みなさん、こんにちは！ジーニアスウェブの大木です。
さて今回は、Googleが理想として掲げている「GORINプロジェクト」について説明したいと思います。
Google広告も自動化がどんどん進んできています。この自動化を最大限に利用するために掲げられているのが「GORINプロジェクト」です。
Google広告を上手に学習させるためのアカウント構造や効率の良いデータ蓄積の方法など、自動化をするには重要なことばかりです。
まず、GORINプロジェクトは下記5つの構成要素でできています。
1．アカウント構成
2．リーチ
3．ターゲティング
4．広告フォーマット
5．効果測定
目次／このページでわかること
1．アカウント構成
まずは、アカウント構造を単純化すること。
今までのアカウント構造は、マッチタイプごとに広告グループを分けたりするなど細かすぎる、データがたまりにくいアカウント構造になっているものが多かったと思います。
機械学習させていくためにはデータ量が必要になってきますので、広告グループを最小限にまとめることにより、データもたまりやすく、機械学習しやすいアカウント構造にする必要があります。
また、広告グループ内に入れる広告は3～5本が推奨とされています。
2．リーチ
リーチを最大化させ、自動化のためのデータの蓄積を行うこと。
機械学習をさせるにはできるだけ多くのデータが必要になります。
検索パートナーにも配信させたり、予算によるインプレッションシェア損失率0％に近づけたりしてリーチを広げ、データのもととなるものを蓄積させるようにしましょう。
3．ターゲティング
適切なターゲティングで、ユーザーのニーズやタイミングに合うように広告を配信すること。
ただ単にリーチを広げるだけ広げてしまったら、無駄な広告費を使ってしまう可能性があります。広告配信したいユーザーを見極めてターゲット設定をしていく必要があります。
ターゲットユーザーの年代や居住地、広告を配信する時間帯など、適切な設定を行いましょう。
ここでは、検索向けリマーケティング（RLSA）や動的検索広告を使ったターゲティングも効果的な手法になります。
4．広告フォーマット
広告フォーマットの面を大きくして、上位掲載を目指す。
サイトリンク、価格表示オプションなど広告表示オプションを複数利用して視認面積を広げたり、掲載順位を上げてユーザーの興味を引く広告にしていきます。
そうすることによりクリック数が増加していき、機械学習に必要なデータが蓄積されていきます。
5．効果測定
効果測定については、それぞれの目的に合わせて行っていく必要があります。
ブランド認知の広告を出すのであれば、インプレッションを最大化させていくことが大切になりますのでインプレッションシェアを最適化させたり、販売が目的ならば、コンバージョン最大化を利用して改善させていく必要があります。
まとめ
最適なアカウント構造にすることにより、Googleの機械学習を最大限に利用することができます。
また、データが貯まりやすくなる構造なので広告の効果の判断もしやすくなりそうです。
アカウント構造を見直す際には、この構造を参考に組み立てを考えてみてはいかがでしょうか？
それでは！
