本題に入る前に、少し感傷的になりたくなる気持ちを抑えられません。

CPCからoCPCへの移行により、すべてのSEM企業は様々な期間の適応期間を経験しました。oCPCモデルでは専門的なSEM最適化アカウントは不要になった、あるいはoCPCモデルであれば個人でもマーケティング目標を達成できる、といった理由で、SEMは不要だと考える意思決定者もいます。

oCPCの立ち上げ以来、SEMの必要性と必要性​​という問いに明確な答えが出ました。過去2年間に積極的あるいは消極的に転職を経験したSEMプロフェッショナルの方々は、現在の求人市場を深く理解するべきです。制御不能な外部要因が蔓延する中で、挫折に直面しているSEMプロフェッショナルの方々（私自身も含め）は、内なる強みを磨くことに集中できることを願っています。時が来れば、彼らは必ず再び輝き始めるでしょう。どんな理由があろうとも、諦めずに進み続けてください。

さて、本題に戻って今日の共有を始めましょう。

昨年 12 月、チャネル エンパワーメント共有セッションに参加した際、私は同僚と次のようなトピックについて話し合いました。

oCPC は時間の経過とともに拡大したり縮小したりするアルゴリズム モデルですか?

意見は様々ですが、oCPCモデルにおいて、キーワード消費の集中化とゼロコストキーワードの増加という問題は誰もが経験しているでしょう。これらのゼロコストキーワードの多くは、広告ビジネスと無関係ではないか、極めてニッチなキーワードです。

百度のメディアアカウント最適化センターは、少なくとも30日間どの検索語にも一致していないニッチなキーワードを削除するよう、ユーザーに定期的にリマインドしており、さらには「ワンクリック削除」機能まで用意している。この提案を受け入れてこの機能を使う人がどれだけいるだろうか。私は絶対に使わないだろう。（百度のプロダクトマネージャーたちは、きっとナイフを持って駆けつけているだろう。）

Baiduのバックエンド機能「人気のないキーワードを削除」は解釈の余地はあるものの、アカウント内で支出が発生していないキーワードの影響を間接的に確認できる。しかし、キーワードに支出が発生しない理由は数多くあり、バックエンドがキーワードの人気度が低いかどうかを判断する際に、過去30日間の検索語句との一致のみに頼っているのは、やや偏りがあると言える。

では、キーワード消費の集中と競争の少ないキーワードの増加につながる要因は何でしょうか？重要なポイントをいくつかご紹介します。

1) アカウント構造が不明確、広告グループの区分があいまい、広告グループ内のキーワードの関連性が低い。

2) oCPC キャンペーン パッケージは、入札階層なしで任意に設定できます。

3) プラン単位ごとに、基本ターゲティング、サービス選択、入札戦略、自動ターゲティングの設定が異なります。

4) oCPC モデルの特徴: クリック率が高く、コンバージョン率も高く、トラフィックのホットキーワードはトラフィックが集中する可能性が高く、品質スコアも高くなります。

5) キーワードクリエイティブの関連性とキーワードページの関連性は異なります。

6) キーワード自体は複合語またはニッチな単語のいずれかです。

原因を特定した後、キーワード支出の集中と競争の少ないキーワードの増加がアカウントのパフォーマンスに与える影響を見てみましょう。

以下に、極端ではあるもののよくある 2 つの例を示します。

1. アカウントのコンバージョン率とコンバージョンコストはどちらも不十分です。

コンバージョン率とコンバージョンコストの両方が悪い理由はさまざまですが、この場合でも、モデルのキーワード消費がより集中する傾向があります。

この時点では、モデルがコンバージョンにつながるキーワードを発見し、支出をシフトさせるのを待つか、自ら率先してキーワードの支出構造を手動で調整するかを選択できます。率先して調整するには、支出が集中しているキーワードと支出が集中していないキーワードを再計画する必要があります。これにより、アカウントのトラフィック属性が変化し、アカウントのパフォーマンスを観察できます。

2. アカウントのコンバージョン率とコンバージョンコストはどちらも問題ありませんが、バックエンドは問題があります。

前述の通り、oCPCが時間の経過とともに拡大するか縮小するかは、キャンペーンパッケージにおけるキーワード消費の集中度に依存します。その場合、モデルは狭くなります。今日では、企業はSEMにリードフォームの生成だけでなく、バ​​ックエンドのパフォーマンス、特に現金収益への配慮も重視しています。

もしバックエンドのキャッシュ収益が低く、上司に理由を聞かれたら、私たち最適化担当者は間違いなくこう考えるでしょう。「売上のコンバージョン能力が低いのか、製品が良くないのか？リードは獲得しているし、コストも問題ないのに、なぜ私たちが他に何かをする必要があるのか​​？」

コンバージョン率とコンバージョンコストはどちらも問題ありませんが、バックエンドのパフォーマンスが低調です。この時点では、販売力や製品の品質はさておき、oCPCモデルのキーワードが絞り込まれていないか、アカウントのトラフィックが閉鎖的になっていないかを確認する必要があります。この一見問題のないコンバージョン率は、モデルが求めているものなのか、それとも私たちが求めているものなのか？私たちが求めるトラフィックは、アカウントに合致しているのでしょうか？

原因と結果を分析した後、この問題に対処するにはどのような最適化戦略を採用すべきでしょうか?

最適化戦略の策定は、最適化目標に基づいて行う必要があります。今回は、もう少し大胆な最適化目標を設定してみましょう。

「アカウント全体のトラフィックを増やし、コンバージョン率を高め、コンバージョンコストを削減し、モデルトラフィック属性を制御します。」

きっと私の言うことを頭がおかしいと思う人もいるでしょう！でも、もし間違っていたと証明されたら、きっと後悔するでしょう！集中度の高いキーワードと低いキーワードを最適化するだけで、こんな効果が得られると思っていませんか？そんなわけない！

まずは最適化戦略を見て、批判をしばらく続けてみましょう。

1. 明確なアカウント構造

類似した品詞、類似した意味、類似した単語の長さの原則に従った明確なアカウント構造で十分です (これはおそらく、始めたばかりのときに最も頻繁に聞かれる単語分割方法ですよね? 今でもこれを実行できる人がどれくらいいるでしょうか?)。

Baiduは「自動ターゲティング」機能を広告グループレベルに統合したため、広告グループレベルの重要性はこれまで以上に高まっています。これは、明確なアカウント構造を構築することが不可欠である理由でもあります。

キャンペーンにおいて、キーワードへの支出が集中し、支出のないキーワードの割合が高く、キャンペーンのパフォーマンスが低い場合、通常はキーワードCPAを分析したり、検索語句レポートを操作したりします。しかし、アカウント構造が明確でない場合、これらの方法でさえも大きな乖離が生じる可能性があります。これは、広告グループには様々な品詞のキーワードが含まれるため、参照すべき変数が多すぎるためです。

アカウント構造が明確に定義されていれば、基本的には標準的な単語セグメンテーションの原則に従ってアカウント構造を構築するだけです。これにより、まず広告グループレベルで最適化を行い、次にキーワードレベルで最適化を行うことができます。広告グループ内でキーワードの消費が集中し、コンバージョン率が低い場合は、まず自動ターゲティングをオフにしてデータの変化を観察します。フロントエンドデータ（インプレッション、クリック、キャンセル）に変化があれば、最適化目標の半分は達成されたことになります。フロントエンドデータに変化がない場合（可能性は低いですが）、キーワードの最適化に注力します。

最適化レベルが高ければ高いほど、トラフィックの変化はより顕著になります。フロントエンドデータを移行することで、プラン内の「人気のないキーワード」を活性化させることができます。同時に、トラフィック属性を変更することで、アカウントトラフィックの障壁を打破し、ビジネスに最適なトラフィックプールを見つけることができます。アカウントトラフィックがなぜ乱雑で不正確なのか、なぜBaiduが低品質のトラフィックを提供しているのかなど、もう悩む必要はありません。むしろ、自ら主導権を握ることができるのです。

2. oCPC階層化パッケージの作成

階層化パッケージを作成するには2 つの方法があります。

最初の方法は、キーワードの値に基づいてパッケージを構築することです。

すべての業界には、コアキーワードと一般キーワードが存在すると考えられています。これらの2種類のキーワードはさらに複数のサブカテゴリに分類されます。業界やアカウントのトラフィック量が多い場合は、サブカテゴリ別にパッケージを作成できます。そうでない場合は、主要カテゴリ別にパッケージを作成できます。

2 番目の方法は、ユーザーの検索意図に基づいてレイヤーにパッケージを作成することです。

ここでは、ByteDance の 5A モデルを使用して説明します。ユーザーとブランドまたはサービスの間には、A1 ～ A5 の漸進的な関係があります。A1 ブランド/サービスの認知、A2 ブランド/サービスへの関心、A3 ブランド/サービスのシーディング (検索シナリオでの比較段階)、A4 ブランド/サービスの変換、A5 ブランド/サービスの再購入です。

検索意図やキーワードはステージごとに異なります。5Aモデルに沿ってキーワードを整理することで、階層化されたパッケージを作成できます。

この時点で、読者の中には「なぜレイヤーやパッケージを作成するのか？人気のないキーワードを活性化させるのにどのように役立つのか？」という疑問を持つ方もいるかもしれません。

まず、階層型キーワードパッケージでは、キーワードの種類に応じて異なるCPAを設定する階層型入札が可能です。例えば、コンバージョン率の高いコアキーワードには高いCPA入札を設定し、一般的なキーワードには低いCPA入札を設定することができます。また、5Aモデルを用いて階層型入札を実装し、認知段階からコンバージョン獲得段階まで段階的に入札単価を調整することも可能です。

従来、あらゆるタイプのキーワードを1つのoCPCパッケージにまとめ、単一のCPAを生成すると、2つのタイプのキーワードが相互に影響し合う可能性がありました。一般的なキーワードはトラフィックは多いもののコンバージョン率が低い傾向があり、コアキーワードはトラフィック獲得に高い入札単価が必要となるため、一般的なキーワードのコストが上昇していました。さらに、すべてのキーワードを1つのパッケージにまとめると、必然的にキーワードの消費が集中し、消費されないキーワードが増加してしまいます。このような状況で、人気のないキーワードを盲目的に削除することは、アカウントに悪影響を及ぼすことは間違いありません。

階層型入札は、同じレベルのキーワード同士が競合することを可能にするため、より多くのキーワードがトラフィックを獲得できるようになり、コストをかけずにキーワードスタッフィング現象を是正します。同時に、階層型入札は、SEOスペシャリストによるキーワードパフォーマンスの判断に影響を与える可能性のある、異なるレベルのキーワード間の不公平な競争を回避します。階層型入札のもう一つのメリットは、内部摩擦を軽減し、間接的にコストを削減できることです。

キーワードがニッチかどうかは、最適化センターの意見に頼るのではなく、実際にパフォーマンスを検証した上で判断すべきです。結局のところ、アカウントを真に管理しているのは最適化スペシャリストなのです。

3. コストをかけずにキーワードを素早く抽出

長期間非アクティブなキーワードをアカウントからすばやく削除し、個別のキャンペーンを作成し、さまざまな入札タイプを試し、キーワードのパフォーマンスを分析し、本当に「休眠中のキーワード」を特定して、ためらうことなくワンクリックで削除します。

長期間非アクティブなキーワードをフィルタリングするプロセスは、一目瞭然です。フィルタリング後、元のキャンペーンから分離し、新しい構造を作成します。個別のoCPCキャンペーンパッケージを設定します。これらのキーワードに十分な機会を与えるために、まずは拡張入札モードを使用することをお勧めします。キャンペーンデータに基づいて、oCPCターゲットコンバージョンコストモードを異なるタイミングで切り替えます。このプロセスを数回繰り返すことで、アカウント内で人気のないキーワードを活性化させ、集中的な支出を削減するだけでなく、「休眠キーワード」を抽出し、アカウントをスリム化してアカウント全体の品質を向上させることができます。

結論は：

最適化の専門家はそれぞれ独自の習慣的な最適化アプローチを持っており、それぞれの戦略には適した面と不適な面があります。キーワードの消費が集中したり、消費されていないキーワードが積み重なったり、アカウントのトラフィックがブロックされたりする状況に遭遇し、特に有効な解決策がない場合は、上記のテストと最適化のアイデアを参考にしてください。予想外の結果が得られる可能性があります。