Facebook広告の媒体推奨では、なるべくキャンペーンや広告セットを分けず、1つにまとめることが推奨されています。
推奨設定にしたことで効果は改善するのか、検証をした事例です。
サービス内容
業界：人材
業種：採用管理
ターゲット：企業の採用担当社
サービス内容：採用管理ツール
KPI：資料請求
実施媒体：Facebook
課題
Facebook広告において、目標の単価にくらべ、2倍以上に鈍化している状態が続いていました。
ターゲティングごとにキャンペーンや広告セットを細かく分けており、広告セット内でのリストが限られているためにFacebook広告の強みである最適化が進まないことも懸念されていました。
施策
ターゲティング毎にキャンペーンや広告グループを分けていたことで十分なパフォーマンスが発揮出来ていなかったため、施策としてアカウント構造をシンプルにし、機会学習を促進できるアカウント構造に変更しました。
ターゲティング毎に複数に分けていたキャンペーント広告セットを、1つに集約しました。
もともとFacebook側の媒体推奨では、1広告セットあたり1週間で50CV、1日に約15件のCVのデータが見込めるアカウント構造が望ましいとされています。
結果
キャンペーン、広告セット共に1つに集約した結果、獲得単価は40%ほどに低減、獲得率は約4倍にまで改善しました。
ターゲットごとに検証データをとる為にキャンペーンや広告セットを細かく分けているケースが多いですが、細かく分けることで最適化がうまく進まなくなるケースもあります。
まとめ
アカウントはなるべくシンプルにすることで、Facebook広告の強みである機械学習を上手く使うことができた事例でした。
・獲得単価が高い
・獲得件数がもっと欲しい
・もっと新しい提案が欲しい
・拡大をしていきたい…
そんなお悩みをお持ちの方々がいましたら、是非一度ご相談ください！
弊社取締役が直々に分析し、解決策を提案することも可能です。
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