検索広告の入札に関する最も包括的な分析！

現在、市場で一般的な検索広告は、Baidu Fengchao、Google のアドワーズ、Taobao Express など、基本的に入札取引モデルです。

前回は、人材業界向けの検索連動型広告商品「Refresh」をご紹介しました。Refreshは入札取引モデルではなく、回数課金制です。今日は、別の種類の検索広告であるトップ入札について引き続き説明します。

この検索広告の内部原理を説明して、検索広告の一般的な理解を深め、また人材紹介業界などの実際の垂直産業がどのように検索広告を利用して収益化しているかを理解できるようにします。

1. 検索広告とは何ですか?

簡単に言えば、検索エンジンにいくつかの単語を入力して検索したときに表示される広告です。

たとえば、下の図では、求職者が検索ボックスに検索語「営業マネージャー」を入力する部分を赤で囲んでいます。

検索をクリックすると、下の図の赤いボックスで示すように、営業職の広告がいくつか表示されます。これらのポジションは、入札上位の有料広告です。

率直に言えば、トップの座を競うのはガールズグループを選ぶプロセスに少し似ています。一連の広告は、夢を追う少女たちのよう。オーディションや有名人のコーチによる評価を経て、最終的にX人の練習生が選抜され、グループを結成してデビューする。

広告もこれらのレベルの評価を受ける必要があり、最終的に適切な広告が選ばれ、ユーザーに順番に表示されます。

2. 入札の意思決定プロセス

上位広告への入札の意思決定プロセスには、主に 5 つのステップがあります。これらの意思決定プロセスをわかりやすく表現し、検索広告の内部原理を皆さんと一緒に探っていきたいと思います。

決定1.ガールズグループオーディション募集：クエリの理解

すべてのタレントショーでスターメンターと会う前に、公開オーディションと採用登録が行われることはわかっています。広告にもそれが存在しており、この広告プロセスはクエリ理解と呼ばれます。

具体的な手順は何ですか?

ストップワードを無視してクエリをクリーニングします。たとえば、ストレージスペースを節約し、検索効率を向上させるために、クエリ内の意味のない空の単語を自動的に無視またはフィルタリングします。例えば、「的」「也」など。

単語の分割: ユーザーが [product manager] と入力した場合、クエリを分割する必要があります。[Product manager] は、クエリに対して [product][manager] に分割されます。

クエリ拡張: クエリ拡張には主に 3 つの一致モードがあります。

1. 完全一致:ユーザーのクエリ用語と広告主のキーワードが完全に一致することを指します。たとえば、ユーザーの検索語が [product] の場合、この広告が表示されるには広告主のキーワードが [product] である必要があります。
2. フレーズ一致:広告主のキーワードを完全に含むユーザーの検索語句を指します。たとえば、[広告主のキーワード] が [プロダクト マネージャー] で、[ユーザーの検索語句] が [シニア プロダクト マネージャー] または [シニア プロダクト マネージャー] の場合、この広告も表示されます。
3. 部分一致:部分一致を使用してキーワードを配置すると、ユーザーのクエリが広告主が配置したキーワードと関連性が高い場合にも広告が表示されることがあります。たとえば、広告主が設定したキーワードが「営業マネージャー」の場合、ユーザーが「営業担当者」を検索すると、広告も表示されます。

広告主が設定したキーワードとユーザーが検索した言葉は必ずしも完全に一致するとは限らないため、できるだけ多くのユーザーにリーチし、可能性を逃さないためには、クエリ拡張を行う必要があります。

クエリ拡張の目的は、広告主にとって関連性の高いクエリ用語を自動的に拡張し、広告主の購入トラフィックを増やすことです。

決定2.ガールズグループのオーディション：広告を探す

オーディションの後、採用条件を満たす女の子を見つける必要があります。広告についても同様です。広告ライブラリ内でユーザーの検索語句に一致するすべての広告を見つける必要があります。

たとえば、ユーザーが「営業マネージャー」を検索する場合、「営業マネージャー」の要件を満たす、または部分的に満たすすべての募集中の職種を見つける必要があります。

たとえば、次の表では、[営業マネージャー] と [営業担当者] の両方の広告が選択されますが、[JAVA エンジニア] はまったく関係がないため選択されません。

広告 01 と広告 02 のどちらがユーザーのクエリに関連性が高いでしょうか?広告 01 の方が広告 02 よりも関連性が高いことは直感的にわかりますよね?では、関連性をどのように測定するのでしょうか?ここで[転置インデックス]を導入します。

転置インデックスは、ユーザーが関連性を計算するために使用されます。まず、転置インデックスを作成します。

販売->[01,02]

マネージャー->[01]

代表者->[02]

たとえば、[Sales] が 2 つの広告に表示される場合、2 つの広告 ID (Ad 01 と Ad 02) に対応します。

たとえば、[Manager] が 1 つの広告にのみ表示される場合は、広告 ID は 1 つになります: 広告 01

…

関連性:

関連性は、[ユーザークエリ] が [広告キーワード] にどの程度関連しているかを示す指標です。

説明を簡単にするために、関連性スコアの簡単な計算式を示します。関連性スコア = [広告クエリに一致するキーワードの数] / [広告キーワードの合計数]

ユーザーが[営業マネージャー]を検索する例を見てみましょう。上記の式によると、広告01の関連性スコアは1、広告02の関連性スコアは0.5、広告03の関連性スコアは0です。

業界ではこのようなことは行われていません。広告の過去のクリックログから何らかの情報を抽出することは可能です。たとえば、これらのクエリでは、どの広告がクリックされましたか? 次の図に示すように、このすべての情報が抽出され、手動でラベル付けされます。各ラベルは関連するスコアに対応します。ラベルが添付された後、トレーニングデータの一部が作成されます。この時点で、教師あり学習を実行したり、より多くの機能を教師あり学習に使用したりできます。

決定事項3.ガールズグループ予備選考：広告フィルタリング

ガールズグループの予選ラウンドに来ました。この時点で、候補者のグループを脱落させる必要があります。どのような候補者が脱落するのでしょうか？話題も物語もなく、才能も理想もなく、かわいらしさもなく、体も背景もない...

広告についても同様です。削除にあたっては主に 2 つの考慮事項があります。

• まず、広告の関連性は十分ですか? 関連性の低い広告は除外する必要があります。例えば、上記のJAVAエンジニアは、ユーザーが探している[営業部長]とは全く関係がありません。表示されていても誰もクリックしないので、広告主は期待した効果が得られず、Cエンドユーザーには無関係な広告が表示され、ユーザー体験に影響を与えます。
• 2 つ目: 広告の入札額は十分に高いですか? 入札額が低い広告は除外する必要があります。あなたは私に100元もくれず、たった1元（赤ずきんの顔）しかくれませんでしたが、プラットフォームはまだ食べるためのお金が必要です...

決定4. メンター評価: 広告ランキング、TOPK広告を選択

予備選考が終わると、メンターとの面談が始まります。メンターは出場者に点数を付けて評価する必要があります。広告についても同様です。広告に点数を付けてランク付けし、最終的に TOPK 広告を選択して表示します。ここで、K は掲載される広告の数です。

選択された広告はどのようにランク付けされますか?通常、ランキングスコアを計算するには 2 つの次元を使用します。 1 つは広告自体の品質スコアであり、もう 1 つは広告主が提供する価格です。

ランキングスコア = 広告品質スコア * 広告入札

広告品質スコアはどのように計算されますか?これは企業秘密であり、通常は公開されません。この原則を表す簡単な式は次のとおりです: 広告品質スコア = 0.8 * クリックスルー率 + 0.25 * 関連性スコア。

一般的なクリック課金型広告では、クリックスルー率は機械学習モデルを通じて計算され、クリックスルー率と関連性スコアの重みはそれぞれ 0.8 と 0.25 になります。

そもそもなぜ広告フィルタリングを設計するのでしょうか?実際、これは、一部の出場者が十分に強くないのに、強力なスポンサーが背後にいて高額の入札をしてランキングポイントを上げているという状況を避けるためです。

すべてのランキングスコアが計算されると、すべての広告がランキングスコアに従って並べ替えられます。たとえば、広告を 5 つ表示する場合、TOP5 のランキングスコアを選択します。

決定事項 5. 広告料

広告ランキングは決まりましたが、広告主への課金はどのようにすればよいのでしょうか？入札額に基づいて広告主に料金を請求すべきでしょうか?いいえ、2番目に高い価格を請求します。

簡単に言えば、最高額入札者が商品を獲得しますが、2番目に高い入札額が取引価格として使用されます。

なぜ2番目に高い価格を使用するのですか? 2 番目に高い価格であれば、競売人が希望する価格を確実に得ることができるからです。なぜなら、手数料が入札額に基づいている場合、買い手は自身の利益を守るために心理的価格よりもわずかに低い価格で入札することが多いからです。 2 番目に高い価格を使用する場合、買い手は心理的価格と同じか、それよりわずかに高い価格で入札する可能性があります。

ここで、最終手数料の計算式を次のように示します。最終手数料 = (次の品質スコア / 現在の品質スコア) * 次の入札 + 1

上記の例を見てみましょう。現在、あなたが 1 位で入札額が 100 で、あなたの下の広告主が入札額が 80 の場合、実際の取引価格は 59 なので、あなたに 59 が請求されます。

実際のアプリケーションでは、購入者に入札は提供せず、価格帯、最低入札額、最高入札額を提供しました。これにより、購入者の利益が最大限に保護され、購入者は価格を変更するためにシステムに頻繁にログインする時間コストを節約できます。

例えば、購入者の入札額が71～100の場合、100が購入者の入札上限額なので、まず71で入札し、それが失敗した場合は100に達するまで1元ずつ追加で入札します。

結論

上記は検索広告の原則です。上位に入札します。時間の制約上、入札を推奨するルール、広告主が購入したワードパッケージを生成するルール（キーワードを個別に販売するのではなく、ワードパッケージとして販売します）、ワードパッケージを推奨するルールなど、広告主のバックエンド機能についてはまとめませんでした。

もし興味があれば、これについて具体的に話す別の記事を後日書きます。

プロダクトマネージャーとして、私たちは製品戦略とメカニズム設計に重点を置く必要があります。入札上位の製品を最適化するために、今後製品レベルでどのように設計すればよいでしょうか?

デザインによる価格圧縮のようなものですか?価格圧縮は、市場の状況に基づいて入札システムが望ましい方向に発展するように、より積極的に影響を与えることです。簡単に言えば、入札が非常に激しく、入札額は高いが品質が低い広告が多数ある場合、品質の重みを調整することでランキングに影響を与えることができます。

入札が十分に激しくない場合は、入札の重みを上げて競争を促進することができます。

たとえば、人材紹介業界では、春は繁忙期なので広告品質の比重を高めることができ、通常の閑散期には競争を促進するために入札の比重を高めることができます。