Google 広告の機械学習をどこまで信用するか
Google 広告に限った話ではなくネット広告の多くが膨大なデータを活用してターゲティングを行うという方向性に進んでいます。
一昔前であればキーワードや興味関心、広告出稿先のジャンルを配信する人が選んだりしていましたが、最近の広告は設定されたゴール（コンバージョン）を達成するためにAIががんばりますみたいなものになりました。話はわかるけど中身はブラックボックスです。
Google 検索広告もLPを用意してだいたいのキーワードと広告文を作ったらあとは勝手に運用します。配信までの時間は大幅に短縮され、出稿のハードルもかなり下げています。
Google 広告の運用においては「できるだけ自動入札に任せるべき派閥」と「機械学習や自動入札なんてそこまであてにならない派閥」があったりなかったりします。
どちらの派閥にもまともなことを言う人もおかしなことを言っている人もいるのですが、まともな人は「機械学習が得意なこともあるから活用するべきだけど完璧ではないから妄信せず場合によって使い分けるべき」と普通の結論に落ち着きます。
個人的にはGoogleの推奨するような機械学習を活用した自動入札を8割くらい信用していて、基本的にはそちらの方向で進めることが多いです。自動入札などを進めることで失敗することは10％くらいの感覚です。予算や商品・サービスの特性によてはまれに自動にしないほうがよいケースもありますね。
自動入札などの自動化がどんどん進むとスキルや経験がなくても広告を配信することができるようになります。しかし「配信ができること」と「成果を出すこと」の間には大きな隔たりがあることは変わりません。
配信自体のハードルが低くなることによって思考の機会が減ってしまうのは運用者にとってはマイナスだよなと思うのは中年の奢りでしょうか。
↓Google 広告自動入札の検証↓
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