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【最新情報】Google広告にて拡張テキスト広告の新規作成・編集が不可に!2022年6月30日以降

昨日8月31日、Google広告公式ヘルプから衝撃の発表が…!

気になる中身は、2022年6月30日以降、Google検索連動型広告のなかの「拡張テキスト広告」が新規作成・編集できなくなるという発表!
※なお、既存の拡張テキスト広告に対する操作(停止・再開・削除など)は審査に通っていれば引き続き可能です。

いままでメインの広告タイプだっただけに、インターネット広告業界に衝撃が走りました…

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(Twitterでも話題に!)

今回の記事では、下記をお伝えします!

・この変更の背景は?
・今後どんな影響が出るのか?どう対応すればいいのか?


そもそも拡張テキスト広告/レスポンシブ検索広告とは?

「拡張テキスト広告」と「レスポンシブ検索広告」は、Google検索連動型広告で出稿できる広告タイプです。

表示される箇所はどちらもGoogleの検索結果。
しかし、それぞれのタイプには広告の「見出し」と「説明文」に違いがあります!

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【拡張テキスト広告】
見出し・説明文を設定した順番とおりに表示できるタイプ
見出しを3個、説明文を2個入稿すればその内容とおりされます。

【レスポンシブ検索広告】
ユーザーの検索ニーズに合わせてGoogleが自動で見出し・広告文を表示するタイプ。
見出しを最大15個・説明文を最大4個入稿すると、検索キーワード等に応じてGoogle側で最適な組み合わせが自動的に選ばれます。

拡張テキスト広告は、見出し・説明文の個数は少ないですが入稿した通りの広告が表示されます。

一方レスポンシブ検索広告は、見出し・説明文をたくさん入稿できるものの、意図しない組み合わせでユーザーに表示される可能性もあります。
どちらかというと拡張テキスト広告の方が人の手でコントロールしやすいと言えるでしょう。


なぜレスポンシブ検索広告だけになるの?

Google公式ヘルプの内容(日本語訳)を引用すると、

人々の検索方法は常に変化しています。実際、毎日の検索クエリの15%は、これまでに見たことのない新しい検索です。
レスポンシブ検索広告は、創造性と機械学習の力を組み合わせて、より関連性の高い広告をより多くの人に表示できるようにします。
レスポンシブ検索広告は、適切なクエリに対して適切なメッセージを表示するように適応する広告を配信することにより、関連するさまざまなオークションで競争するのに役立ちます。つまり、ビジネスの戦略的イニシアチブにより多くの時間を費やしながら、増分コンバージョンを促進し、作成する広告を減らすことができます。

つまり、

●常に変化するユーザーの検索ニーズに対し関連性の高い広告を表示するには、機械学習がより働く「レスポンシブ検索広告」が鍵になる

●レスポンシブ検索広告と自動入札を組み合わせることで、広告作成の手間を削減しつつパフォーマンスを向上できる

ということです。公式ヘルプには、レスポンシブ検索広告で成果が向上した事例が複数掲載されています。


今後の影響は?どうすればいいの?

Google検索連動型広告を出稿している広告主は、今後どう対応すればよいのでしょうか?

まず、既存の拡張テキスト広告に対する操作(停止・再開・削除など)は審査に通っていれば引き続き可能です。
焦ってすべての広告をレスポンシブ検索広告に無理やり置き換えなくても問題ないといえるでしょう。

①各広告グループに最低1つはレスポンシブ検索広告を入稿する
拡張テキスト広告のみが入稿されている広告グループで引き続き配信する場合は、広告グループ内にレスポンシブ検索広告を最低1つは入稿しておきましょう。

②見出し・説明文の表示順を固定したい場合は「ピン」を使う
どうしても見出しや説明文の表示順序を固定したい場合は「ピン」機能を使いましょう。

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ただし、あまり多用すると機械学習の効果が十分に得られない可能性があるため、必要最低限にとどめましょう。

③スマート自動入札&部分一致キーワードで対応する
レスポンシブ検索広告と組み合わせた利用が推奨されるのが「スマート自動入札」と「部分一致キーワード」。

●スマート自動入札:機械学習を通じて入札単価が自動的に最適化される仕組み(詳細はこちら)。
●部分一致キーワード:キーワードのマッチタイプの中でもっとも広範囲のキーワードが入札範囲になるもの(詳細はこちら

いずれも、Googleによる機械学習が働き、入札単価やキーワード、広告テキストが自動で最適化されやすくするための設定です。

何でもかんでも自動となるとブラックボックス化が心配になる方もいらっしゃると思います。
しかし、クリエイティブな見出し・説明文の考案や配信結果を鑑みた改善施策の実施は、人間がやるべき領域といえます!

適材適所でGoogleの機械学習をうまく活用し、パフォーマンス向上を図っていくべきでしょう。

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