精度の高いターゲティングで最近注目されているMeta広告ですが、
自動配信に任せて何も手を加えていない広告担当者様も
多くいらっしゃるのではないでしょうか。
実はMeta広告においても推奨されているアカウント構造があり、
その構造に近づけていくことでより獲得効率を向上させることができます。
本記事では、
効果を最大化するアカウント構造と導入のためのステップをお伝えします。
1. Meta広告における媒体推奨のアカウント構造とは？
精度の高いターゲティングで成果の最大化を図ることが出来るMeta広告ですが、
その精度を高めるためには
機械学習を進めるためのデータを集めてあげることが重要となります。
その条件として媒体が推奨しているのが、
各広告セット毎に1週間で50件以上のCV数を担保するということです。
CV数が50件以下となってしまうと配信の精度が落ち、
獲得見込みの低いユーザーへの配信量が増えてしまうことで
CPAが高騰する恐れがあるほか、
徐々に広告の配信量自体も減ってしまう可能性があります。
逆に、
各広告セット毎に週50件のCV数を担保することができれば
より獲得見込みの高いユーザーへの配信ボリュームを増やすことができ、
CV数を拡大したり、CPAを低減したりできる可能性が高まります。
週50件のCV数を担保するのは難しいと思われがちですが、
適切なアカウント構造にすれば多くのアカウントで達成することが可能です。
今回は広告セット単位で週50件のCV数を担保するための
弊社独自のメソッドをお伝えします。
2. 最終目標はオーディエンスの集約
重要なことなので何度も申し上げますが、
Meta広告においてはデータの収集が何よりも大切です。
基本的に広告セットはオーディエンス単位で分けられているかと思いますが、
広告セットを過剰に分けすぎるとデータが分散してしまい、
情報収集にかなり時間がかかってしまいます。
データをいち早く集め、
より獲得見込みの高いユーザーに広告を配信していくためにも
オーディエンスはなるべく1つの広告セットに
集約していくことが良しとされています。
ただし、
やみくもにオーディエンスを集約しても良いアカウント構成とは言えません。
適切なオーディエンスでクリエイティブの検証を行うことで
パフォーマンスの高い広告セットを確立していきましょう。
3. 週50件のCV数を担保するための検証項目
ここからは、
より最適なアカウント構造に近づけていくための検証項目をお伝えします。
3-1. オーディエンスの精査
まず検証したいのは、
オーディエンス(広告の受け手)です。
Meta広告の強みは様々なオーディエンスに広告を配信できることです。
LPに一度は訪問したことがある顕在層に
広告を配信するリターゲティングはもちろんですが、
そのユーザーに似ている新規ユーザーに広告を配信できる類似ターゲティングも
大きな魅力の1つです。
オーディエンスによっては今までリーチできなかった
獲得見込みの高い新規ユーザーにも配信が可能となります。
（何をもとに似たユーザーをターゲティングしているかは未公表となっておりますが、
行動データやログイン情報などが利用されていると考えられています。）
既にCVしているユーザーや、
エントリーフォームに到達したものの離脱してしまったユーザーに
似ている新規ユーザーに対して広告を配信すると獲得見込みが高い傾向にありますが、
その他にも類似濃度などの選択も可能であるため
様々なオーディエンスを試し貴社の売り上げに貢献する
新たな顧客を発掘していきましょう。
3-2. クリエイティブの検証
オーディエンス同様に、
クリエイティブの検証も重要です。
クリエイティブにおいてもデータを集約するために、
1広告セットあたり5~6本のクリエイティブを配信することが推奨されています。
複数のクリエイティブをまわしすぎている場合は
一度効果の良いものを選定すると良いでしょう。
また、
古いクリエイティブはユーザーの目を飽きさせてしまうため
定期的に差し替えることをおすすめします。
むやみやたらにクリエイティブを差し替えてもキリがなくなってしまうため、
ある程度の期間を定めてバナーの検証や
テキストの検証(訴求以外にも絵文字の有り無しなど)を行い、
クリエイティブの勝ちパターンを見極めていきましょう。
3-3. 集約
ある程度獲得に繋がりやすいオーディエンスを見極めたら、
獲得効率の良いオーディエンスを1つの広告セットに集約します。
そうすることでデータをより早く集約し、
パフォーマンスを安定させることが出来ます。
わかりやすくするため、
例として挙げていきます。
■悪い例
上記の広告セットは男性のキャンペーンになっているのですが、
広告セットを年齢ごとに分けています。
各広告セットで週に10～20CVしか計測されないため、
機械学習がかかりにくい構造になっています。
■良い例
広告セットごとでターゲティングを大きくとり、
週に50CV計測される構造にすることが大切です。
週に50CVを担保することで機械学習がうまくかかり、
成果が出やすくなる傾向にあります。
商材によってはターゲティングごとに
50CVが計測できないこともあるでしょう。
その場合にはMCV(マイクロコンバージョン)という
CVに至るまでの中間地点をコンバージョンとしておき、
CV数をためていくことをおすすめします。
オーディエンスの検証を行わないまま集約してしまうと
逆に効果の悪化につながりかねないので、
オーディエンスの検証は絶対に怠らないようにしましょう。
4. 日予算設定の目安
「検証を重ねることで、
獲得効率の高いオーディエンスやクリエイティブを
見極めていく重要性は分かったけど、
日予算をどのくらいかけたらいいかわからない」
という方も多くいらっしゃるかと思います。
目安として、
広告セット毎に1週間で50件のCV数を担保するためには
このような計算になります。
つまり、
実績CPAに、1日に獲得したいCV数の7件をかけることで
日予算の目安を確認することが出来ます。
ただし、
CV数が少ない、実績CPAが高いなどの理由により
目安とする日予算が想定より高くなりすぎてしまう場合は、
CV指標になるべく近いポイントにおいて
mCV（マイクロコンバージョン）の導入を検討しましょう。
5. まとめ
いかがでしたでしょうか。
Meta広告において、
オーディエンスやクリエイティブの検証を繰り返し、
集約していくことでより効率よく学習を進めることができ、
今よりも安定した成果を担保できるようになります。
ぜひ積極的に効果検証を行い、
自社にとって最適なアカウントを作成してください。
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