ウォルマート広告のAIコパイロット

関数の概要

SparkX Ai Copilotは、3つのコア領域でのWalmart Adsの最適化をサポートしています。 AIアルゴリズムを利用し、最適化の目標と履歴広告パフォーマンスデータに基づいて、SparkXは、その管理下にあるキャンペーンの入札、ターゲティング、および予算をインテリジェントに最適化します。

入札最適化：広告の配置とプラットフォームの基本的な入札調整とプレミアム調整が含まれます。
キーワードの収穫：広告の有効性を高めるために、最高のパフォーマンスのキーワードと製品ターゲットを発見します。
予算の最適化：キャンペーンの効率と支出能力に基づいた広告キャンペーン間の予算の再分配。

1.1開始します

ステップ1：キャンペーンの目的を選択します

目的	結果	該当するシナリオ
売上を増やす	成長を促進します	販売量がさらに成長する余地がある成長段階の新製品または製品。
制御コスト	ACOを削減し、安定した注文を維持します	販売がピークレベルに近づいている成熟または収益性の高い製品は、安定した注文を維持し、利益を増やすことを目指しています。

ステップ2：ターゲットロアを設定します

ビジネスの目標が売り上げを増やすことである場合：ターゲットロースは比較的リラックスする必要があり、コスト管理に切り替える前に最初に売り上げを増やすことに焦点を当てます。
ビジネスの目標がコストを制御することである場合：ターゲットロアは、履歴データに基づいて安定または改善する必要があります。

SparkXは、推奨されるターゲットRoasと推奨範囲を自動的に生成します。参照データを使用して、ターゲットロアを合理的に設定してください。ターゲットROASが履歴データとは大きすぎると、大幅な調整とデータの変動につながる可能性があります。

現在の段階でのキャンペーンのパフォーマンスが最終的な目標とは大きく異なる場合、ターゲットを設定する際に上記のガイダンスに従うことが依然として重要です。 2〜3週間ごとにターゲットを調整して、最終目標に直接設定する代わりに）大規模な最適化結果を達成します。

注記：
マネージドグループを作成/編集するときは、「推奨値を取得する」をクリックして、提案されたRoas値を取得します。履歴データがないと、システムが推奨事項を提供することができない場合があります。（*以下の画像はイラストのみであり、*特定のアドバイスを表していません。）

1.2さまざまなキャンペーン段階で目的を設定するためのガイドライン

キャンペーンステータス	文字	ガイドラインの設定
新しく発売された	データの蓄積はありません、AIは製品の履歴データを直接参照することはできません	- 売上の増加をターゲットにすることをお勧めします。 - プラットフォームが提供するストアデータに基づいてROASを設定し、AIの十分な学習スペースと早期データの蓄積を可能にするために、比較的リラックスした状態に保ちます。 - 最小データ観測期間：21〜28日。
短い起動時間、限られた注文	広告クリックデータがありますが、データ量は小さい	- 売上の増加をターゲットにすることをお勧めします。 - この製品の履歴データと保存データの履歴データに基づいてROASを設定し、比較的リラックスして、AIの十分な学習スペースと早期データの蓄積を可能にします。 - 最小データ観測期間：21〜28日。
しばらくの間発売され、一定量の注文	一定期間にわたって蓄積された大量のデータ	- この製品の履歴データに基づいてROASを設定し、ビジネス目標に基づいてターゲットROAを調整します。 - 最小データ観測期間：14〜21日。

1.3その他の構成

キャンペーンの目標の構成に加えて、SparkXはよりパーソナライズされた構成も提供します。

タイトル	説明
AIパーソナリティ	売り手は、AIパーソナリティ設定を介してAIの攻撃性を制御できます。これは、AI調整の大きさや参照値などの複数の側面に反映されます。保守的なものから攻撃的なものまで5つのレベルがあります。 AIが積極的になるほど、調整率が高くなり、目標をより速く到達する可能性が高くなります。同時に、より高い支出やある程度の順序の減少など、より多くの潜在的なリスクを負う必要があります。 AIパーソナリティは、販売の増加とコストの制御という2つの主要なAI最適化の客観的方向と自由に組み合わせることができます。例：より積極的なAIパーソナリティと、成長を促進することを目標とすることで、迅速なスケーリングの効果を達成できます。より積極的なAIパーソナリティと、安定性を維持することを目標にしたより積極的なAIパーソナリティは、ターゲットロースが合理的に設定されると、より速くターゲットに到達する可能性があります。
AIアクションスペース（プレミアムプランでのみ利用可能）	売り手は、有効にするAI最適化アクションを自由に選択できます。現在、自由にオンまたはオフにできるAI最適化アクションには、入札最適化、予算の再割り当て、すべてのAIアクションスペースを有効にすることをお勧めします。入札範囲を設定したり、過去14日間からCPCよりも狭すぎたり低い入札範囲を設定したりしないでください。

1.4 AIアクションスペース

タイプ	戦略	説明
予算の最適化	予算の再配布	マネージドグループ内の広告間に大きなパフォーマンスの違いがある場合、AIは広告キャンペーン間で予算を再分配するための広告効率と支出能力を検討します。注：Walmart Platformには、「毎日の予算」と「総予算」があります。 AIは、「毎日の予算」を持つキャンペーン間でのみ予算を再分配しますが、「総予算」ではありません。
キーワード収穫	収穫	AIが、同じプロモート製品のキャンペーンにまだ追加されていない潜在的なキーワードを識別し、検索用語レポートにある場合は、予算で許可されている場合は追加することを検討してください。
入札最適化	基本的な入札調整	AIは、さまざまなルックバック期間にわたってさまざまな広告メトリックとデータのレベルを分析し、モデルの予測とリスク制御システムを組み合わせて入札を調整します。
配置とプラットフォームの調整率	AIパーソナリティ係数に基づいて、異なる広告位置とプラットフォームに大きなパフォーマンスの違いがある場合は、パフォーマンスに応じて各広告位置とプラットフォームの入札率を調整します。

ユースケース

以下のシナリオは、SparkX AI Copilotがウォルマート広告を最適化できるようにする必要があることを示唆しています。

広告キャンペーンとプロモーション製品は成長段階にあり、売り上げを増やす必要があります。
広告キャンペーンとプロモーション製品はピーク販売段階にあり、利益を増やしながら広告支出を制御したいと考えています。
詳細な広告管理には運用能力が不十分です。

使用条件

Walmart Ai Copilotを使用するには、Walmart Storesの承認が必要です。

スポンサー製品、スポンサーブランド、およびスポンサー付きディスプレイ広告はすべて、セクション1.4で言及された最適化戦略をサポートしています。

AIと自動化ルールの互換性

SparkXは、AIおよび自動化ルールとの互換性を部分的に達成しました。現在、入札のデイパル化と予算のデイパートルールのみが、AI Copilotと互換性があります。また、両方を補完的な効果に有効にすることをお勧めします。入札調整ルールはまだサポートされていません。

COパイロットがあります

Walmart AI Copilotは現在、クロスストア管理をサポートしています。

5.1新しいAI管理キャンペーンを作成します

ステップ1：「Managed Group」をクリックし、AIマネージドグループを作成するキャンペーンを選択します。

ステップ2：キャンペーンタイプを選択します

ステップ3：マネージドグループに含まれるキャンペーンを選択します。

選択したキャンペーンが「パフォーマンスベースの入札調整」自動化ルールにすでに関連付けられている場合、作成を送信すると、「パフォーマンスベースの入札」から自動的に分離し、マネージドグループに追加します。（それを分離したくない場合は、このキャンペーンを選択しないでください。）

ステップ4：キャンペーンの目的を設定し、ターゲットロアを設定します

SparkX AI Copilotは、選択したキャンペーンの履歴データとストアでの同様のキャンペーンに基づいて、ターゲットロースと推奨範囲を自動的に記入します。手動で変更することもできます。インターフェイスには履歴データが表示されます。（注：履歴データが欠落している場合、推奨されるROAを提供できません。）