Ads optimization
Automated Bid Optimization Software for Amazon Ads
How automated bid optimization works in Advigator
Advigator の Amazon Ads software がどのように入札を自動調整して、ACoS目標を達成しつつ広告費の効率を最大化できるのかをご紹介します。
What is a Bid?
Amazon Ads において “bid” とは、特定の keyword に対して1クリックあたり支払える最大金額のことです。投資対効果を最大化するためには、keyword ごとに適切な入札額を知ることがカギとなります。
たとえば パフォーマンスが低い keywords(売上につながりにくいもの)には低めの入札を設定して、コンバージョンが高い keywords には高めに入札し、検索結果の上位に表示されるようにしたほうがいいですよね。
高い入札額にするほど検索結果での露出が増えて、クリックが増え、最終的に売上が増える可能性も上がります。ただし、入札額を上げすぎるとクリック1回あたりのコストが高騰してしまい、商品価格次第では1回の売上を得るのに100ドルかかってしまう、といったようにACoSが持続不可能な水準になる危険があります。
逆に入札額を下げすぎると、検索結果の下のほうに表示されてクリックもコンバージョンも得られなくなってしまうこともあります。
Why is Bid Optimization So Challenging?
入札を最適化するコツは、各 keyword の コンバージョン率(クリックが実際の売上につながる割合)を理解することです。ところが、Amazon Ads ではこの情報が直接わからず、keyword ごとに適切な入札額を割り出すのが難しくなっています。
コンバージョン率が高い keywords なら多少強気に入札できるし、コンバージョン率が低い keywords は入札を下げたほうがいい、というのが基本ですが、コンバージョン率は一定ではありません。変動要因として、以下のようなものがあります:
- 過去データと将来の予測のズレ: 過去のコンバージョン率が必ずしも今後も続くとは限らない
- シーズナリティ: クリスマス前などのイベント時期や平日と週末などで大きく変わる
- データ不足: クリック数が少ないとコンバージョン率も正確に把握しづらい
- Campaign Type の違い: Sponsored Products と Sponsored Brands ではコンバージョン率が違う場合がある
- データの期間: 直近30日分のデータが、全体の傾向を反映していないこともある
How Does Advigator Optimize Bids?
Advigator は高度なアルゴリズムを使ってコンバージョン率を推定し、入札を簡単に最適化できるようにしています。具体的には以下のようなアプローチをとっています:
- 過去データ & 予測: 利用可能な過去データを分析して将来のコンバージョン率を予測。データが不足している場合はフォールバックの手法で精度を高めています。
- シーズナリティ & 変動対応: 季節変動や日ごとの需要変化も考慮して、現在の市場状況に合わせて入札を調整。
- データ不足への対処: 限られたデータでも推定を可能にし、新しい情報が入るたびに学習を継続。
- Campaign Type 別の調整: Sponsored Products、Sponsored Brands、その他の広告フォーマットごとに最適な入札を適用。
- 柔軟な期間設定: 複数の期間にまたがるデータを参考に、最も適切な履歴を使って入札に反映。
The Formula
入札額を計算する際、Advigator は次の式を使っています:
Bid = Conversion rate * Target ACoS * Average Order Value (AOV)
これは revenue-per-click bidding と呼ばれる手法で、ACoS目標とコンバージョンの可能性を踏まえて入札を設計できるようにするものです。
Do You Have to Calculate Bids Manually?
ぜんぜんそんなことありません!Advigator がすべて自動でやってくれます。このプロセスを説明したのは透明性のためで、実際にはソフトウェアが裏側で入札を調整してくれます。あなたはただACoSの目標を設定するだけでOK。あとは Advigator が Amazon Ads console で入札を自動調整し、常に効率よく Campaigns を回してくれます。
Advigator の自動入札最適化を使えば、広告のパフォーマンスを最大化しつつ、ビジネス拡大に集中できます。