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 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ためのアルゴリズム。

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。

フライトの日付： （予測パッケージ）キャンペーンが 25 日以上実行される場合は、 Activate Custom Flighting 機能 まず、最初の 10 日間のカスタムフライトを、必要日次予算の約 75% に設定して、 学習段階. 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。

予算： 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： 次の 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。 Highest Return on Ad Spend または Lowest Cost per Acquisition（パッケージの目標に応じて異なります）。 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。

カスタムの目標：

• 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。
• 適切なを入力 Target CPA または Target ROAS.

フライトぺーシングおよび日中ペーシング： 両方のタイプのペーシングで、以下を選択する： Even 1 日を通じて、またフライト全体を通じて、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。

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 フィルター： 積極的なプレビッドフィルターの設定を最小限に抑えるか、できれば避けてください。プレビッドフィルターの設定により、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:

• 次を含める Computer, Mobile、および Tablet.
• ターゲティングしない Firefox および Safari ターゲティングと測定の制限のために。 について詳しくは、Adobeアカウントチームにお問い合わせください Adobe サポート： Safari ITP.
• モバイル Web トラフィックをターゲットにする場合は、を除くすべてのモバイルブラウザーを無効にします。 Chrome および Edge.