男対。 マシン: PPC で勝っているのは誰?

PPC 最適化プロセス

そこで、機械と人間が各ステップでどのように機能するかを比較して、機械学習が得ているところ、人間が失っているところ、人間が不可欠なところを評価しましょう。

ストラテジー

成功する PPC アカウントは戦略から始まります。 まず、ビジネス モデルを検討する必要があります。 有料検索で達成したいことを特定し、ビジネス モデル内で目標を達成するための戦略を立てます。

機械学習は、パターン認識と相関に大きく依存しています。 機械は、情報なしでアイデアを思いつくのは苦手です。 それらが機能するためには、多くの入力が必要です。 しかし、人間は事前の知識を使用して、どのような状況でも適切な行動を決定することに長けています。 そのため、MIT Technology Review が明らかにしているように、人間は依然として機械よりも速く学習します。 戦略の領域は人間と密接に関係しており、機械は戦略を決定するのに苦労しています。 したがって、この分野では、人間が自動化を打ち負かします。

自動化の増加に直面して PPC ジョブを保護する方法について、Brad Geddes のウェビナーを聞いてください。

キーワード調査

キーワード調査では、ウェブサイト、オファー、人々の検索方法を調べて、広告を掲載する方法と場所を提案するキーワードのリストを作成します。

Google キーワード プランナー ツールは、ウェブサイトをスキャンして、キーワードをいくつか入力するだけで広告グループを提案します。 機械があなたのウェブサイトを知っていれば、多くのキーワード調査を行うことができます.

残念ながら、機械はニュアンスを理解していません。 宝石店の場合、高級ジュエリーのみを販売しており、コスチューム ジュエリーを販売していないことをマシンが認識しない場合があります。 マシンは幅広い提案を行うのが得意ですが、キーワードの調査には依然として人間によるレビューが必要です。

機械は、この分野で大きな進歩を遂げています。 動的検索広告を使用すると、検索クエリがウェブサイトと一致した場合に自動的に広告を表示できます。 不適切なクエリに対して検索広告が表示されることもありますが、マシンには、より多くのデータを取得するにつれてこれを修正する機能があります。 マシンが十分なデータを収集して、どの検索がユーザーを Web サイトに誘導するか、または変換しないかを理解すると、マシンはキーワード調査を完全に自動化できます。 最大の問題は、これが継続的なプロセスであり、機械がビジネスに役立つキーワードを学習するため、PPC エンジンに支払いを続けなければならないことです。 ほとんどの人は、マシンが学習する間にすべての組み合わせを試してお金を浪費するほど忍耐強くなく、予算も十分にありません。

これは、この領域がマシンにとって完全な勝利ではないことを意味します。 したがって、キーワードの調査は、人間のレビューとともに機械の提案の領域に分類されます。

広告の書き方

機械は上場企業の四半期報告書を書くことができます。 ボックス スコアを取得して、ニュース記事を作成できます。 実際、機械は昨年 10 億件以上の記事を書きました。

ただし、機械は広告コピーを作成できません。 機械は構造化されたデータに基づいて書くことはできますが、独創的なアイデアを生み出す創造性に欠けています。

マーケティングとは、人とのつながりです。 優れた広告ライターになるには、共感力があり、ビジネスに精通している必要があり、言語をうまく使いこなす必要があります。 機械で書かれた広告を見たことがありますが、ひどいものです。 人間は地滑りによってこの地域の機械を打ち負かしました。 機械には、人々に伝えるために必要な想像力と感情的な理解が欠けています。 優れた人間のライターは有料検索全体で依然として高い需要があり、機械が人間であることの意味を理解できるようになるまで、需要はあり続けるでしょう。

広告のテスト

広告のテストは、市場を効果的にターゲットに設定し、貴重な時間とリソースを節約できるため、重要です。 広告のテストには、次の 4 つの高レベルのコンポーネントがあります。

1. 現在の広告のバリエーションを作成する
2. 広告の斬新なアイデアを思いつく
3. テストが行​​われていることの確認
4. 広告の勝敗をデータで判断

機械はこれらのうち 2 つしか実行できません。 マシンは、現在の広告を調べて、テスト用の調整を提案するのが得意です。 別の動詞や形容詞を使用したり、広告内の行を入れ替えたり、既存のコピーに基づいて変更を加えたりすると、機械が提案をしてくれます。

ただし、創造性や新しいアイデアの発見に関しては、機械には能力がありません。 前述したように、これは人間が優れているところです。

広告グループに 2 つ以上の広告があることをマシンが判断し、自動的にデータの調査を開始して、勝者と敗者を決定します。 人間は、テストが実行されていることをマシンに伝えるような単純なことで時間を無駄にする必要はありません。 したがって、機械を使用すると、プロセスの合理化に役立ちます。

優れた広告テストは、収集されたデータにしっかりと根ざしています。 マシンは、最小データ、統計的有意性を自動的に計算し、勝者と敗者がいるときに警告を発します。 現在、すべての広告テストでこれを自動的に行う会社があり、時間とお金を節約できます。

広告のテストは、人間と機械の両方が主導する分野です。 したがって、このエリアは引き分けと宣言する必要があります。 広告のテストを成功させるには、両方が必要です。 創造性と戦略は人間から生まれます。 データはマシンから取得されます。

入札

機械が支配する分野を 1 つ挙げるとすれば、それは入札です。 入札では、人間が定義した戦略を採用し、目標とする広告費用対効果 (ROAS) や獲得単価 (CPA) などの目標戦略に基づいて入札単価を変更します。

10 年前、人間は入札を手動で行ったり、入札を行うために非常に高価なサードパーティ製ソフトウェアにお金を払ったりして、多くの時間を無駄にしていました。 現在、機械がこれを引き継いでいます。 ほとんどの企業は、入札単価の設定に 1 日を費やすことはなく、他の分野に注力することができます。

入札はパターン認識と統計に基づいているため、これは機械学習の最適な用途の 1 つです。 マシンは、以前の行動と、そのキーワード、広告、およびランディング ページの組み合わせの統計に基づいて、ユーザーが広告をどのように操作するかを簡単に判断できます。

報告

レポートには、マーケティング戦略をよりよく理解するためのデータ収集が含まれます。 レポートには 3 つのフェーズがあります。

1. レポートの定義
2. データをレポートに入れる
3. データの解釈

機械は、あなたが知りたいことを知ることができません。 したがって、レポートの定義はユーザー (人間) 次第です。 ただし、レポートが定義されると、定期的に何度もデータを挿入する必要があるため、次のステップは簡単に自動化されます。

Google Data Studio などの製品は無料で、レポートを定義すると自動化できます。 レポートにサードパーティの統合が必要な場合は、これを完全に自動化できる他の企業があります. レポートは繰り返し可能なタスクです。 レポートが定義されると、あとは機械が処理します。

マシンが失敗するのは、データの解釈方法を理解することです。 機械は一連のデータを取得して、その周りにストーリーを構築することはできません。 データのコンテキストを理解していません。 レポートを自動化する必要がありますが、これは分析チームがデータをフォーマットする時間を節約するだけです。 ただし、その主な目標は、そのデータがマーケティング活動について何を伝えているかについて有意義な洞察を提供することです。

報告の 3 つのフェーズのうち 2 つで人間が必要であるため、この分野では人間が有利です。 ただし、マシンはタスクを自動化して、人間がデータをより適切かつ正確に解釈できるようにするのに役立ちます。

劇的な変化

この記事を書いているのは3月。 「ブラック フライデー セール」を検索すると、11 月のブラック フライデーに行われるセールを宣伝する広告が表示されます。 ランディング ページを見ると、ページが存在しないことを示すエラーが表示されるか、取引に関する詳細が含まれていないページが表示されます。

人間は、広告が 3 か月以上前に期限切れになった取引を宣伝してはならないことを知っています。 ただし、マシンはそうではない場合があります。 機械は、期間などの単純な要素に基づいて関連性がなくなったと推測するのではなく、キーワードや広告のパフォーマンスが低下していることを学習する必要があります。 ブラック フライデーの取引に関する検索が減少したため、マシンが分析するデータが少なくなりました。 これにより、マシンはこの用語がもはや変換されないことを最終的に理解し、それに応じて調整するのに時間がかかります。

最終的に、機械は数年にわたって収集されたデータを使用して、このようなことを理解できるようになります。 現時点では、彼らはそのようなレベルの知性に達していません。 何か新しいことに挑戦したり、季節やセールの時期が急に止まったりするなど、劇的な変化が起こると、人間が介入してマシンに指示を出す必要があります。 このラウンドは男が勝ちます。

マシンのオーバーライド

ランディング ページの 1 つが破損して数日間ダウンした場合、マシンはコンバージョンが減少したことを認識し、入札単価を引き下げます。 入札単価が十分に引き下げられると、広告は 2 ページ目に表示されます。 2 ページ目では、広告がクリックされることはめったにありません。つまり、データがほとんど入ってこないということです。

広告がページ 2 に配置された後、ページが破損していることをすぐに判断して修正できます。 残念ながら、マシンはまだデータが来るのを待っているので、あなたが何かを修正したことを認識していません.

データが流れていないため、広告は 2 ページ目に留まり、人間の介入なしでは以前の位置に戻ることはありません。

人間が介入しなければならない場合があります。マシンのアルゴリズムが壊れたり、リセットする必要がある場合、データをクリーニングする必要がある場合、不適切なパターンを見つけ始めた場合などです。 機械はまだ自己制御できるほど知的ではないため、機械を監査してオーバーライドする行為は明らかに人間の責任です。 明らかに、この分野でも人間が有利です。 機械は自律的ではありません。

PPC とあなたの未来

PPC のさまざまな側面を調査した結果、いくつかの明確な傾向が明らかになりました。

人間は次の点で優れています。

• ストラテジー
• 創造性
• データの解釈
• 共感
• 予備知識の使用
• マシンの監査

コンピュータは次の点で優れています。

• パターンの認識
• あらかじめ定義された一連の基準内で回答を与える
• データ計算
• 反復可能なタスク

あなたの仕事が機械の得意分野に集中している場合、仕事の安定性は低く、PPC での将来を再検討する必要があります。 あなたの仕事が人間の得意分野に集中している場合、仕事の安定性は高くなり、PPC での将来は有望です。

ほとんどの仕事には進化の道があります。 あなたの現在の仕事は機械が得意とするものかもしれませんが、人間が機械に勝る仕事に変える方法を自問する必要があります。

たとえば、あなたの仕事が月次報告書をまとめることである場合、機械はすでにあなたの仕事をすることができます. したがって、人間性に基づいて長所をアピールすることが重要であり、それにはデータの解釈が含まれます。 レポートを作成する人から、レポート データを解釈する人に進化させるのが良い戦略です。 ここでは、データを使用してストーリーを伝えることができるため、会社の新しい創造的な戦略を形成するために使用できます。

機械はますます賢く、より強力になるだけです。 しかし、彼らには人間的な特徴が欠けています。 マーケティングとは、人間と人間がつながることです。 人間は不合理で、感情にあふれ、素晴らしく創造的です。 これらの特性を受け入れます。

あなたの仕事が人間とつながり、人間が得意なことを示すことであると確信すれば、機械を打ち負かして、PPC で長く成功したキャリアを楽しむことができます。