P-MAXのCPAが悪化したときに、キャンペーン統合で改善した事例

P-MAXを複数キャンペーンに分けて運用していると、配信データが分散し、CPAが安定しないことがあります今回は、複数に分かれていたP-MAXキャンペーンを統合したことで、CPAが改善した事例を紹介します。

統合前の課題

もともとは、訴求やリンク先ごとに複数のP-MAXキャンペーンを運用していました。しかし、キャンペーン数に対してコンバージョン数が少なく、それぞれのキャンペーンに十分な学習データがたまりにくい状態でした。その結果、日によって成果のばらつきが大きくなり、CPAも高騰していました。

実施した施策

成果が近いキャンペーンを1つにまとめ、コンバージョンデータと予算を集約しました。統合時は、単純にすべてをまとめるのではなく、以下の点を確認しています。

コンバージョン目標が同じか
商品やサービスの内容が近いか
リンク先や訴求に大きな違いがないか
統合後も十分な予算を確保できるか

役割が大きく異なるキャンペーンは残し、学習を分散させていたキャンペーンのみを統合しました。

統合後の結果

統合後は、使用コストが統合前より少ない状態でも、コンバージョン数を一定数確保でき、CPAが大幅に改善しました。キャンペーンごとに分散していたデータが集約されたことで、Googleの自動最適化が働きやすくなった可能性があります。ただし、統合直後は学習が入り直すため、数日間の数値だけで良し悪しを判断しないことも重要です。

P-MAX統合時の注意点

キャンペーンをまとめれば、必ず成果が改善するわけではありません。異なる商品や目標を無理に統合すると、どの成果を優先して配信すべきかが不明確になり、逆にパフォーマンスが悪化する場合もあります。P-MAXの統合を検討する際は、キャンペーンごとの役割を整理したうえで、データ不足によって学習が分散していないかを確認しましょう。