方針として強かったのが、目標CPAをしっかり守った状態で、件数を伸ばしていきたいというものです。この両立が、運用の出発点でした。

インハウスにノウハウがあり、しっかり運用されているお客様ですよね。

そのうえで、広告会社のオプトがどんな価値を出せるかを考える、やりがいのある広告アカウントだったと思います。

運用の目線では、どんな課題を設定したんですか。

起きていた問題は、目標CPAを日々守ろうとすると、配信を大きく伸ばしにくいことでした。Meta側の学習を完了させるには、1日7コンバージョン、1週間で50コンバージョンが目安とされています。しかし今回は、一時的に目標CPAを大きく引き上げたり、CPAが上振れても配信を伸ばしたりすることなく、学習を進める必要がありました。

一般的には、「学習が安定するまでは、少しだけCPAが上がることをご理解ください」とお伝えすることが多いですよね。今回のお客様は、学習期間の序盤であっても、目標CPAを順守したいというご方針だった。

はい。もう1つの問題が、ピクセルに蓄積されるデータ数が少ないことでした。ほかの商材のランディングページにもピクセルの設置をお願いしたのですが、過去の経緯があり、難しいとのことでした。データ数を増やす手も、限られていました。

1週間のコンバージョン数をキャンペーン単位で貯められたとしても、ピクセルそのもののデータが少ないと、件数が積み上がりにくい状態でした。

広告セット単位だけでなく、ピクセル全体のボリュームも関わってくるわけですね。

そこで、ピクセルに蓄積されるデータ数を増やすことを、課題に設定しました。

では、データ数を増やすために、具体的に何をしたのでしょうか。

配信設計を変えました。それまでは、コンバージョン数の最大化（MaxCV）入札で、1日クリックのコンバージョンを最適化していました。そこから、目標CPA入札で、複数のアトリビューションを対象にする運用に切り替えたのです。

1日クリックというのは、広告をクリックしてから1日以内のコンバージョンですよね。それ以外のアトリビューションまで含めたと。

はい。ビュースルーから7日クリックまで、すべてのアトリビューションを含めた状態で、目標CPAを設定して配信しました。もともとの1日クリックのセットとは別に、新しい広告セットをつくっています。

数えるアトリビューションを広げれば、コンバージョンの数は増えそうです。一方で、お客様が見ている実際の成果と、管理画面のコンバージョン数に差が出ないか、という点も気になります。

そこは私も意識していました。なので、MaxCVではなく目標CPAにすることでコントロールできないかと考えました。

アトリビューションを広げると、お客様の成果から少し遠いコンバージョンも入ってきます。それに対して、どんな仮説を立てていたのでしょうか。

ビューや7日クリックのコンバージョンが、多く付くだろう、というのが初期の仮説でした。

そこで、それらのコンバージョン数が大きく伸びたときには、目標CPAを引き下げることにしました。さらに、最初に設定する目標CPAも、本当に取りたい水準ではなく、40〜50％ほど低い水準に置きました。実際のCPAが大きく上振れないよう、リスクヘッジをしておきました。

ビューのコンバージョンが入っても、最初から40〜50％厳しめに設定しておけば、トータルでCPAは合っていく。きめ細かい備えですね。

1日クリック以外のアトリビューションで、ビューなどのコンバージョンが大きく伸びることは、意外にも起きませんでした。

想定していたより、ビューの影響は小さかったのですね。

そこで、逆の動かし方もしました。1日クリックのコンバージョンが、時間帯別に1時間に1件ずつ順調に取れているようなタイミングでは、目標CPAを緩和して、配信を大きく伸ばします。

反対に、ある時間帯でビューのコンバージョンが増えてきたときは、目標CPAを引き下げて、配信量をコントロールしました。

成果の確度が低いコンバージョンが増えたときは目標CPAを厳しめに、1日クリックという確度の高いコンバージョンが多いときは緩める。目標CPAをレバーにして調整していたのですね。興味深いです。

成果は、実際どうでしたか。

同じ期間で、MaxCV運用のキャンペーンと比べると、CPAが約3割改善しました。100だったものが、70になった形です。

件数としても、しっかりつなげられていますか。

件数は、プラス10〜20％ほど伸ばせました。

CPAを下げながら、件数も伸びたんですね。大きな成果です。この打ち手は、ほかのアカウントにも活かせそうですか。

コンバージョン数がまだ少なく、機械学習がうまく進んでいないアカウントであれば、十分に試す価値があると思います。

この施策に名前をつけるなら、何になりますか。

シンプルに、「目標CPA×複数アトリビューション」です。

シンプルで分かりやすいですね。最後に、今回の取り組みを振り返って、ひとことお願いします。

今回の取り組みを通じて、運用の示唆を、お客様に継続的にお伝えできたと感じています。今後も、運用の示唆を追求していきたいです。

すでに社内で運用されているお客様でも、一部をオプトにお任せいただくことで、新しい伸びしろが見つかるかもしれません。そんな可能性を感じるお話でした。