GAC（旧UAC）で押さえるべき5つの項目を解説！

アプリマーケティングにおいて最重要のGAC配信について皆さんどの程度
理解されていますか？

「GACで広告を配信予定だけど特徴、設定方法、運用の知識などわからないことだらけ」という方のために初級編、中級編、上級編の3つの記事に分けてGACについて解説していきます！

その中でも今回は「初級編」として「5つの項目」をお伝えしますので、GACを始めてみようと思っている方や更に理解を深めていきたい方は、こちらの「5つの項目」を押さえれば大丈夫です！

※当記事の内容は「新規インストール獲得」についての内容となっております。

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1.GACとは

ご存じの方も多いかと思いますが、「Googleアプリキャンペーン」の略で、アプリのインストールを促すための広告です。

配信面ごとの特徴や他の媒体との違いを理解しておくことも運用に際して重要なポイントとなります。

他の呼び方

以前までは、「UAC(Universal App Campaigns)」と呼ばれており、現在でも企業によっては「UAC」と呼んでいる企業もあります。
また、「AC(アプリキャンペーン)」と呼ばれる場合がありますので、この3つの呼び方を押さえておきましょう
名称は変更されていますが、機能や内容に関しては影響がないと明示されています。

GACの特徴

GACの特徴は大きく分けて「配信面の豊富さ」「機械学習」の2つです。

例えば、Apple Search Adsでは、広告を配信するユーザー層や「Search Results」「Search Tab」のような掲載場所を手動で選択しますが、GACでは機械学習により最適な配信面、ユーザーに広告を配信します。
また、配信面が豊富であることにより、より多くのユーザーに広告を配信することができます。

後ほど、その「配信面」「機械学習」の2つについて詳しく解説していきます！

2.配信面について

GACの大きな特徴である配信面の豊富さについて正しく理解し、配信面ごとの特徴を把握しておく事が必要です。

その配信面が下記の3つです！

①Google 検索

Google検索では、「Google Play Store」「Googleのweb検索」の2つがあり、ユーザーがアプリと関連した語句で検索した際に広告として表示されます。

Google検索は、他の配信面に比べ能動的なユーザーが多いことが特徴です。そのため、CTR、CVRの数値が高い傾向にあり、能動的なユーザーが多いことから、アプリをインストールした後のアプリ内行動や継続率も高いと言われています。

②Google ディスプレイ ネットワーク ※以下GDN

GDNの特徴は何といってもリーチ数です。ユーザー行動につながる確率は検索面と比べると低いですが、その分CPCやCPIが低く抑えられ、圧倒的なリーチ数によりコンバージョンの絶対数が増えます。

下記のように検索面と比較して多くの掲載場所があります。

関連性の高いとされる掲載場所に自動で表示される仕組みになっており、広告にはアプリのアイコン、アプリ名、テキスト、画像または動画を用いることが可能です。
ちなみに、アプリキャンペーンの場合、アプリ内広告として表示される場合が多いです。

また、動画や画像は「正方形、縦型、横型」のフォーマットや再生時間を網羅しておく必要があります。
詳しくは「5.設定方法」をご覧ください！

③YouTube

Youtubeの特徴としてユーザー数が多いことに加え、認知度向上に寄与することが挙げられます！
スキップ可能型の広告では、動画がスキップされると広告費がかかることは無く、興味のあるユーザーに対してのみ費用が発生する仕組みになっております。スキップされた場合でも動画によって印象アップできますので、効率のいい配信面です！

Youtubeは、動画へのアクセス、共有、コミュニティといった独自の組み合わせによって、ユーザーに広告を配信します。
Youtubeの広告掲載場所は下記になります。

上記の掲載場所の中から、広告のクリックに最も繋がりやすい場所に表示され、AndroidデバイスのYouTubeアプリに表示されます。

また、GDNと同様に動画、画像のフォーマットを網羅しておく必要がありますので、各サイズの動画または画像を用意しておきましょう。

3.機械学習とは

冒頭で説明した通り、GACのもう一つの大きな特徴が「機械学習」です。

配信面の最適化、ユーザーの最適化など様々なアクションをこれまでの傾向を学習し自動で行ってくれますが、運用次第ではその「機械学習」が壊れてしまう場合があります。

「機械学習」が壊れてしまうとこれまで学習させた最適化案を崩してしまうことになりますので、適切な運用方法を実施する必要があります。

今回は、そんな機械学習の特徴と学習の進め方を解説していきます。

機械学習の特徴

GACでは機械学習により、上記3つの配信面に対してアプリをインストールする見込みの高いユーザーや関連性の高い場所に向けて自動的に広告を配信します。

機械学習により、いくつかの分野に最適化がかかり広告のパフォーマンスが上がる仕組みになっておりますので、実際にどんな最適化があるのか見ていきましょう！

①配信面の最適化
インストール、課金、アプリ内イベントなどそれぞれの目標によって最適な配信面に学習が働きます。

②ユーザーの最適化
ユーザーの行動履歴、年齢層、趣味趣向などのユーザーデータを集約し機械学習が働くことで、目標に最も近づくことができるユーザー層に広告を配信させます。

②クリエイティブや文言の最適化
効果の良いクリエイティブや広告文言の組み合わせを最適化し、よりユーザーに対して興味を引きやすい配信を行います。

機械学習をうまく進めるには

そんな機械学習でもうまく学習を進めるためには手助けが必要になります。

Googleからは下記の2点が推奨されており、機械学習を進めるに当たって重要事項となっておりますのでしっかり見ていきましょう！

弊社でも機械学習を進める際には、最低50件のインストールを発生させる事を意識して配信を行っております。

例えば、月の予算が90万円の場合、1日の予算を3万円、目標インストール単価を500円に設定すると
1日当たり約60件のインストールが獲得でき、かつ1ヶ月間その状態を維持することができます。

¥30,000(予算)÷¥500(目標インストール単価)＝60件(DL数)

引用https://support.google.com/google-ads/thread/4489960?hl=ja

広告が表示される仕組み

広告が表示されるかどうかはオークションによって決められております。

「オークション」と聞くと入札単価を上げれば表示される回数が上がると思いがちですが、実は入札単価だけが要因ではないんです。

GAC機械学習の一つの特徴として、「入札キーワードを最適化する」事があげられます。
「入札キーワードを最適化する」とは、アプリと関連性の高いキーワードで検索された際に広告を表示することです。
例えば、家計簿系のアプリであれば「家計簿」「節約」などの関連性の高いキーワードに最適化されます。

この「入札キーワードの最適化」も効率よく広告を表示させるうえで重要になりますので、今後の記事で詳しく解説していきたいと思います！

4. 入札戦略について

GAC配信では、3つの入札戦略を設定できます。
この入札戦略は、すべて「目標」型の戦略です。設定された目標に対して、機械学習により入札を自動調整し広告を配信します。

1日ごとのパフォーマンスは、設定された目標を上回ったり下回ったり多少のブレはありますが、キャンペーンを通して設定された目標を達成できるように配信されます。

今回は、その3つの入札戦略について解説していきますので一緒に見ていきましょう！

①インストールの獲得を重視する入札戦略

この入札戦略は、アプリのインストール獲得を重点に置いた入札戦略です。
大きく分けて下記の2つの設定方法があります。

「目標インストール単価(CPI)」
一言で言うとインストール1件にかかる費用を決めることができます。
予算上限の範囲内で目標のCPIを達成するように働きますので、1インストールに対しての明確な目標値がある場合には最適な入札戦略です。

「コンバージョン数の最大化」
設定した1日の予算の中でインストール数を最大限獲得できるように広告を配信します。
結果的に「目標インストール単価」よりもCPIが高くなる場合がありますが、CV数は多く獲得できます。

また、「コンバージョン数の最大化」は、1日の予算を完全に使い切る事を目指して配信しますので、予算の設定には注意が必要です。

②アプリ内ユーザー行動の促進を重視する入札戦略

アプリ内のユーザーの行動に重点を置き、特定のイベント到達を促進するように広告を配信します。
入札戦略は下記になります。

「目標コンバージョン単価（tCPA）」
1件のイベント発生にかかる費用を設定します。
①と同様に、予算上限の範囲内で目標のCPAを達成するように働きますが、CV数が少ない場合はうまく機械学習が働くまで時間がかかる場合があります。

③広告費用対効果の目標値達成を重視

この入札戦略は、アプリ内で獲得した課金の広告費用対効果(ROAS)に重点を置いた入札戦略です。

「目標広告費用対効果（tROAS）」
広告費用対効果の目標値を広告で発生した費用の割合で設定し、広告で発生した費用とアプリ内で発生した課金の割合がその目標値となるように広告を配信します。
例えば、1日の予算を¥30,000、目標広告費用対効果を20％に設定した場合、設定したアプリ内イベントの計測期間内で約¥6,000の課金を獲得できます。

引用https://support.google.com/google-ads/answer/7100895

ただし注意点として、アプリの場合、広告費用対効果の計測にはFirebaseとの連携が必要になります。

5.設定方法

ここまでGACの基礎知識を解説してきましたが、最後に意外と知らないGACの各種設定方法をご紹介していきます！

また、設定する中で、コンバージョンの定義についても正しく理解しておくことが重要ですので一緒に見ていきましょう！

入札戦略の設定

まずは、先程の章でお伝えした入札戦略の設定方法です！
新しくキャンペーンを作成する際の設定方法は下記になります。

また、既存キャンペーンの設定を変更する手順としては下記のフローとなります。

動画、画像のフォーマットについて

「2.配信面について」にてお伝えした「GDN、YouTube面では動画、画像のフォーマットを網羅しておくことが重要！」について、設定できるサイズを詳しくお伝えします！

GDNとYouTube面では、広告が掲載される場所によって表示できるサイズが異なるため、正方形、縦型、横型を網羅しておくことが重要です。
各サイズの詳細は下記になります。

画像

動画

※動画フォーマットによっては配信するためにGoogleへ別途申請が必要な場合があります

広告の有効性について

キャンペーンを作成し、配信を開始してもなかなかパフォーマンスが安定しない場合があります。
そんな時の対策の一つとして、広告の有効性を上げる事があげられます。

広告の有効性と聞くと、広告見出し、説明文を最大限記載し関連性を高めれば良いと思いがちですが、実は画像、動画を活用することで初めて広告の有効性が高いと判断されます。

ユーザーに対してどのような広告で表示されるかが、重要になりますのでここは押さえておきましょう！

コンバージョンの定義設定

最後に、コンバージョンの設定についてお伝えします。

アプリごとに、どの段階をコンバージョンに設定すれば最も利益に繋がるのかを導き出し、それを設定することが重要になります。

例えば航空系のアプリの場合、下記のようなユーザー行動の変遷が考えられます。

上記の「航空券予約」をコンバージョンに設定した場合、予約自体が1日に何件も発生しないため、学習に必要なコンバージョン数が少なくなります。
そうすると、収益には直結しますがコンバージョンの数が少なくなるため機械学習が進まなくなってしまいます。

そこで「会員登録」をコンバージョンに設定することでコンバージョン数が増えて機械学習が進むことで、多くの会員登録を獲得することができます。結果的に1〜2か月後には「航空券予約」の数が多くなる場合があります！

このように、そのアプリの特徴に合わせて目標とするコンバージョンを設定することをおすすめいたします。

下記はコンバージョンの設定方法になります。

また、設定する上でコンバージョンの定義を理解しておくことも重要です。
主に「ビュースルーコンバージョン」「クリックスルーコンバージョン」の
2つがあげられますが、この設定をどうするかでコンバージョンの定義が大きく変わってきますので、こちらに関しても今後の記事でしっかり解説していきたいと思います！

6.まとめ

いかがでしたでしょうか？今回はGACをやろうとしている方、やり始めたばかりで理解を深めたい方に向けて記事を作成しました。

GACは機械学習があるため、あまり自分達で改善できる事が少ないと思われがちですが、実はGACならではの改善方法がたくさんあります。今後掲載予定の運用のパフォーマンスに関しての記事も是非チェックしてみて下さい！

最後に、今回の記事を読んで参考になったと感じていただけたら「スキ」を押していただけると嬉しいです！

他にも様々な記事を投稿してますので是非ご覧ください！