除外キーワードはよく「要らない語を消すこと」と説明されます。
より正確には、転換しない位置から、転換する位置へ予算を移すことです。この違いは重要で、判断基準を決めます。「この語が気に入らない」ではなく「この語に払った金が戻ってこない」かどうかです。
安全に除外できる三つの類型
一、露出はあるが転換しない語
販売キーワード逆引きの conversionType は語を四つに分類し、I が無効露出語 —— 露出はあるが転換しない —— です。
除外対象として最も明快です。判断が推測ではなく、実際の挙動から API がすでに印を付けているからです。四分類それぞれの扱いはAmazon キーワードの最適化にあります。
二、露出が完全に買ったものである無関係な語
流入キーワード逆引きの各語は badges 配列を持ち、その語がどこに露出させているかを示します。naturalSearching、amazonChoice、sponsorBrand、sponsorVideo、ads など。
ads はあるが naturalSearching が無い語は、プラットフォームがあなたとその語を自然に関連づけていないという意味です。 露出は完全に買ったものです。
それ自体が悪いとは限りません。新商品期に特定の語を押す場合はまさにこの形です。しかし長期間その状態のまま転換しないなら、プラットフォームの判断と転換データは一致しています。その語は投下対象から外すべきです。
三、関連度の低い語
キーワード発掘 API は relevancy（関連度）を返します。関連度が低いのに出稿が続いている語は、たいてい部分一致からの溢れです。
この類型は決める前に一度目で見る価値があります。関連度は計算値であり、実際には関連するロングテール表現を過小評価することがあるためです。関連度が低く、かつ転換しない —— この二つが揃って初めて安全な除外条件で、片方だけでは誤爆します。
三つを重ねる
三つの信号が同じ語を指しているなら、除外は安全です。
| 信号 | フィールド | 意味 |
|---|---|---|
| 露出はあるが転換しない | conversionType が I | 払った金が戻らない |
| 露出が買ったものだけ | badges に ads があり naturalSearching が無い | 自然な関連をプラットフォームが認めていない |
| 関連度が低い | relevancy が低い | 意味的にも合っていない |
三つとも該当 → 除外する。一つだけ → まだ様子を見る。
段階を分ける理由は、除外がその配信サイクル内では取り消せないことと、伸び始めていた語を切る損失のほうが数日分の広告費より大きいことです。
まだ除外してはいけないとき
本記事で最も強調すべき境界です。
標本が薄いうちは除外しないでください。 露出 200 回で注文ゼロの語は、転換しないことの証明になりません。そのカテゴリの通常の転換率が 1% 程度なら、露出 200 回で注文 1 件に届くことがそもそも期待できないからです。
標本不足のまま除外すると、まだ証明する機会を得ていない語を切ることになります。
方法は素朴です。そのカテゴリの通常の転換水準を見積もり、その語の露出量が転換 1 件を生むに足りたかを確認する。 足りていなければ、除外ではなく観察を続けます。
キーワード転換率 API の clickConvRate はその見積もりの参照になります。自分のものではなく市場側のクリック転換率ですが、桁を判断するには十分です。
除外の前に、別の問題でないか確かめる
「除外すべき」に見えて、そうではない状況があります。
ある語に露出とクリックがあり、注文が無い。関連性の問題ならたしかに除外です。しかしもう一つの可能性があります。語に問題は無く、商品ページが引き留められていない。
転換率 API はこの二つを分けています。
| 症状 | どこで詰まるか | すべきこと |
|---|---|---|
clickingRate が低い | 検索結果でクリックされない | メイン画像、価格、タイトル。除外の問題ではない |
clickConvRate が低い | クリック後に買われない | 商品ページの問題。除外しても解決しない |
| 両方低い | おそらく関連性 | ここが除外の出番 |
すべての語で clickConvRate が低いなら、問題は語の選定ではなくリスティングにあります。 そこで語を一つずつ除外するのは、広告予算で商品ページの問題を覆い隠す行為であり、覆い隠しきれません。
照会の段階でも除外する
excludeKeywords は発掘時と転換率照会時に不要な語幹を落とし、filterRootWord は語幹ごとにまとめます。
これは広告管理画面での除外とは別物です。管理画面の除外は配信に効き、こちらは自分の候補集合に効きます。両方を併せると、同じ無関係な語が選定の流れに何度も現れずに済みます。
選定そのものの方法はAmazon 広告の投下キーワードの選び方にあります。
このデータにできない三つ
自社の検索語レポートは取得できません。 実際にどの検索語が広告を発火させ、いくらかかったかはセラーセントラルの認可データです。ここにあるのは市場側の分布で、事前判断には使えますが事後の振り返りの代わりにはなりません。
どの除外方式を使うべきかは示しません。 完全一致で除外するかフレーズで除外するかは、どこまで広く排除したいかによる、管理画面上の判断です。
関連性の判断は代行しません。 relevancy は計算値です。その語が自社商品に合うかは、最後は人が見る必要があります。
よくある質問
除外リストは定期的に整理すべきですか。 すべきです。商品の改良やカテゴリの変化の後では、かつて除外した語が関連するようになっていることがあります。足すだけにせず、四半期ごとに見直してください。
除外しすぎると流入に影響しますか。 します。だからこそ標本が薄いうちは除外しないのです。目的は支出 1 単位あたりの効率を上げることであって、露出を最小にすることではありません。
オート広告で出てきた無関係な語はどう扱いますか。 それが除外の主要な出どころです。そうした語を露出させることがオート配信の役割の一つで、一定期間回した後、転換しない群を除外し、転換する群をマニュアルに引き上げます。
公開データだけで除外を決められますか。 事前の候補排除はできます。ただし事後の振り返りには自社の検索語レポートが要ります。広告が実際に何で発火したかを知っているのはそれだけです。