01広告の目的：求職者を集め、応募につなげる
求人媒体であるため、広告の目的は、求職者を多数Webサイトに流入させ、求人に応募してもらうこと。「どれだけ多くの求職者に、自分に合う求人と出会ってもらえるか」が成果を左右します。
02全700ブランドを、検索広告のキーワードに
掲載中のブランド求人に関する情報をキーワード化し、全700ブランドをリスティング広告のキーワードとして運用しています。「ブランド名で仕事を探す」求職者の検索意図に、そのブランドの求人で直接応えます。
ブランドごとに検索意図に合った広告とページを用意することで、求職者の「この店で働きたい」という気持ちを、そのまま応募につなげます。
03変動し続ける求人データと、運用を連動させる
求人情報は常にリアルタイムで変動しています。求人がなくなる、募集エリアが変わる、職種が変わる——こうした変化に広告が追いつかなければ、求人のない広告にお金を使ってしまいます。
そこで、定期的にデータベースを参照しながら運用を変更する仕組みを実現しました。
求人データベースを参照
求人の有無・募集エリア・職種の変化を定期的に確認
差分を検出
終了した求人、エリアや職種が変わった求人を洗い出す
運用に反映
キーワード・広告・配信設定を変更し、常に「今ある求人」に合わせる
04P-MAX依存からの脱却：分解して、最適化する
P-MAX（Performance Max）のような、データを活用してコンバージョン数の最大化を狙う配信手法への依存度が高くなりすぎていました。
中身を分解すると、不必要な面に配信されていたり、検索結果の広告枠を検索広告とP-MAXで取り合っていたりする状況が見られました。そこでP-MAXへの依存をやめ、検索・ディスプレイなどに分解して、それぞれを最適化。さらにパフォーマンスを上げることができました。
05デマンドジェネレーション：オーディエンスを「キーワードのように」
デマンドジェネレーションも、当初はなかなか成果を出せませんでした。そこで、カスタムオーディエンスをブランドごとに作成し、検索広告のキーワードのように運用。これにより、一気に成果を伸ばすことができました。
06成果：CPAは約半分に、応募数は大幅に増加
「運用で改善できるものは、すべて改善していく」をモットーに、長年にわたって運用を重ねてきました。その結果、CPAを半分程度まで引き下げ、応募数を大幅に増やすことに成功しています。
※支援開始前のCPAを100とした場合の指数
自動化の配信手法に任せきりにせず、中身を分解し、自ら検証する。データベースと連動した運用や、オーディエンスのキーワード的な活用など、20年の運用経験から生まれる工夫を積み重ねることで、成果は伸ばし続けられます。