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広告の予算が少なかったり、購入までのハードルが高い商品やサービスなどでは、なかなかコンバージョンが取れないことがあると思います。そのような場合に、その手前の地点で「このユーザーは購入する確率が高い」と想定されるユーザーを一つのコンバージョンとしてカウントし、広告の機械学習で「購入する確率が高いユーザー」として最適化を進めることによって、最終的に購入数を最大化していこうという考え方がマイクロコンバージョンです。

上記を実行することは、GoogleやYahoo!で機械学習のためのコンバージョンデータを早く多く獲得するために極めて有効な手段となります。

また、マイクロコンバージョンが一定量蓄積できて、通常のコンバージョンも獲得が安定してきた後は、下記2つのパターンで最適化をおこなっていくことが一般的です。
１．マイクロコンバージョンと通常のコンバージョンを両方計測し、価値に差をつけて運用する。
２．マイクロコンバージョンを計測から外し、通常のコンバージョンのみで運用する。

次の章から詳しく開設していきます。

サイトのジャンルについて、ここでは2つのパターンで解説します。 設定方法としては通常のコンバージョン設定と同じで、表示されるURLの条件を変更するだけです。

１．ECサイト
まず、マイクロコンバージョンの候補となるポイントが「カートイン」になるかと思います。カートには商品が入っているものの決済まで終わってないユーザーを計測することで、より購入の可能性が高いユーザーに配信を傾けていくことができます。すると最終的に購入される可能性が高くなるということです。

２．サービス予約サイト
フォームとサンクスページが分かれている場合もECサイトと同じ理屈です。フォーム到達ユーザーで計測し、実際に予約される可能性が高いユーザーに配信されるよう、配信の最適化ができます。

GoogleやYahoo!の広告で最低でも必要なコンバージョン数は、20件/月といわれていることから、まずは「マイクロコンバージョン20件」「通常コンバージョン5件」を目指しましょう。

上記まで直近の1か月で運用できていれば、次のステップに進めます。 仮にこちらのマイクロコンバージョンでも20件に届かない場合は、さらにその前で候補となるポイントを考えてマイクロコンバージョンを追加しましょう。

例えば「サイトを1分以上閲覧している」や「サイトを5ページ以上閲覧している」など、滞在時間やページビュー数に関係した目標にするのがおすすめです。

コンバージョンデータが広告アカウントに充分に蓄積されたら、上記でも述べているように2通りの方針に分かれます。

１．マイクロコンバージョンと通常のコンバージョンを両方計測し、価値に差をつけて運用する。
ECサイトの場合は流入数も商品ジャンルによっては競合がかなり多くなることがあります。コンバージョン情報は多い方が有利になるため、両方の計測を続ける方がよいでしょう。実際に販売できた数や数字はアナリティクスから情報を取得することで広告の成果も可視化できます。それらを見て評価、判断することをおすすめします。

２．マイクロコンバージョンを計測から外し、通常のコンバージョンのみで運用する。
サービス予約サイトはジャンルにもよりますが、競合があまり多くない場合は通常のコンバージョンのみに絞ることで余計な配信を抑制することができます。そのため一つのコンバージョンで最適を図るのがよいかと思います。