質を重視したスマート自動入札で売上と獲得数を最大化

廃車買取サービスを提供する同社では、スマート自動入札の入札戦略の一つである「コンバージョン値の最大化」への切り替えと BigQuery を導入することで、売上と獲得数を最大化しました。

廃車買取サービスを提供する同社では、約 5 年前より Google 広告を活用。検索広告で関連する様々なキーワードをカバーし、拡張クリック単価を成果に応じて手動で設定しながら、コンバージョンの獲得に取り組んでいました。しかしながら、大規模な運用を行う中で「車の種類やお客様によって、同じキーワードでも売上が全く異なる場合もある」（取締役 角田 裕典様）ため単価調整には限界があり、費用対効果の改善と、より精度が高い獲得が求められていました。

同社が最も重視する指標の 1 つである販売額を拡大すべく、コンバージョンの価値を重視したスマート自動入札に変更。目標広告費用対効果とコンバージョン値の最大化をそれぞれテストしました。前者では販売額に着目して機械学習を進めたものの、コンバージョンが思うように伸びなかったため、学習素材となるデータのボリュームや精度をブラッシュアップすることに。後者では BigQuery を導入し、約 1 か月間を費やしてコンバージョンに繋がりそうなモデルを定義。十分なテスト期間を設けて、コンバージョン値の最大化を目指して機械学習を推し進めました。そのほか、キーワードのマッチタイプで部分一致も積極的に採用することで、見込顧客との接触機会の増加も試みました。

コンバージョン値は 24% 増加し、顧客獲得単価 は 13% の削減に成功。「手動と違って自動の場合はやれることが決まっているため、工数を削減しながら成果も出て満足」と同社 取締役 高野 良太様。「BigQuery で、より最適なモデルを作りたい。ディスプレイや動画でも成功パターンを作っていきたい」と角田様は今後の展望を語っています。