Advertising DSPによるキャンペーンの最適化方法
ここでは、Adobe AI を利用したDSP最適化エンジンが、キャンペーン内のパッケージをどのように最適化するかについて説明します。 キャンペーンを手動で最適化する方法に関するヒントやテクニックについては、Adobe アカウントチームにお問い合わせください。
パッケージの最適化目標は、次の 2 つのレベルで動作します。
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パッケージごとに：DSPは、選択した KPI に対するプレースメントの実績に基づいて、パッケージ内の各プレースメントに予算を割り当てます。
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パッケージ内の各プレースメント/オークションについて：DSPはプレースメントごとに各オークションのリアルタイム経済 KPI 値を計算し、この値を使用して入札を判断します。
note note NOTE 経済価値は、プレースメントの支出度合いに基づいて重み付けが行われます。 プレースメントがその支出目標の後ろにある場合は、低品質のオークションを購入できます。 プレースメントが支出目標を容易に満たしている場合は、フォーカスはより高品質のオークションに移動します。
パッケージの最適化
DSPでは、2 つの基本的な方法で配信を最適化できます。具体的なパフォーマンス目標に合わせて 20 のバリエーションを使用できます。 次のいずれかを選択できます。
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パフォーマンス率の優先順位付け
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コスト効率とパフォーマンス率のバランスを優先する
KPI の達成に役立つ最適化目標を決定するには 最適化目標とその使用方法 を参照してください。
パフォーマンス率を優先するパッケージ
パフォーマンス率を優先する最適化目標の場合、DSPは各オークションのパフォーマンスを予測し、常に最大入札額で入札を行います。 該当する最適化目標の例としては、Highest Viewability Rate や Highest Clickthrough Rate などがあります。
この最適化モードは、次の場合に適しています。
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有効で許容可能なCPM レベル（過去のベンチマークなど）は既にわかっています。
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スケーリングに問題が生じた場合は、プレースメントごとに手動で Max Bid を調整してもかまいません。
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効率よりもスケールを優先します。
ペーシングロジック pacing-logic-performance
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支出がペースの速い場合、入札はより選択的になり、高いパフォーマンス率が予測されるオークションにのみ入札します。
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支出がペースに遅れている場合、入札は選択性が低くなり、ペーシングの目標に追いつくために、パフォーマンス率が低いと予測されるオークションに入札します。
価格/入札の変動の決済 clearing-price-performance
ペーシングロジックを実行した後、DSPは清算価格予測モデルを通じて提案された入札を実行します。 この予測が、落札率の低下を最小限に抑えて入札を引き下げることができることを示す場合は、予測に従って入札を引き下げる。
コスト効率とパフォーマンス率のバランスを優先するパッケージ
一部の最適化目標では、DSPが各オークションの実績を予測し、プレースメントの Max Bid を超えることなく入札価格を自動的に調整します。 該当する最適化目標の例としては、Lowest CPM、Lowest CPA、Lowest Cost per View、Lowest Cost per Click などがあります。
ペーシングロジック pacing-logic-balanced
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支出がペースに乗っている場合、DSPは価格に敏感になり、落札額を下げるとペーシングプランとの落札率がトレードオフされます。
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パフォーマンス指標のバランス（Lowest CPM 以外のすべての目標）も取られている場合は、予測された KPI が入札の金額にブレンドされます。 したがって、「1 回あたりのコスト」ベースでよりパフォーマンスが高いと予測されるオークションに対して、より高い入札を行います。
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支出がペースに遅れている場合、DSPは価格への感受性が低くなり、Max Bid まで高い金額で入札し、成功率とペーシングプランをトレードオフします。
価格/入札の変動の決済 clearing-price-balanced
ペーシングロジックを実行した後、DSPは清算価格予測モデルを通じて提案された入札を実行します。 この予測が、落札率の低下を最小限に抑えて入札を引き下げることができることを示す場合は、予測に従って入札を引き下げる。
プレースメントの最適化
プレースメントの事前入札フィルターは、強力なパフォーマンスを確保するための最も厳格な方法です。 DSPでは、様々な広告タイプをまたいで戦略的に pre-bid フィルターを使用し、各パッケージ内のプレースメントをまたいでパフォーマンス目標を達成します。 Pre-bid フィルターは、パッケージレベルの最適化と同時に、または個別に使用できます。
プレースメントレベルの事前入札フィルターとその使用方法 を参照して、KPI の達成に役立つ事前入札フィルターを決定します。