Potatoが「OCPCでよくある5つの問題とその解決策」をまとめました。さあ、見てみましょう！

01. オクタ第 1 章の最初のフェーズで留意すべき点は何ですか?

1. 選択範囲に注意する

プランを選択するときは、一般的に、すべてのプランを詰め込まず、低価格のプランも含めないでください。

特に、複数の製品を宣伝するアカウントの場合、コンバージョン コストが 150 のものもあれば、50 のものもあるため、すべてを 1 つのパッケージにまとめるのは明らかに不合理です。

2. 大幅な調整は避けてください。

キーワードの大幅な追加や一時停止は避けてください。広告コピーを最適化する際は、大規模な最適化は避け、2日ごとに小規模な最適化を実施してください。同様に、除外キーワードも使いすぎず、2～3日ごとに使用してください。フレーズ否定を使用する際は注意が必要です。除外キーワードパッケージを確認し、誤ってブロックされているトラフィックがないか確認し、必要に応じて速やかに解除してください。

3. データ検証を重視する

キャンペーンパッケージを作成する際には、土日、夜間、日中など、プロモーションが最も効果的な時間帯を考慮する必要があります。適切な時間帯を選んでデータを検証する必要があります。

02. 自分のアカウントが OCPC 第 2 ステージにアクセスできない場合はどうすればいいですか?

Ocpc のレベル 2 への標準および低閾値エントリに必要な条件は 3 つあります。

△ データ整合：配送パッケージのデータが検証されているかどうかを確認します。データ整合によってのみ、モデルとコスト計算の精度が向上します（わずかな帰属バイアスが存在する可能性があり、誤差は10%以下です）。

△ 合理的なコスト設定：キャンペーンパッケージのCPA設定が推奨値の80%を超えていることを確認します。

△ しきい値に到達：アカウントのコンバージョン率が、該当するタイプのしきい値要件を満たしているかどうかを確認します（コンバージョン率は、データが最初に報告された日の 2 日目から累積されます）。

そのため、第 2 段階に進むことができない場合は、コンバージョン量が不十分、データ検証が不足、または目標コンバージョン コストの設定が低すぎることが原因である可能性があります。

03. 第2フェーズの初期段階で、OCPCのコストが設定されたCPAを超えています。どうすればよいでしょうか？

OCPCレベル2の初期段階では、モデルがアカウントを徐々に引き継ぐため、CPAに変動が生じる可能性があります。具体的な推奨事項は以下のとおりです。

1.最初の1週間は学習期間です（通常のしきい値アカウントとしきい値ゼロアカウントの場合は最初の3日間、低いしきい値アカウントの場合は最初の7日間）。アカウント操作は最小限に抑えるようにしてください。不規則かつ頻繁に異常な調整を行うと、CPAが継続的に変動する原因となります。

2.購入コスト（CPA）が適切に設定されていることを確認してください（キャンペーンパッケージのCPAは、システムの推奨値の80%を超えるように設定する必要があります）。CPAが適切に設定されていない場合、支出が減少し、CPAの変動につながります。

3.コンバージョンデータが少ない（1日あたり5件未満）場合、日次コンバージョンパフォーマンスの変動は正常です。計算は週次ベース、またはコンバージョン数が20件に達した時点で行ってください。（1日あたり5件未満のコンバージョンで、安定した日次パフォーマンスを重視する場合は、クリックベースの入札係数モード（eCPC）をお試しください。）

4.第2段階に進んだ後、ほとんどのアカウントは3日以内に安定します。アカウントに異常な調整がなく、CPAが設定上限を連続して超えた場合は、システムが自動的に初期の変動を補正します。具体的な補正ルールについては、アカウント操作バックエンドに表示されるルールをご参照ください。

04. oCPC を実行した後もデータ使用量が非常に低いのはなぜですか?

一次モデルの確立を含め、目標コンバージョン入札ではトラフィックを配信できない状態となるためです。

目標入札額が既に非常に高いにもかかわらず、取引量が得られない場合があります。このような場合は、データの蓄積に問題がある可能性が高いです。その場合は、第一段階のモデルを再構築し、データを再度実行することで問題は解決するはずです。

入札額は既に高く、さらに引き上げていますが、もう効果はありません。モデルを削除し、3～4日間停止してから再度実行する必要があります。

05. アカウント運用によってパフォーマンスに変動はありますか？また、結果が安定するまでにどのくらいの時間がかかりますか？

トラフィックや広告といったマッチング関係に影響を与えるアカウント操作の割合は大きく、その割合が高いほど変動幅も大きくなります。しかし、oCPCモデルはあらゆる操作から迅速に学習します。通常、少数の通常の操作では変動は発生しません。また、操作の割合が大きかった場合でも、モデルは通常1～3日以内に安定したCPAを達成できます。

パフォーマンスが低下した場合、その原因を運用上の要因に的確に特定し、的確な最適化を行うことが重要です。アカウント運用といったプロアクティブな要因に加え、ユーザーの検索クエリの変化や競合他社によるキーワード入札額の調整といったパッシブな要因も、トラフィックや広告のマッチング関係やマッチングボリュームに変化をもたらす可能性があります。包括的なアカウント最適化には、ターゲティングや入札戦略など、様々な要素をタイムリーに調整することが不可欠です。

さらに、アカウントのコンバージョン率も変動性に影響します。コンバージョン率が高いほど、アカウントは安定しています。1日あたりのコンバージョン数が5件未満の場合は、CPAを日単位で分析することはできません。効果は、20件のコンバージョンを蓄積した時点で計算する必要があります。

これで私たちの共有は終わりです。

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