P-MAXで成果を最大化するために必要なこととは？
こんにちは。オールマークのK.O.U.S.E.Iです。
夏の風物詩である花火が４年ぶりに再開しましたね。花火の最大の魅力はキレイとか儚さを挙げる人が多いですが、無料であることなんじゃないかと気づいた今日この頃でございます。
それでは、本日はGoogle広告の成果最大化のポイントとなるP-MAXについて解説したいと思います。
そもそもP-MAXとは
「P-MAX」は、2021年の11月から全アカウントに適応されたGoogle広告の入札戦略の一つで、広告主が目標に向けた効果的な入札方法を設定するのに役立ちます。
P-MAXではGoogleは広告主が設定した広告予算の範囲内で、可能な限り最も高いコンバージョンの価値（収益）を最大化するように入札を最適化します。具体的には、P-MAX戦略は、Googleが過去のデータを分析し、広告主が指定した目標のコンバージョン値を最大化するために入札を調整します。
Googleは複数のデータポイントと機械学習を使用して、各オークションにおいて広告主の予算を最適化し、目標のコンバージョン値に最も近づけるように努めます。
ただし、これによって広告の表示回数やクリック数が増える場合があるため、予算の設定が重要です。
P-MAXは、目標のコンバージョン値を最大化するという広告主の目的に特に適しているとされていますが、 効果を最大化するためには正確なコンバージョンデータと適切な予算設定が必要です。
また、広告主の競合他社との相対的な競争状況も考慮されます。
P-MAXキャンペーンのメリットとは？
Google広告のP-MAXキャンペーンのメリットは以下の4つです。
①1つのキャンペーンでほとんどの広告配信面に掲が載可能
Google広告で配信できる場所全てに、ひとつのキャンペーンで掲載できることが大きな特徴です。
検索だけでなく、ショッピング・ディスプレイ・YouTube・Gmailなど 今までも検索とディスプレイを同時に配信するなど、複数の配信面に広告配信は可能でしたが、ショッピングやYoutubeなど全体に掲載することはできませんでした。
キャンペーンが一元化されているため、簡単に設定や管理が可能というだけでなく、人間では判断ができない圧倒的なデータからシグナルを読み取り、 Googleの機械学習により最適な箇所に最適な広告を表示させることができるため、複数のキャンペーンを作成するよりも効率的にコンバージョンを獲得出来る可能性もあります。
②機械学習による配信が可能になる
P-MAXキャンペーンでは、機械学習による自動化で、より最適な状態で配信ができるようになっています。 これまでも機械学習による最適化は行われていましたが、複数のキャンペーンに分けられていたことでデータが分断されてしまっていました。
その為、1キャンペーンあたりで全体データを確保することが難しく、学習するデータに偏りが生まれてしまっていました。
1つのキャンペーンで豊富な配信面を網羅できるP-MAXキャンペーンは、データ量やパターンが充実しやすい点がメリットだといえます。
③幅広いユーザーへ広告を配信出来る
Google広告のあらゆる掲載面に広告を配信でき、多くのユーザーに広告を配信できるため、P-MAXキャンペーンを使用すれば今までリーチしていなかったユーザーにも広告を配信できる可能性があります。
幅広いユーザーに広告表示できるため、コンバージョンに近いユーザーにも広告を見てもらえる機会を増やせるようになる可能性が上がります。
④細かい調整が不要になる
機械学習の導入によって、利用者の負担が少なくなる点もメリットです。
P-MAXキャンペーンを導入することで、これまでキャンペーンごとに行なっていた管理をなくすことができます。広告を配信する際は、クリエイティブの見直しや戦略の策定が必要です。
細かい調整を削減することで担当者の負担が最小限になると、他の重要な業務に時間を割くことができるため、運用にかかる作業量を最小限にしたい人にもP-MAXキャンペーンはおすすめであるといえるでしょう。
P-MAXを活用するコツ
P-MAXは機械学習に運用をほぼ任せつつ、あらゆる広告グループを網羅できるという点で、既存のキャンペーンとは大きく仕様が異なります。
その使用を十分に理解しないままP-MAXを導入すると、思うような成果が出ないばかりか、かえってコンバージョン単価が上がってしまった…ということにもなりかねません。
P-MAXでは広告素材の自動生成が行われますが、クオリティの面や適切に機能するかという点は不安が残ります。 特にブランドイメージが重要視される業種においては、広告素材をしっかり作りこむことで、より洗練された広告配信が可能になります。
P-MAXは詳細な効果測定が難しいとはいえ、機械学習に丸投げしていると、気づかないうちにCPAが悪化してしまっていたということにもなりかねません。 効果測定を行い、できる範囲で調整を行ったり、改善策を立てたりする必要があります。
特に重要なのが、以下の2点です。
・アセットの入れ替え
P-MAXでは、アセットごとの評価を「低」、「良好」、「最良」の3段階で確認できます。評価の低いアセットを新しいアセットと入れ替えることで、パフォーマンスの改善が可能です。
・コンバージョン目標の調整
P-MAXでは、機械学習により出稿する広告グループや割合が最適化されます。しかし、場合によっては、コンバージョン獲得単価が跳ね上がってしまうこともあります。
特に従来のキャンペーンと比較してコンバージョン獲得単価が著しく高額な場合は、コンバージョン目標の調整を行った方が良いでしょう。
まとめ
P-MAXは成果を最大化するために非常に有効な手段ですが、初動での学習期間で全くCVが獲得できなかったり、機械学習任せになってしまうとCPAが合わずボリューム縮小になったりと運用が難しいです。
ただ、細かい分析や効果検証を繰り返すことで売上を大幅拡大につなげることが出来ますので、皆さんも基本的なP-MAXの仕組みを理解した上、計画的にご利用頂けたらと思います。
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