最近、Web広告を運用するうえで「自動入札」という仕組みが注目されています。
広告の入札価格を自動で調整できるので、手間を減らしながら運用できる便利な機能ですが、「本当に効果があるの？」「どうやって使えばいいの？」と疑問に思う方も多いのではないでしょうか。
今回は、自動入札の基本からメリット・デメリット、設定方法や活用のコツまで、初心者の方でも理解しやすいように解説します。
最近では機械学習の技術が急速に進歩し、従来よりも精度が上がっているため、より効率的に成果を上げやすくなっていますので、広告運用の効率を上げるヒントとして、ぜひ参考にしてみていただければと思います。
自動入札とは？
自動入札とは、広告の入札単価を媒体（Google 広告やYahoo!広告など）が自動で調整してくれる仕組みのことで、あらかじめ広告主が設定した目標（コンバージョン単価・クリック数の最大化など）に応じて、機械学習を活用した入札調整が行われます。
通常、広告運用では入札単価をこまめに調整する必要がありますが、自動入札を使えばその作業を大幅に減らすことが可能で、広告運用の負担を軽くしながら、効率的に成果を上げたい方にとって、非常に便利な機能と言えると思います。
自動入札と手動入札の違い
Web広告の入札方法には、大きく分けて自動入札と手動入札の2種類があります。
自動入札
- 特徴：入札価格を媒体が自動で調整
- メリット：
- 運用の手間が減る
- 機械学習によって最適化が進む
- 広告成果の向上が期待できる
- デメリット：
- 自由度（細かい調整）が低い
- 学習期間が必要
手動入札
- 特徴：入札価格を運用者が手動で調整
- メリット：
- 狙ったキーワードにピンポイントで投資しやすい
- 細かい運用が可能
- デメリット：
- 調整の手間がかかる
- 専門的な知識や経験が求められる
どちらを使うべきかは、広告の目的や運用スタイルに左右されるため、まずは自動入札を試してみて、必要に応じて手動入札と組み合わせるのも一つの方法だと考えます。
自動入札のメリット
入札調整の手間が減る
自動入札を使えば、手動で入札価格をこまめに変更する必要がほとんどなくなり、広告の成果や競合状況をもとに、媒体側が最適な入札額を自動で調整してくれるため、運用担当者の負担を大幅に軽減できる点が大きな魅力です。
広告効果の向上が期待できる
自動入札は、媒体側の機械学習によって日々改善されていき、学習が進むことで配信の精度が上がり、より効果的な運用がしやすくなるのです。
学習期間は通常2〜4週間程度と言われていますが、この間を過ぎると精度が上がりやすく、結果的にクリック数やコンバージョン数が増える可能性が高まります。
ほかの業務に集中できる
入札調整の手間が減る分、クリエイティブの改善やデータ分析など、より重要な業務に時間を割けるようになり、特に少人数体制の企業や、担当者一人で複数の業務を兼務している場合などは、その効果を実感しやすいと思います。
最新の機械学習技術によりさらに精度が向上
ここ数年で、GoogleやYahoo!といった媒体が自動入札に用いている機械学習アルゴリズムが大きく進化しています。
- ユーザーの検索履歴や行動履歴といった膨大なデータをより正確に解析できる
- 時間帯や地域、デバイスなど、複数の要素を掛け合わせて最適な入札額を計算
- 更新頻度やリアルタイム性が向上し、状況の変化にも柔軟に対応
これらの進化によって、以前は自動入札でうまく成果が出なかったケースでも、最近は同等かそれ以上のパフォーマンスが発揮できるようになっています。
実際の運用事例でも、手動入札と遜色ない、あるいはそれ以上の結果を出しているケースが増えてきました。
「昔の自動入札はイマイチだった…」という印象を持っている方も、最新の機械学習にアップデートされた今だからこそ、改めて試してみる価値があるかもしれません。
自動入札のデメリット
効果が安定するまで時間がかかる
自動入札は、前述のとおり機械学習によって最適化される仕組みで、2〜4週間ほどの学習期間が必要となるため、導入直後は成果が安定しにくく、クリック単価が一時的に高騰することもあります。
データが少ないと精度が下がる
自動入札は、ある程度のデータが集まらないとうまく学習が進みません。
新規キャンペーンなどで、コンバージョンデータやクリックデータが十分に蓄積されていない状態だと、最適化が進まず期待した成果が出にくいケースがあると言われています。
【媒体別】自動入札機能の種類
Google 広告の自動入札機能
- クリック数の最大化：できるだけ多くのクリックを獲得するよう調整
- コンバージョン数の最大化：コンバージョン（成果）を増やすように調整
- 目標コンバージョン単価（tCPA）：設定した単価内でコンバージョンを獲得
- 目標広告費用対効果（tROAS）：投下予算に対して最大限の売上・利益を目指す
- コンバージョン値の最大化：高価値のコンバージョンを狙う
- 目標インプレッション シェア：広告が表示される頻度や場所を重視
Yahoo!広告の自動入札機能
- クリック数の最大化
- コンバージョン数の最大化
- ページ最上部掲載
- 広告費用対効果の目標値
- 拡張型クリック単価
Yahoo!広告の場合、検索広告とディスプレイ広告で利用できる自動入札機能が異なるので、事前にどの機能が使えるかを確認することが必要です。
自動入札の設定方法（Google 広告の場合）
ここでは代表的な例として、Google 広告における自動入札の設定手順を紹介します。
- キャンペーンを選択
Google 広告の管理画面で、設定したいキャンペーンを開きます。 - 入札戦略を変更
「入札戦略」の項目から、希望の自動入札方式を選択します。 - 目標を設定
目標となるコンバージョン単価（tCPA）や広告費用対効果（tROAS）などを入力します。 - 保存して完了
設定を保存すると、そのキャンペーンに対して自動入札が適用されます。
複数のキャンペーンをまとめて最適化したい場合は、「ポートフォリオ入札戦略」を活用するのがおすすめで、複数のキャンペーンを一括で管理・最適化できます。
自動入札を効果的に活用するポイント
アカウント構成を整理する
自動入札をうまく機能させるには、広告グループやキャンペーンが適切に整理されていることが重要です。
同じターゲット・同じ商品なのにキャンペーンや広告グループが必要以上に細分化されていると、データが分散して学習効率が落ちることがあり、なるべく重複を減らして運用することが重要です。
学習期間をしっかり確保
最低でも2〜4週間ほどは様子を見て、成果が不安定だからといって設定をコロコロ変えないことが大切で、機械学習がリセットされると、また一から最適化し直さなくてはならず、思うように効果が安定しなくなってしまいます。
キーワードの追加は慎重に
運用中にキーワードを大幅に追加すると、学習し直す必要が生じて一時的に広告効果が落ちる場合があり、新しいキーワードを追加したい場合は、少しずつ試しながら運用すると良いと言われています。
自動入札をうまく活用すれば、広告運用の負担を減らしつつ、より効率的に成果を上げることができ、特に最近の機械学習の進化により、以前以上に精度の高い入札調整が期待できるのが魅力です。
導入後すぐに結果を求めるのではなく、学習期間を意識しながらじっくり運用していくことがポイントとなります。
自社の運用スタイルに合わせて、自動入札と手動入札をバランスよく使い分けることで、より柔軟で効果的な広告運用ができると考えます。
小規模ビジネスや広告担当者のリソースが限られている場合でも、最新の機械学習技術を活用することで、大手企業に負けない成果を狙うことが十分可能だと考えています。
参考記事
・https://www.ad-flex.com/column/adflex-column/2021120351892/