広告を通じてコンバージョン効果を高めながらコストを抑えるには？

業界に不慣れな方にとって、広告の課金モデルは混乱しやすいかもしれません。CPC、CPM、CPA、CPL、CPS、CPR などの概念をより明確に区別するために、編集者は例を使用して説明します。

シナリオ: 出張でホテルに宿泊している

➤ 夜、初めてホテルに入ったとき、ホテルがどのようなサービスを提供できるかを確認したかったので、関連するパンフレットをいくつか集めました。これを精密広告（プラットフォーム、時間、群衆）と呼びます。

➤ カードを見ただけで、これは CPM (インプレッション) と呼ばれます。

➤ 興味がある場合は、歩いてカードを手に取ってください。これは CPC (クリック) と呼ばれます。

☞☞☞ ここがポイントです！

➤ カードを何度も見ているうちに、ついに誘惑に抗えなくなり、カードに記載されている相談番号に電話をかけてしまう。これを CPA（行動）と呼びます。

➤ 電話がつながる前はまだ緊張していましたが、「こんにちは、いかがなさいましたか？」という挨拶でパスタを注文することにし、ウェイターがパスタを持ってきてくれました。これは CPS (トランザクション持続性) と呼ばれます。

➤ この麺が美味しいと感じ、突然隣に住んでいる親友の王さんを思い出しました。諺にあるように、お金持ちになっても友達を忘れてはいけないので、この美味しい麺を彼に勧めなければなりません。これを CPL (潜在的リード) と呼びます。

➤ この素晴らしい瞬間を記録するために、カメラでプロセス全体を録画し、ビデオを将来の思い出のために保存します。これを CPD (ダウンロード) と呼びます。

➤ サービス後、気分が良くなり、アンケートに記入してサービスを評価し、満点を付けます。これを CPR (Careful Response) と呼びます。

しかし、具体的な広告では、これらの支払いモデルをどのように合理的に選択すればよいのでしょうか?広告主がコストを管理し、コンバージョン結果を向上させるためにどのように役立ちますか?

その前に、従来の入札モデルで目標の配信結果を達成するために広告主が一般的に直面する 3 つの大きな問題点を理解しましょう。

➤ 入札の難しさ

どのように合理的に入札するかはオペレーターの経験に依存し、配信効率は低く、効果は保証されません。

➤ アクティベーションとコンバージョンのコストは制御不能

クリックスルー率が高いということは必ずしもコンバージョン率が高いということではなく、コンバージョンコストは制御できません。

➤ 衝動的な行動が困難

コンバージョンコストは制御できないため、広告主が売上を伸ばす必要がある場合、コストの上昇や予算の無駄を心配し、安心して売上を伸ばすことができません。

oCPAとは何ですか?

上記の問題を解決するために、ビッグデータインテリジェントアルゴリズムに基づいた新しい入札方法であるOCPAが導入されました。

コンバージョン推定モデルを使用して、広告主が提供する最適化目標と入札に基づいて、各クリックのコンバージョン値をリアルタイムで推定します。推定結果に基づいて自動入札が行われ、クリックごとに手数料が発生します。同時に、蓄積された広告コンバージョンデータに基づいてコンバージョン推定モデルが自動的に最適化され、広告の効果を継続的に向上させます。

oCPA を正しく使用するにはどうすればいいですか?

➤ コンバージョンデータをレポートし、目標データ量を達成

システムは、広告を見た後にどのオーディエンスがコンバージョンする可能性が最も高いかを正確に推定するために、十分なコンバージョンデータを取得する必要があります。コンバージョンデータが包括的であればあるほど、配信効果の最適化に役立ちます。コンバージョンデータが不十分な場合は機械学習段階に入り、その間にoCPA広告のコンバージョンコストは大きく変動します。

➤ 配信にはoCPAを使用する

目標データ量が達成された場合は、oCPA を使用して新しい広告を作成するか、元の CPC 広告を oCPA に変換することをお勧めします。

➤ oCPA と CPM

従来の CPM コンバージョン量とコンバージョンコストは制御不能です。パブリッシャーはコンバージョン量を確保するために盲目的に露出を増やすことしかできず、その結果、コンバージョンコストが急激に増加します。比較すると、oCPA は実際の効果のフィードバックに基づいて次の oCPA 入札を最適化し、コンバージョン量とコンバージョンコストのバランスを実現します。

➤ oCPA と CPC

CPC と比較して、oCPA はアクティベーション率を推定し、より多くのアクティベーションを獲得できます。

oCPA と CPC 配信効果のシミュレーションチャートから判断すると、同じアクティベーション量の条件下では、CPC 配信方法の広告のアクティベーションコストの方が高くなります。

➤ oCPAが解決する問題

簡単に言えば、oCPA は、制御可能なアクティベーションコストで、継続的かつ安定的にアクティベーションを獲得し、アクティベーション率を向上させることができます。

oCPC とは何ですか?

oCPA に加えて、もう 1 つのスマート入札方法である oCPC (Optimized Cost Per Click、ターゲットコンバージョンを最適化したクリック入札方法) があります。

これは、広告主が広告目標を選択して設定し、目標コンバージョン価格を指定できることを意味します。広告システムはクリックスルー率とコンバージョン率を推定し、コンバージョンする可能性が最も高いユーザーに広告を表示し、コンバージョンコストが広告主の目標入札額に可能な限り近づくか、それより低くなるようにします。

➤ コンバージョン目標

広告主の目標に基づいて、コンバージョンは一般的にアプリのダウンロードとリード広告プランの 2 つのカテゴリに分類されます。アプリダウンロードのカテゴリーは、コンバージョンファネルに応じて、ダウンロード完了、インストール完了、アクティベーション、アプリ内イベント、登録、支払いの 6 つのコンバージョン目標に分かれています。リードベースの広告プランのコンバージョン目標は比較的豊富で多様であり、主にフォームの送信、電話（クリックして通話、確認して通話、有効な接続）、オンライン相談（クリックして相談、有効な相談）、 WeChat のコピー、製品購入などが含まれます。

➤ コンバージョン入札

現在、Toutiaoプラットフォームには、スマート配信と2段階配信の2つの入札方法があります。 2 つの配信方法の違いは、CPC 配信のコールドスタートフェーズが必要かどうかにあります。スマート配信では、現在のコンバージョン目標に対してのみ入札する必要があります。2 段階の配信では、クリック入札 1 つとコンバージョン入札 1 つの 2 つの入札があります。クリック入札は、CPC コールドスタート配信フェーズで使用されます。

インテリジェント配信は、プラットフォームのコンバージョン率を推定する能力の継続的な改善に基づいています。成熟した広告経験を持つ広告主の場合、一部の情報フロープラットフォームが対応する広告プランのコンバージョン率をすでに適切に予測できる場合、スマート配信を選択して、最初の段階での高額な調査コストを回避することができます。

OCPCの基本原則

コンバージョン入札は、価値入札と堅牢な入札という 2 つの基本原則に基づいています。価値入札とは、広告の ROI ターゲット範囲を評価して入札範囲に変換することを意味し、安定入札とは、受け入れ可能な入札範囲内で小さな調整を行い、大きな変更を避けることを意味します。

➤ クリック率とコンバージョン率の推定

クリックスルー率 = クリック/表示、コンバージョン率 = 変換/クリック。

oCPC配信の推奨事項

➤ 露出度が高く、クリック率の高い素材を選ぶ

過去に高い露出と高いクリック率を達成した広告素材を選択し、十分な売上が得られなかったり、第 1 フェーズの配信サイクルが長すぎるなどの問題を回避するために、クリック入札は比較的高く設定することをお勧めします。

➤ クリック入札とアクティベーション入札を適切に設定し、低すぎる設定は避ける

価格のレベルは、得られるコンバージョン数に影響します。配信には現実的で合理的なコンバージョンコストを設定することをお勧めします。目標価格を低く設定しすぎると、一部のコンバージョンを逃し、入札で高品質のトラフィックが失われ、ボリュームさえも達成されません。

➤ 最初の段階では、データの蓄積が閾値に達するまで辛抱強く待ちます

最初の段階では、十分なコンバージョン量を獲得し、システムがコンバージョン率を正確に予測できるようにするために、CPC入札に応じて広告を配置します。そのため、コンバージョンコストはまだ安定していない可能性があるため、データが蓄積されるまで辛抱強く待つ必要があります。コンバージョン量が一定量に達すると、システムは第 2 段階に入り、目標コンバージョンコストに基づいてインテリジェントな配信を実行します。最初の段階で蓄積された変換データが多いほど、予測結果の精度が高まります。

➤ 第2段階では、広告設定を変更する際には注意し、クリエイティブの最適化を継続します。

システムには制限があります。第 2 段階に入った後は、第 1 段階のコンバージョンデータに基づいて配信が自動的に最適化されるため、広告設定を変更しないことをお勧めします。広告設定を変更すると、推定モデルの精度に影響します。