検索連動型広告の「検索クエリー」レポートの活用方法を説明した記事を意訳、というか要約。
元記事はアドワーズの「検索クエリー」データについて書かれていますが、当然スポンサードサーチにも応用可能です。
1. キーワード入札価格の最適化
キーワード入札価格の調整は、本来ならば十分な配信データに基づいて行われるべきですが、配信機会の少ないロングテールキーワードについては、データ不足によって入札価格の変更に着手しにくいという難点があります。そこで、複数の「検索クエリー」間に共通項を見出してパフォーマンス分析を行うことにより、個々のデータ不足を補うわけです。
例えば、取得した「検索クエリー」レポートの中で、「子供」関連の「検索クエリー」のパフォーマンスが総じて優れており、一方で「格安」系の「検索クエリー」の効果がいまいちであるとします。
であれば、コンバージョンの期待できる「子供」関連のキーワード（個々で分析するには配信データが足りないものも含む）の入札価格を一括で上げて積極的に上位掲載を狙いつつ、逆に「格安」系のキーワードの入札価格を下げて無駄な出費を削るという戦略が考えられます。
2. 除外キーワード（対象外キーワード）の拡張
取得した「検索クエリー」データの中で、コンバージョン率やCPAやROIが目標値に達しないもの、さらには明らかに自社の商品やサービスと一致しないものについては、「除外キーワード（対象外キーワード）」として登録します。
ただし「検索クエリー」個々のデータのみで判断するのは、それぞれの「検索クエリー」の配信データが十分でない場合にはあまり良いアイデアとは言えません。
やはり大切なのは、複数の「検索クエリー」の共通点を捉え、その本質的な部分に基づいて「除外キーワード（対象外キーワード）」を拡張してゆくという思考です。
3. ロングテールキーワードの拡張
いわゆる「ロングテールキーワード」を増やします。
ただし、闇雲に「ロングテールキーワード」入札を繰り返していると収集がつかなくなるので、一定の思考に基づいてキーワード入札を進めるべき。例を挙げます。
- 「検索クエリー」データを基にして、「論理的」かつ「段階的」にキャンペーンを拡張してゆく。最大限の効果を期待しつつも、キーワードや広告の数が「運用管理できる」レベルを超えないようにする
- 「部分一致」を「検索クエリー」データの生成ツールと見なし、そこから、自社商品やサービスに関連性のあるキーワードを「完全一致」「フレーズ一致」として入札する。そして、その終わりなき拡張サイクルを回し続ける
- クリックが集中（例えば全体の「10％」）している広告グループを、ロングテールキーワード生成用として特に重視する
4. 広告テキストの最適化
最適化された広告テキストを作成します。
まずは、個々の「検索クエリー」に対して、どんな広告が表示されているのかを確認します。適合性をさらに高められそうな事例があれば、その「検索クエリー」を新たな広告グループでキーワード入札し、最適化した広告を組み合わせます。
5. 新たな「ランディングページ」を作成する
最適化された「ランディングページ」を作成します。
流入数の多い「検索クエリー」については、キーワードとして入札した上で、個別にカスタマイズされた「ランディングページ」を用意すべきです。とくに、「クリック数」が多いのに「コンバージョン率」が低い場合、適切な「ランディングページ」を用意することで、コンバージョン獲得数が増加するという結果が期待できます。
6. SEO施策に活用する
「検索クエリー」データを基にSEO施策を行います。
検索連動型広告の入札キーワードとして有用な「検索クエリー」が見つかったのならば、そのキーワードでSEO施策を実施しない手はありません。とくに、コンバージョン率は高いが競合他社に見落とされがちなロングテールキーワードの場合、SEO施策によって少なくないリターンを期待できるはずです。
7. 見込み客を理解する
最後になりますが一番大切なこと。「検索クエリー」のデータを分析することにより、見込み客をより良く理解することができます。
見込み客が何を検索し、何を好み、何を必要とし、何を要求しているのか。「検索クエリー」のレポートデータを分析することで、顧客を深く理解し、適切なプロモーション戦略を立案することができるようになります。
まとめ
元記事の筆者が繰り返し強調しているのは、個々の「検索クエリー」を独立したデータとして見るのではなく、共通項で分類（原文では「theme」と言っています）して分析するという考え方。
そのほうが、より効率的かつ正しい判断が下せるということでしょう。
