Facebook広告で機械学習が最適に動くタイミングはいつ？CV数や期間は？

皆さんは、Facebook広告を運用していて機械学習について聞いたことはありますでしょうか。

 

機械学習は、最新のAiを活用して広告運用を最適化するための手段として使われています。

 

Facebook広告をはじめとして、サービスの提供の基礎となる最適化エンジンは、「人」をベースにして機械学習を進めるから、とても優秀だと言われています。

 

Facebook広告は、違うブラウザであっても同一ユーザだとみなし、機械学習が行われるようになっています。

 

Facebookはユーザ１人ひとりの深い情報を蓄積できるので、他の媒体と比較して機械学習の質が高いと言われているんです。

 

そこで、今回この記事では、Facebook広告の機械学習について分析して見ていきましょう。

 

初心者の方にでもわかるように、細かく書いて説明をしていくので参考にしていただけると幸いです。

Facebook広告で表示される広告は機械学習を利用している

Facebook広告は、広告主が設定した広告のターゲット設定と、広告の入札結果ごとの2つに基づいて決められています。

 

広告主は、ターゲット設定を行うことで、年齢や性別、Facebook上での「いいね！」や広告のクリックなど、ユーザーがアプリ内でとる行動を元にオーディエンスが決められています。

 

そして、ユーザーに表示する広告を決めるために、広告主が選んだオーディエンスに、そのユーザーが含まれる広告を収集していきます。

 

Facebook広告は、広告主の価値と広告品質の組み合わせが最適な広告をユーザーに表示しています。

 

Facebook広告は、より最適なユーザーに、最適な広告を推奨して表示させるために、機械学習を利用しているのです。

 

Facebookは、毎日何百万人ものユーザーが利用しています。

そして、何百万人ものユーザーが検索して広告に反応しているのです。

 

ですから、Facebookのシステムの構成というのは、非常に多くの情報を取得し、ユーザーとビジネス両局面からの価値を最大化しているのです。

Facebook広告の機械学習とは？

では、Facebook広告の機械学習とはいったい何なのかを見ていきます。

 

Facebook広告の機械学習とは、分かりやすく簡単に言うと、膨大なデータを活用して今後の広告運用を最適化するものです。

 

これは、手動で行うよりかは、Aiで自動で任せるほうが良いですよね。

 

Aiが過去の膨大なデータを活用して、運用の指示をしてくれるのでかなり効率化もできるようになります。

 

機械学習というのは、プログラミングされていなくても、新しいデータを受け取ると自動的に学習し、複雑なタスクを迅速に、効果的に実行してくれるシステムのことです。

Facebook広告は関連度の高い広告を配信するようになっている

Facebook広告の広告配信システムというのは、広告オークションと機械学習を使って、広告を、「いつ、どこで、誰に」配信するのかを決めています。

 

ユーザーに広告を表示する機会があるときには、広告オークションが必ず実施されるようになっています。

 

そうして、次に表示する広告が決められるのです。

 

ユーザー一人ひとりの関心に合った広告を表示できるように、広告オークションは各広告とユーザーとの間の関連度の予測を考慮しています。

機械学習はパフォーマンスを最適化する

Facebook広告は、全ての広告主に向けて、最小単価で目標を達成してほしいと考えています。

 

ですから、配信システムでは、機械学習を利用して、適切な広告のパフォーマンスの向上を図っているのです。

機械学習は、広告が表示されるたびに、配信システムの関連予測の精度がアップします。

 

広告の表示回数が多くなればなるほど、配信システムは最適化イベントの単価を最小にするのに最適な広告の表示先やタイミング、表示するユーザーを分けて最適に決められるようになるのです。

機械学習というのは、新しいデータを確保するたびに学習し、複雑なタスクを迅速に効率的に実行してくれます。

 

Facebook広告は、機械学習を利用することで、広告主の期待するアクションを特定の利用者がとる可能性を予測してくれるのです。

 

また、広告主の入札、推定アクション率、広告品質スコアを組み合わせることで、広告の入札における広告の全体的な価値のスコアを算出してくれます。

Facebook広告の機械学習の最適な期間は？

では、Facebook広告の機械学習のためのデータ取得の期間はどれくらいなのでしょうか。

 

Facebook広告の配信システムというのは、広告を表示するたびに、広告を表示するべき最適なユーザーと配置について学習していきます。

 

広告の表示回数が増えれば増えるほど、配信システムが行う広告パフォーマンスの最適化の精度はアップします。

 

Facebook広告の機械学習では、コンバージョンを週に50件ほど取得することが最初の目標だといえるでしょう。

 

これが達成されることで、Facebook広告の機械学習が円滑に働くことが過去のデータから明らかになっています。

 

これによりコンバージョンをいかに簡単に効率よく獲得するのかが示されるようになります。

なので、期間でいうと週に50件のコンバージョンを獲得できれば大丈夫だという認識になりますね。

情報収集期間とは？

Facebook広告の機械学習の情報収集期間というのは、表示される広告セットについて配信システムがまだ多くの学習を必要としている期間のことを言います。

 

Facebook広告には、目的に対しコンバージョンする可能性が高いユーザーを自動で選び出してくれる、コンバージョン最適という機能があります。

 

Facebook広告では、情報収取期間中に、広告セットを配信する最適な方法を検証してくれるのですが、パフォーマンスが安定せず、ＣＰＡが悪化したりしてしまう場合があります。

情報収集期間には、広告セットの「配信列」に、「情報収集中」と表示されるようになっています。

そして、パフォーマンスが安定することで情報収集期間は終了します。

情報収集期間が終わったら？

Facebook広告では、情報収集期間が終わると、機械学習が最適化に必要な最低限の情報を収集したと判断します。

 

この状態というのは、広告セット単位で最適化されている状態ということになります。

最適化されている状態では、より安定した情報で運用の判断をできる状態になっていると言えます。

最適化が完了していれば、広告配信の成果が得られている場合には、広告の配信や続行、予算の増額などの判断をしてくれますし、あまりいい成果が得られていないときには、広告セットの編集や配信停止などの判断をしてくれます。

 

Facebook広告では、機械学習がうまく最適化し、効率よく広告配信が行われるようにするためには、なるべく早い情報収集をする必要があると言うことになります。

Facebook広告の機械学習のための設定方法は？

では、Facebook広告の機械学習のための最低限の設定をしていきましょう。

Facebook広告では、コンバージョンを宗50件獲得することが最初の目標となります。

 

これを達成することで、機械学習が効率よく働き、配信の最適化が行われるようになっています。

機械学習が円滑に働くことで、「コンバージョンを効率的に獲得するか」ということが重要なポイントとなります。

 

コンバージョンは、自社サイトの全ページに挿入したFacebookピクセルに基づく「カスタムコンバージョン」を作成することで、それをコンバージョンとして計測するのが一般的となっています。

カスタムコンバージョンの作成と目的の選択の設定をする必要があります。

その手順について見ていきましょう。

これで、Facebook広告の機械学習をさせるためのデータ取得設定が完了しました。

 

週に50件のコンバージョンを獲得するというのは、機械学習を円滑に働かせるためだけでなく、「推定アクション率」を高めるためにも必要になってきます。

 

「推定アクション率」は、Facebook広告の評価を決める要素のひとつです。

コンバージョンが週に50件に満たないと、広告の配信量が減っていってしまい、最終的には停止されてしまうなんてことも。

 

週50件以上のコンバージョンを維持することは、安定的なコンバージョンの獲得状態を維持することにも繋がります。

Facebook広告の機械学習期間にやってはいけないことは？

では、Facebook広告の機械学習期間中にやってはいけないことを見ていきましょう。

情報収集期間中というのは、広告セットのパフォーマンスが安定しない傾向にあります。

 

また、CPAが高くなってしまうことも多いです。

 

機械学習中は、なるべく設定をいじらないことが重要なのですが、ほかの編集もFacebook広告の機械学習に大幅に影響してきます。

では、その編集などを見ていきましょう。

情報収集期間が終了するまで、大幅な編集をしない

Facebookが定評している広告セットに大きな変更を加えることを「大幅な編集」と示しています。

 

情報収集期間中というのは、パフォーマンスが安定しないので、この期間中に「大幅な編集」をしてしまうと、Facebook広告の機械学習に大きな影響を与えることが分かっています。

 

この期間中の結果が将来のパフォーマンスを示しているわけではないからです。

情報収集期間中に「大幅な編集」を行ってしまうと、それまでの学習が全てリセットされてしまうので、配信システムが最適化を開始する時期が遅くなってしまいますので注意しましょう。

不必要な編集を行わない

広告セットが再び情報収集期間に入ってしまうような編集を行うのもやめたほうがいいです。

広告セットのパフォーマンスを変更してしまうほどの編集を行ってしまうと、広告セットが情報収集期間に入ってしまう場合があります。

広告の量を増やさない

広告や広告セットをたくさん増やしすぎてしまうと、数が少ない時に比べて、配信システムがそれぞれの広告や広告セットについて学習する量が少なくなってしまいます。

予算をきちんと設定する

予算の設定が多すぎたり少なすぎたりと、現実離れしていると、配信システムで最適化すべきユーザーの指標が不明確になってしまいます。

 

少なくても、50件以上の最適化イベントを獲得できる予算を設定し、予算変更は頻繁に行わないようにしましょう。

また、予算の他にも、

の変更も大きく影響する要因となります。

 

これは多少であれば問題はありませんが、変更の度合いがあまりにも大きくなると大幅な編集に含まれてしまう可能性があるので注意しましょう。

Facebook広告の機械学習の情報収集中のステータスは？

では、Facebook広告の機械学習の情報収集中のステータスについて見ていきましょう。

情報収集中には、

のステータスがあります。

 

このステータスを見てどういった施策を取ればいいのかを考えていきましょう。

因みに、情報収集が不十分の場合は1週間のコンバージョンが50に満たない場合に表示されます。

 

この場合は、

などの原因がありますのでデータを見て改善していきましょう。

情報収集中

情報収集中と表示されているときは、1週間で50CVたまるまで機械学習をしている期間の事を言います。

 

情報収集中となっているステータスのことろにカーソルをもっていくと、50CVに達成するまでにあとどのぐらいCVが必要を確認することが出来ます。

 

50CVを達すると、ステータスは「アクティブ」となります。

情報収集が不十分

情報収集が不十分となっている状態は、1週間で50CV以上の獲得が見込めない場合です。

これらの原因が考えられます。

これらを改善することで、機械学習は進むので、しっかりと改善していきましょう。

Facebook広告で機械学習が最適に動くタイミングはいつ？CV数や期間は？まとめ

Facebook広告は、デジタルマーケティングにおいて有効的な媒体です。

 

Facebook広告の機械学習はこれからAi時代が来るといわれているので、必ず押さえておくべきところですよね。

 

色々便利な機械学習機能ですが、成果を出すためには、しっかりと機械学習に合った構造を理解して、オーディエンスをしっかりと設定するなどしていかなければいけません。

 

Facebook広告では、情報収集期間を経て最適化するステップがとにかく重要となってきます。

 

週50件を獲得できるアクションをコンバージョンに設定することを検討しましょう。

 

手動で広告運用の最適化をするよりかは何倍も効率化されているので、Facebook広告の機械学習はガンガン使っていきましょう！

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