【速報】Meta広告|Advantage+ショッピングキャンペーン(ASC)で成果創出!
Facebook・Instagram広告の新プロダクト「Advantage+ショッピングキャンペーン」略して「ASC」をご存じでしょうか?Meta社の大注目プロダクトであり、これまでよりさらに機械学習がパワーアップしています。
(*2022年10月1日より順次提供を開始)
多品種&単品通販EC・人材・店舗来訪・BtoB・不動産など幅広く成果が出ていますよ!
ソウルドアウトでの、現時点での勝率も公開しちゃいます!
今アツい!ASCを、社内でもいち早く導入した私、中村 有沙が、運用結果や注意点をまとめて皆さまにお伝えします。
Advantage+ショッピングキャンペーン
Meta社のAI技術の結晶
広告運用者の中では、「Meta版 P-MAX」ともいわれています。
(*P-MAXとは、Googleのあらゆるチャネルを活用してパフォーマンスを自動で最大化してくれるプロダクト)
ターゲティングなど細かな設定を行なわず、自動で最適なターゲット・掲載面を選び配信してくれます。Metaが一から鍛え直したAI、新たな機械学習モデルを使用し、成果を最大化します!
▍詳細
ターゲティング
機械学習によって見込みが高い顧客に自動で配信
性別、年齢、地域は設定不可
今後のアップデート次第では、一部ターゲティングができるようになる可能性もあります!
👉5/15追記:一部アカウントで年齢、地域については一部ターゲティングが可能になりました!(*最新情報はMeta社HPをご確認ください)
ひとつの広告セット内で、新規顧客と既存顧客(リターゲティング)を適切な割合で配信可能
自動 / 手動で設定可能(例:新規70%、既存30%)
ただし、「既存顧客(リターゲティング)」と設定できるのはリスト数が1,000を超える場合のみ
広告クリエイティブ
最大150本
最低10本程度が推奨
推奨は動画、静止画、カルーセルなど複数フォーマットをミックスすること
過去配信実績を加味し、獲得見込みが高い広告を自動で抽出
相性の良いクリエイティブとターゲティングを機械学習によって自動で判断し組み合わせ配信を行ないます。
その他
アカウント構成:1キャンペーン1広告セット
機械学習:期間は2~3週間、CV数は50CV/週が必要
推奨の配信方法は、まずは既存キャンペーンと並走し、効果を比較すること
新たな機械学習モデルを使用しているため、すでに成果好調でも改善が見込める場合も
▍メリット・デメリット
メリット
成果改善が見込める
従来と異なる機械学習モデルを使用しており、既存キャンペーンですでに成果が良くてもさらに改善の可能性あり
機械学習の期間が短い
アカウント構成が1キャンペーン1広告セットでシンプルな構造のため、機械学習に必要な期間が短い
クリエイティブ検証がより速く柔軟に
最大150本まで配信でき、LP検証・バナー検証、訴求検証、デザイン検証、フォーマット検証などが同時に可能
同じクリエイティブを、ユーザーに見飽きられて広告配信効果が悪化することを防げる
デメリット
ターゲティングの指定ができない
ほとんど自動で配信のため、分析がしづらい
▍注意点
ASCができないアカウントもある(※管理画面で実施できるか確認できます)
最適化地点に購入(purchase)しか選べず、購入(purchase)タグを埋めている必要がある
CVユーザーの除外ができない
ただし、リスト数が1,000を超えている場合「既存顧客(リターゲティング)」を設定できるので、そのリストを配信割合を0%にすれば除外可能
事例|パフォーマンス向上!
① 女性向け商材・アパレル・単品通販|新しいユーザーを獲得し、獲得単価50%改善
デモグラターゲティングと同じ日予算で並行配信
女性用商材のため、性別を区切ることができないのが懸念でした。
しかし、Metaから男性だと認識されているユーザー(※実際に男性とは限らない)で、安い獲得単価(CPA)で獲得ができ、年齢に関しても、今まで配信していなかった若年層で安価に獲得に結びつきました。
結果として獲得単価(CPA)は通常広告の半分ほどに改善しました。
② 女性向け商材・来店系|女性向け商材で、目標獲得単価の3分の1
ASC以外では、①と同様に女性用商材で店舗のない地域もあるため、性別や地域を区切って配信していました。獲得単価(CPA)の悪化を想定していたんです。
しかし、来店予約にしっかり結びついており、初動から目標獲得単価(CPA)の3分の1以下で獲得に結びつきました。
また、ASCではクリエイティブが最大150本入るという特長を活かし、今までできていなかった複数のLP検証を同時に実施しました。
現在では配信額も伸び、常時100本以上の広告を配信しています。
🎊ソウルドアウト内での成功確率は、75%
3/22時点で、ソウルドアウト内で導入している案件でASCの成功確率を集計しました。
「成功」と判定できなかった案件は、
開始直後はよかったが、獲得単価(CPA)が高騰してしまい停止
クリエイティブの差し替え基準と頻度を修正して再挑戦
獲得単価(CPA)はかなり改善したものの、CVユーザーの属性が希望と合わず停止
開始後、既存のターゲティング配信(デモグラターゲティング・興味関心など)も成果が悪化し停止
比較的新しいアカウントだったため、学習データがたまっておらず、ASCでオーディエンスに満遍なくリーチ。既存のターゲティング配信とASCでユーザーが重なってしまったのでは、と推測
などの考察がされています💡
ASCのポイント
クリエイティブはできるだけ多く配信
これまでは、広告セットあたり6広告が推奨とされていました。しかしASCでは、静止画・動画・カルーセルといった様々なフォーマットの使用と、クリエイティブの量も多いほど良いとされています!
商材の獲得単価や日予算にもよりますが、通常広告の2倍以上のクリエイティブを入れている場合が多いです。ある案件では、日予算が大きいこともあって、100広告を常時配信しています。
また、DPA(ダイナミックプロダクトアド、動的広告)が合う商材であれば、DPAも静止画・動画と一緒に配信しましょう。あるアパレルECの案件では、ASCにDPAを追加後、配信量(表示回数)の約97%をDPAが占め、ROASが大きく改善しました!
ASCの成果が悪化した際も、基本的には改善できるレバーがクリエイティブのみなので、“勝ちクリエイティブ”がある程度見つかっている状態や、クリエイティブの用意が多いほうがより安心できそうです。
スピーディーなクリエイティブ検証を
例えば、これまでLP検証をしようとすると、LP AとLP Bで広告セットをわけて配信し、成果の良かった方を残す、という流れでした。しかしこの場合、新しいLPを配信するにも、広告セットをわけることでCVが分散してしまい機械学習がかかりにくく、検証に時間がかかってしまっていたんです。
ASCは、1キャンペーン1広告セットのシンプルな構造。バナー検証やLP検証が一気にでき、機械学習に必要な時間が短くなりました。
Facebook・Instagram広告運用は、よりクリエイティブ勝負の時代になってきたといえると思います🔥
従来キャンペーンとの並走を推奨
Meta社曰く、「配信比率は5:5がいいのでは」とのこと。ですがまだ明確にはわかっていないようです…ですので、成果の良いキャンペーンに配信を寄せていいと考えています。
学習の観点からは“並走”がよさそうなので、最低でも「ASC+1従来キャンペーン」で配信を始めてみましょう!
少額からでもチャレンジする価値あり◎
ノンターゲティングで機械学習に任せ、確度の高いユーザーへ配信するのが◎
5/15追記:【最新】成果事例✨
“タグの発火”で性別のターゲティングをコントロール
案件:美容・来店促進・ターゲットは男性
課題:ASCにおいて男性からのCVをメインで獲得する
問題:女性のCVユーザーが9割以上
💡施策:ASCの最適化地点である「購入タグ」の発火地点を変更
※ASCにおいて、運用上の最適化地点におけるのは「購入イベント」のみの仕様
※実際のCVは、来店予約完了地点で発火させた別イベントで計測
*ASCのためにアカウントのCV指標を変更した、というイメージです
▼CV内訳は下記のように
(CV数が少ない場合は成果が出にくいと考えられるので、別の手法をおススメします💦)
さいごに
ここまでお読みいただきありがとうございました。
相性のいい業種・業界は、多品種ECやアパレルECとされていますが、社内ではリード系やBtoBや不動産といった様々な業種・業界で成果事例が出てきています!社内では導入案件がかなり増えてきており、店舗来訪や単品通販など、クリエイティブを頻繁に入れ替える必要のあるような案件でも、成果が出ています!
ASCにチャレンジする際は、設定自体に特別必要な準備なしでOKです。既にあるクリエイティブやダイナミック広告用のフィードで対応可能です。
ぜひお気軽にご相談ください!
👇 以前、ナノ・ユニバースさんでインタビューを受けました!こちらもご覧ください。