TikTok広告の目標成果単価上限がかなりアツい!

こんにちは、井口です!

年が明けてからバタバタ過ごしていたら早いものでもう1月も終わろうとしています。。。

2024年もどうぞよろしくお願いいたします!

 

さて、本日の議題はこちら。

TikTok広告の目標成果単価上限

TikTok広告を運用していない人からしたらなんのこっちゃな話しですが、TikTok広告で安定してCVが出せる可能性のある話しなので共有します!

 

TikTok広告のベストな入札設定これかもしれません

TikTok広告には、広告を配信する際の設定が下記二通りあります。

・目標成果単価上限
・最大配信

最近、もう一つ「ハイブリッド入札」という方法もあるらしいのですが、テストに必死で触れていません。。汗

こちらもテストした結果が出たら共有できればと思います!
(目標成果単価上限が安定すぎてテストしないかもですが^^;)

で、ですね。今までは何も考えずに「最大配信」設定で運用をしていたのですが、これが昨年2023年後半くらいからかなり費用対効果が悪くなったんですよね。。

アドアフィは色々な変数があるのでもちろんこの配信設定だけが原因で数値が悪くなったわけではないとは思うのですが、

CVが出づらくなった

という結果に繋がったものですから、これは何か対策をしないとマズいな~と色々模索していました。

その中でたどり着いたのが、

目標成果単価上限

こちらの配信設定で配信するという方法です。

この配信は最大配信と何が違うかと言うと、

予算消化は優先されないものの、獲得単価を自分で設定して配信を行なうのでCPAが安定しやすい。

というメリットを兼ね備えた配信方法です。

逆に、もう一つの「最大配信」はというと、

最も低い成果単価で最も多くのコンバージョン数獲得が達成されるよう配信を行う入札戦略で配信ボリュームを確保しやすい。

という入札方法です。

こうやってみると、変に自分でCPAを設定してそこを目指して運用するよりも、最大配信の方が良さそうに見えます。

僕も思考停止でそう思っていました。

しかし!

よくよく考えてみると、

・最も低い成果単価で最も多くのコンバージョン数獲得が達成されるよう
・配信ボリュームを確保しやすい

ということは・・・裏を返せば、

TikTok広告のAIが勝手に判断した「最も低い成果単価」で獲得するために配信ボリュームが確保されてしまう

という事でもあります。

つまり、1件のアフィリエイト報酬額が10,000円だとしても、AIが「最も低い成果単価」を20,000円と定義してしまえば赤字になってしまうということ。

このAIの定義がそんな仕組みなのか?に関しては正直ブラックボックスな側面もあると思いますのでそこはほとんど考慮しないと考えた場合、自分でCPAを設定した方が安定するのは明らかなんですよね。

そんな事を考えつつ入札方法を変えたら、今まで初動で1件もCVしなかった案件でもポンポンCVするようになりました。^^

これは絶対に試してみる価値はあるな~と思います。

 

目標成果単価上限のデメリット

目標成果単価上限の場合は、最大配信とは異なり配信量が担保されないというデメリットがあります。

つまり、CVが付かないとそもそも配信が抑制されてしまい予算が全く消化されないという自体に陥ります。

しかしこれに関しては、

・良い動画CR
・良い記事LP

これらを準備することでデメリットでは無くなります。

既に実績・スキルのある人こそ目標成果単価上限はオススメです。

既に成果の出ている動画CRや記事LPを使って、入札設定を目標成果単価上限にするだけでも結果が大きく変わるかもしれません。

このあたりはやってみないと分からないので、気になった方はぜひトライしてみてください。^^

 

日予算の設定金額は?

あ、ちなみに日予算は10,000円(もしくはアフィリ報酬額と同額)で設定することが多く、目標成果単価はアフィリ報酬額の7~8割くらいに設定しておくと良い感じでした。

日予算10,000円で成果が出たら20%ずつ予算を上げていくスタイルでやっています。

いきなり最初から日予算10万円とかにしても良い結果にならなさそうだったので(単純にビビりなだけw)、この設定で開始したらうまくいきました。

ただ、、、

日予算をあげる事によってCVが継続しない問題も同時に発生する時があるので、このあたりはまだまだテスト中です。

ここも良い動画CRかどうかにも左右されると思うので、既に成果が出ている動画CRや記事LPで始めると良いかもです。

 

というわけでこんな感じでTikTok広告も色々とテストしているので、また良い情報があればシェアできればと思います!

本日は以上です!

最後まで読んでいただきありがとうございました!

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2件のコメント

澤江さん、コメントありがとうございます!
今後共、参考にしていただけますと幸いです!

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