パフォーマンスキャンペーンの設定のベストプラクティス

次の戦術を使用して、コンバージョンが行われる可能性の高い新しいオーディエンスを見つけます。

• Adobe Audience Managerなどのデータ管理プラットフォーム（DMP）からの類似モデリング。
• サードパーティのデータを使用した行動ターゲティング。
• コンテキストターゲティング。
• サイト/カテゴリのターゲティング。

ネットワークの実行（RON）ターゲティングの使用：オーディエンスターゲティングを使用せず、幅広い在庫ターゲティングを使用して、ネットワークのプレースメントを実行することが重要です。 これにより、Adobe Sensei アルゴリズムは、まだオーディエンスに分類されていない新しい Cookie を持っている可能性のある貴重なユーザーを見つけることができます。

広告主がAdobe AnalyticsまたはAdobe Audience Managerの顧客である場合、ファーストパーティセグメント（ホームページ訪問者、商品ページ、買い物かごの放棄など）を作成し、DSPでプレースメントのターゲットとして使用できます。

オーディエンスをターゲットとしたプレースメントに割り当てる予算が多くなりすぎないようにします。 原則として、毎月 1,000 人のユーザーにつき 30 USD を予算に入れます。

ペーシングとキャッピング： CPA または ROAS の最適化目標を選択するには、パッケージでパッケージレベルのペーシングを使用する必要があります。 これにより、パッケージ内のすべてのプレースメントが、選択した目標に対するパフォーマンスとスケールに基づいて支出を分配するように最適化されます。

フライト日： （見込みパッケージ）キャンペーンが 25 日以上実行される場合は、Activate Custom Flighting 機能を使用します。 まず、最初の 10 日間は、学習段階 の費用を削減するために、必要な日次予算の約 75% でカスタムフライトを設定します。 次に、予算の残りの部分に 2 つ目のカスタムフライトを設定します。

例えば、30 日間で使用する費用が 100,000 ドルある場合、フライト 1 （1 日目～10 日目）の予算を$25,000 （75% x 100,000/30 日間= $2,500/日）に設定します。 フライト 2 （日数 11 ～ 30）に 75,000 ドルの予算残高を使用します。

Budget: DSPは常に、パッケージ内のすべてのプレースメントにパッケージバジェットの 100% を均等に割り当てようとします。 プレースメントの費用が低い場合、または費用がない場合は、プレースメントにキャッピングされた予算を使用することをお勧めします。これにより、予算の多くを、規模に合わせてプレースメントに割り当てることができます。 予算の変更を校正するには、24 ～ 48 時間かかります。

最適化目標： パッケージの目標に応じて、Highest Return on Ad Spend または Lowest Cost per Acquisition の 2 つのパフォーマンス最適化目標のいずれかを使用します。 これらの目標は、それぞれ最高の ROAS または最低の CPA 配置に向けてパッケージを自動最適化します。

カスタム目標：

• 新しいパッケージの目標が既存のパッケージと同じ場合は、オプションで既存のパッケージをリンクして、アルゴリズムが既存の機械学習データを使用できるようにすることができます。
• 適切な Target CPA または Target ROAS を入力します。

フライトペーシングと日中ペーシング： どちらのタイプのペーシングでも、1 日を通して、またフライト全体を通して、均一にペーシングすることで、パフォーマンス目標を最大化する Even を選択します。

最大入札額：

• 予測プレースメントの場合は、低最大入札額（$5）を使用します。
• プレースメントのリターゲティングには、高い最大入札額（$12）を使用します。

Pre-bid Filters: 積極的な Pre-bid フィルターを最小限に抑えるか、設定するのが理想的です。その結果、プレースメントがスケールを達成できなくなります。 ベストプラクティスには次のものが含まれます。

• プレースメントごとに 1 つの事前入札フィルターを使用します。 複数の pre-bid フィルターを使用するには、両方が満たされる必要があり、スケールが減ります。

• 追加のターゲティング（オーディエンス、ジオターゲティング、サイトターゲティングなど）が適用される場合は、より厳密でない入札前フィルターの設定を検討します。

Included Audiences:

• プレースメントを予測する場合は、類似したオーディエンスカテゴリと類似したオーディエンスサイズを 1 つのプレースメントにグループ化します。 次に、パフォーマンスに基づいて、次のいずれかの操作を行います。

  • 既存のプレースメントからパフォーマンスの低いオーディエンスを削除します。
  • 上位のパフォーマンスのオーディエンスを別の場所に移動して、予算を適切に制御します。

• プレースメントをリターゲティングする場合、入札と予算を簡単に制御できるように、プレースメントごとに 1 つのオーディエンスセグメントを含めるのが理想的です。

Frequency Capping:

• 見込み客のプレースメントの場合は、厳密なフリークエンシーキャップ（1 日に 1 つのインプレッション）を使用します。
• リターゲティングプレースメントの場合、プライマリプレースメントの上限を 1 日あたり 6～10 インプレッション数、セカンダリキャップを 1 時間あたり 1 インプレッション数に設定します。

Device Targeting:

• Computer、Mobile、Tablet を含めます。
• ターゲティングと測定の制限があるので、Firefox と Safari をターゲットにしないでください。 Safari ITP のサポートについて詳しくは、Adobeアカウントチーム Adobe お問い合わせください。
• モバイル Web トラフィックをターゲットにする場合は、Chrome と Edge を除くすべてのモバイルブラウザーを無効にします。