【新機能】まるで人が運用しているかのようなリスティング広告の入札を行う「ヒト型ポートフォリオ」について

THREeサポートセンター

こんにちは。THREe開発担当です。

年明けからやや更新頻度が落ちていたこのブログですが、すべては本日のために準備をしておりました…!

ずっと準備を続けてきた新キャラが出ましたので、ご覧ください。

その名も、サードロイドです!!!!

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なぜ彼が生まれたのか…その誕生秘話はサービスサイトにも公開されてますので、ぜひご覧ください。

さて、ここから本題ですw

リスティング広告業界に金融工学を用いた高度なポートフォリオが生まれてから早や数年。

様々なベンダーがしのぎを削り、また、データサイエンスが業界の流行語大賞といっても過言ではない現代において、この「人の判断に近い」という開発コンセプトはまさにアンチテーゼと言えるでしょう。

(※開発者は中二病です)

既存の有力なポートフォリオはクラスタリング分析やベイズ推定など様々な統計手法を用いて予測モデルを作っていますが、運用者時代の感覚からいうと、どうしてもサンプル数が少ないキーワードへの入札などにおいては、精度が安定しない印象を受けることもありました。

開発者兼運用者がこういうことを公言するのも善し悪しだとは思いますが、本当の意味で厳密な「理想の入札額」を算出して運用することは、(特にサンプル数が少ない場合)不可能だと思っています。

なぜなら、最終的なクリック課金額は、競合の入札価格によって決まるからです。

確かに、キーワードの登録数に加え、それぞれのキーワードがもつクリック数(あとできればコンバージョン数)が十分にある場合は、予測モデルに従って入札したほうが「人の限界を超えた」成果がでる可能性が高いと考えます。

(データ数が多いということは、緩衝の幅があるからです。)

・・・しかし、キーワード数も、データ量も少ない場合はどうでしょうか。

このとき重要になってくるのは、戦略であると考えます。

 

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ちょっと例がよろしくないかもしれませんが、このようなイメージです。

キーワード数・データ量が少ないとき、優秀な運用者はデータ数が少ない中でもドラスティックに数字を動かして、自らデータを取りに行く運用を行います。

THREeでは「データ数が少なくても、できるだけ自然に動くようなポートフォリオを」というコンセプトのもと、サンプル数の少ないキーワードに対して必要以上の予測を作るのではなく、運用者が戦略を与えるプロセスと同じように入札を回すシステムにいたしました。

これは、代理店での運用経験をもつメンバーをかかえるロックオンだからこそ可能なことであり、世界的にも珍しい「運用者からのボトムアップ型」ロジックです。

この入札ロジックの詳細について公開はできませんが、サービスサイトから資料請求いただくと大まかな方向性はお見せできる資料をご用意しております。

皆様のお問い合わせをお待ちしております!

皆様のリスティング広告運用のパフォーマンスをより高めていただくために、今後もツールの立場から尽力してまいります。



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