今日はMeta広告でテストする際の考え方について書いてみたいと思います。
Advantage+：AIによる運用の拡大
最近ではMetaもAIに運用を任せる「Advantage+」の機能を拡大しています。
私たち運用者としては、自分でたくさんテストしまくるというよりも、できるだけAI任せで運用するほうがパフォーマンスが高くなる傾向にあります。
1年前ほどですが、過去に広告代理店さんが入っていたという広告アカウントを見せて頂きました。
すると、1つのキャンペーンに対して大量の広告セットがぶら下がっていて、類似オーディエンスの％ごとに広告セットが分けられていました。
1つのキャンペーン
┗類似オーディエンス1% ┗類似オーディエンス3% ┗類似オーディエンス5% ┗類似オーディエンス7%
Marinこれは極端かもしれないですが、類似オーディエンスの％ごとに分けられてテストされていたのには驚きました。
確かに今のようにAI機能が出る前は、広告代理店さんは様々なオーディエンスを細かく分けて大量の広告セットをそれぞれテストしていたと思います。
類似オーディエンスの％によってもパフォーマンスが変わることがあるので以前にはそのようなやり方で運用されていました。
しかし、今はAdvantage＋の機能があるのでみやみに広告セットを分けて予算を分散させるよりも、1つにまとめて予算と学習を集中させるほうがうまくいきます。
実際に、「Advantageカスタムオーディエンス 」という機能が追加されています。
ここにチェックを入れることで、パフォーマンスの向上が見込まれる場合は、設定したカスタムオーディエンスや類似オーディエンス以外にも広告が出ます。
↓ ↓ ↓
Marin要するに、オーディエンスを広げてその中でAIに学習して貰って、最適なオーディエンスを見つけるというやり方が今の流れに合っていると思います。
オーディエンスをテストするというより、様々なタイプのクリエイティブを用意して運用していくほうがよっぽど上手くいくと思っています。
オーディエンスの戦略を考えなくても良くなったので、これからはどんどん新しいクリエイティブを試していきたいですね。
