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Performance Maxキャンペーン

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トピックス

Performance Max(PMax)は、Blockchain-Adsのオールインワン形式のキャンペーンフォーマットです。単一の広告形式で運用するのではなく、PMaxはお客様のクリエイティブをDisplay、Native、およびVideoの掲載枠に自動的に配信し、プラットフォームのアルゴリズムが目標に対する最高パフォーマンスの組み合わせを探し当てます。

仕組み

Performance Maxキャンペーンを開始する際には、形式別に1つずつクリエイティブセットをアップロードします。Blockchain-Adsのアルゴリズムはその後、すべての形式を同時に運用し、選択した目標に対して最も良い成果を生み出している形式と掲載枠に向けて予算を継続的に移動させます。

GoogleのPMaxと同じイメージです。お客様はアセットを提供するだけで、プラットフォームが利用可能なすべてのインベントリにわたり、掲載枠、最適化、予算配分を自動的に処理します。

含まれる広告形式

Performance Maxは、1つのキャンペーンに3つの広告形式を組み合わせます:

Display

主要サイトやアプリ全体にわたる高視認性バナー

Native

コンテンツフィードや記事に自然に渶け込む形式

クリエイティブ仕様

PMaxキャンペーン内の各形式はそれぞれの仕様に準拠します。すべての仕様はアップロードされたアセットごとに適用されます。

仕様 (Spec) 詳細 (Details)
Display画像 (Display images) JPG, PNG, GIF · 最大700KB · 300×250, 728×90, 320×100, 300×600, 160×600, 970×90, 320×50, 468×60 · アニメーション最大30秒、3ループ
Native画像 (Native image) JPG, PNG · 最大700KB · 1200×628または600×600(最小600×314) · ヘッドライン最大60文字 · 説明文最大150文字 · ロゴ任意128×128
必要アセット (Assets required) 形式タイプごとに最低1つのクリエイティブ
目標 (Objectives) すべての目標に対応(Brand Awareness、Website Traffic、Downloads/Sign Ups、Sales/Deposits)

メリット

  • 最大のリーチ:Display、Native、Videoのインベントリに同時に広告が表示され、単一形式のキャンペーンよりも多くの掲載枠でユーザーにリーチできます。
  • 自動最適化:Blockchain-Adsのアルゴリズムが最も良い成果を生み出す形式と掲載枠に向けて予算を継続的に塨当て直します。手動調整は不要です。
  • 迅速な学習:複数形式を並行で運用することでデータ収集が加速され、アルゴリズムが最高パフォーマンスのオーディエンスとクリエイティブをより迅速に発見できます。
  • キャンペーン管理の簡素化:DisplayとNativeのキャンペーンを別々に管理する必要がなく、で1つのキャンペーン、で1つの予算、で1つのターゲティング設定で管理できます。
  • スケールに最適:実績のあるクリエイティブを保持しており、複数のキャンペーンタイプを管理するコストをかけずにパフォーマンスをスケールさせたい場合に理想的です。

Performance Maxキャンペーンの設定方法

  1. 目標を選択する:キャンペーン作成フォームからBrand Awareness、Website Traffic、Downloads/Sign Ups、またはSales/Depositsを選択してください。
  2. Performance Maxを形式として選択する:キャンペーン形式選択画面でPerformance Maxカードを選択してください。
  3. クリエイティブをアップロードする:形式タイプごとに最低1つのアセット(Display画像、Native画像+コピー、動画ファイル)をアップロードしてください。各形式の個別仕様が適用されます。
  4. ターゲティングと予算を設定する:通常通り、オーディエンスターゲティング、地域、デバイス、日次予算を設定してください。形式間の配分はアルゴリズムが自動的に処理します。
  5. レビューに提出する:キャンペーンは標準の24時間レビューを経ます。承認されると、アルゴリズムがクリエイティブのテストと最適化を開始します。
プロのヒント:最高の成果を得るためには、3つすべての形式タイプに高品質なクリエイティブを提供してください。いずれかの形式のアセットが弱いまたは欠けている場合、アルゴリズムの最適化余地が減り、そのチャネルでパフォーマンスが低下する可能性があります。
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