【代理店向け】Bid Adjustment × AMCで実現する高度な分析設計と運用最適化

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目次

Amazon DSPのBid Adjustmentは、入札をオーディエンス・デバイス・OS・地域・ドメイン・クリエイティブといった次元ごとに調整できる強力な仕組みです。しかし、それを真に効果的に活用するには、「どの条件で入札を強化すべきか」を判断するためのデータが欠かせません。

ここで力を発揮するのがAmazon Marketing Cloud(AMC)です。AMCはユーザー単位の非集計ログデータをSQLで分析できる環境であり、通常のDSPレポートでは見えない購買行動やクロスチャネルの接触経路を把握できます。

本記事では、Bid AdjustmentとAMCを組み合わせることで可能になる高度な分析設計を解説し、代理店がクライアントに提供できる新たな価値を具体例とともに紹介します。

1. なぜAMCとBid Adjustmentを組み合わせるべきか

Bid Adjustment単体の限界:DSPの表層的なKPI(CTR、CVR、ROAS)に基づいた調整は可能ですが、「なぜその結果になったのか」までは掘り下げられません。

AMCの役割:AMCを使うことで「どのオーディエンスが購買前に何回接触したか」「どのデバイスのシーケンスが最も成果につながっているか」といった因果関係に迫れます。

統合の価値:AMCで因果構造を分析し、その知見をBid Adjustmentで入札戦略に即反映する。これにより「分析とアクションの連携」が実現します。

2. AMCで得られるインサイトの具体例

1 オーディエンス・ジャーニーの可視化

AMCクエリ例:
「初回接触がモバイル、最終購入がPC」のユーザー割合
「ブランド閲覧者→カート追加→購買」の経路別コンバージョン率

Bid Adjustmentへの応用:購買直結のデバイスやオーディエンス経路に入札を強化。

2 地域別需要予測

AMCで購買前後の地域ごとの行動データを抽出。

例:関東のユーザーは検索から購買まで平均2.5日、関西は1.5日。

Bid Adjustmentへの応用:商戦期に即効性の高い地域で入札を+20%強化。

3 クリエイティブ別の効果測定

AMCで「動画→購買完了」のアトリビューション効果を静止画と比較。

Bid Adjustmentへの応用:動画に+25%調整し、静止画は維持。

4 マルチタッチアトリビューション(MTA)

AMCを使い「ラストクリック以外」の接触経路を評価。

例:モバイルの初回接触が最終購買の60%を占める。

Bid Adjustmentへの応用:モバイル初回接触には入札を上げつつ、PC購入直前でさらに強化。

3. 実務における分析設計ステップ

ステップ1

仮説設定
「リピーター層の購買率が高いのでは?」
「モバイル経由の初回接触が購入に寄与しているのでは?」
など、改善仮説を立てる。

ステップ2

AMCクエリで検証
AMCでSQLを用いて購買経路を抽出。セッションデータを分析し、どの条件が成果に寄与しているかを把握。

ステップ3

Bid Adjustmentで実行
AMCで判明した「購買効率の高い条件」に入札調整を適用。

ステップ4

再度AMCで検証
Bid Adjustmentを導入した結果をAMCでモニタリングし、改善が再現性のあるものかを評価。

4. ケーススタディ:飲料ブランドの夏商戦

背景
夏のキャンペーンで、関東と関西のCVRが高いことは分かっていた。
しかし、どのデバイスやクリエイティブが貢献しているかは不明。

AMC分析
モバイル初回接触 → PC購入のパターンが全体の55%。
動画広告接触ユーザーのCVRは静止画比で+40%。

Bid Adjustment活用
PC入札+20%、モバイルは初回接触に限定して+10%。
動画クリエイティブに+25%。

結果
全体ROAS +28%
CPA -15%
キャンペーン後、クライアントは代理店の「分析×実行」の一貫性を高く評価。

5. 代理店にとっての差別化ポイント

AMCとBid Adjustmentを組み合わせることで、代理店は単なる運用代行から一歩進み、**「データドリブンな成長パートナー」**へと立ち位置を変えることができます

  • 科学的な根拠に基づく提案:クライアントに「この入札調整がなぜ有効か」を数値で説明可能。

  • 改善サイクルの確立:AMCでインサイト抽出 → Bid Adjustmentで実行 → AMCで検証 → 次の改善へ。

  • 長期的な信頼構築:分析と成果を繰り返すことで、クライアントとのリテンション率を高められる。

まとめ

Bid Adjustmentは「即時の調整レバー」、AMCは「深い因果分析基盤」。この2つを組み合わせることで、代理店はクライアントに対して再現性のある成果改善モデルを提供できます。

  • オーディエンス、デバイス、地域、クリエイティブごとの貢献度をAMCで把握

  • 効果の高い条件にBid Adjustmentを適用

  • 再度AMCで検証し、PDCAサイクルを高速回転

これこそが、代理店が次のステージに進むための運用アプローチです。