▷Amazonマニュアルターゲのむずいを解消(キーワード編)
本日は、スポンサープロダクト広告のターゲティングに迷わなくならないように整理して説明します。
本日はこの中の【マニュアルターゲティング】に絞って説明します。
このテーマは様々なコンサル会社が整理してまとめたブログがあります。
具体的なコアとなる施策については、コンサルの集客につなげるために、敢えて伏せている場合が多いですが、この記事ではそこも明確にしていきます。
【即時、何をすればよいかが分かる記事】をポリシーとして書いています!
このスタンスによって、明日から何をすればよいかが分かるブログとしてAmazon事業者の皆さんがブラウザでブックマークしてくれて、困ったときに頻繁に訪れてくれて、
このブログの出だしで皆さんの邪魔をしているバナーを不用意にクリックしてくれて、
それがきっかけで、「どういうツール?なぜ利益改善できんの!?」と気になってくれて、いずれ購入してくれて・・・ ( ﾟДﾟ); ！！
・・・・本題に参ります
マニュアルターゲティングは以下の目的で使用するターゲティングです。
■すでにパフォーマンスの高いキーワードを把握している場合に、そのキーワードに競争力のある入札単価を個別に設定して売上を上げる。
■自社商品に関わる商品カテゴリーで閲覧中のAmazonの買い物客に自社商品の存在を知ってクリックしてもらう。
ターゲティングは体系図にあるとおり、特定のキーワードと商品をターゲットにできます。
キーワードをターゲットにした場合には、以下のターゲティングの方針を設定し、ON-OFF、または、それぞれの入札単価設定でコントロールすることができます。
Amazonでは「キーワードのマッチタイプ」と表現しています。
よく見る以下の3つのことですね。
【部分一致】
キーワードの順序は関係なく、他の単語が含まれていても広告が表示されます。
つまり、設定したキーワードの関連性を固定しながら、幅広く広告の網を投げてくれます。
ターゲティングに設定するキーワードの中には
「そのキーワード単独で自社商品と密接に関連するもの」 → Aとする
と
「そのキーワード単独で関連はしているが他のカテゴリーの商品にも当てはまる」 →Bとする
おおまかに分けるとこの2つのタイプのキーワードが存在していると思います。
例えば、あなたが販売している商品が【折り畳み財布のブラックの本皮】である場合、
「財布」→B
「折り畳み財布」→比較的A
「折り畳み財布 ブラック 本革」→A
という風にキーワードと商品の「関連性レベル」に差があるはずです。
Amazonの広告は入札単価だけでなく「関連性」も重視されているので、この「関連性」は非常に重要です。
おすすめの部分一致に設定するキーワードは【比較的A】をおすすめします。
Bの場合にはAmazonのAIが長財布も探している幅広い買い物客に広告を表示します。
一方でAの場合にはキーワードが絞られすぎてここまで具体的に検索する人が少なくインプレッションが取れない(露出しない)可能性が高いです。
よって、ある程度ターゲットを絞り込めてるけど、検索ボリュームもある程度確保できるであろう【比較的A】がおすすめということです。
部分一致を全く設定しないという方針もありですが、昨今ではセラースプライトなどのキーワード分析が容易なツールを多くの人が使っているので、入札競争が激化している現状は皆さまも実感されているのではないでしょうか?
ですので、今後はAmazonのビッグデータとAIを活用した部分一致による新たなキーワード探索が重要になってくるのはないかという見解です。
【フレーズ一致】
設定したキーワードに完全一致するフレーズ、または、そのキーワードと同じ順序で近いバリエーションを使用する場合のマッチタイプです。
例えば 「野球帽」の場合
広告は表示される
• 赤い野球帽
• 子供用野球帽
広告は表示されない
• 野球用帽子
• 野球の赤い帽子
自社商品の購入に結びついているキーワードが明らかになっている状態であれば、フレーズ一致を組み込むのをおすすめします。
【完全一致】
これはこのとおりなので、説明は割愛しますね。
明らかにCTRとCVRのパフォーマンスが良いキーワードは完全一致を設定し、競争力のある入札単価設定を行いましょう。
ここまでは皆さん理解されているのですが、この「パフォーマンスが良い」「パフォーマンス悪い」の定義があいまいであり、ここを細かく分析しているか否かで利益が残る運用をしているかそうでないかが分かれているはずです。
おそらく多くのキーワードのCTR、CVR、ACOS、ROASを見て、「なんか良さそう。入札単価高めに設定しよう」「ACOSがなんか悪い。入札単価低めにしよう」とポチポチとなんとなくで調整していませんか?
結論として、インプレッションも含めてこれらの指標を横串を指して横断的に全てのパオが良いかをスコアリングすべきです。
例えば、ACOSが15%、CTR 0．5%のキーワードがあったとして、そのキーワードのインプレッションが3000だとします。
これを「良い」と判断するのは早合点です。
理由は判定できるほどのデータが取れていないからです。
インプレッションは6000以上ないと良い、悪いの判定はできないという見解です。
その根拠は仮にCTRが0.7%、CVRが7%の良いパフォーマンスだったとしても、
6000×0.7%×7%=購入者2.9人
3人も購入していないレベルのインプレッションだからです。
これで良し悪しは判断できないです。
これを知っている人は、CSVで出力した後にEXCELの並び替え機能で時間をかけてしっかり指標を横断的にパフォーマンスの良いキーワードとそうでないキーワードを分析しています。
実際にはこれしんどいので、 当社は【自動並び変えツール】を無料で配布していますので、欲しい方は営業とかなしで差し上げますのでご連絡ください。
深堀りして長くなったので本日はここまでになります。
次回はマニュアルターゲティングの中の商品ターゲティング(体系図の青枠)の部分を深堀りして説明します。
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そうなるように有料級の記事を書いていきます。
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