コンバージョン獲得を目的としてGoogle広告を活用した広告配信を行っている場合、P-MAXを利用していることが少なくないかと存じます。まずは検索連動型広告から広告配信を開始することが多いでしょうが、その次かその次の次あたりの打ち手としてP-MAXの利用が検討されるケースを度々聞きます。そこで今回は「コンバージョン獲得したい場合、P-MAXのアセットグループにはどんなシグナルを設定すべきか？」という疑問に対して、手短に回答を述べていきます。

回答：コンバージョンしたユーザー対して関連性の高いシグナルを設定する

コンバージョン獲得したいというのが目的なのであれば、P-MAXのアセットグループに設定するシグナルは「コンバージョンしたユーザーに対して関連性の高いもの」にすべきですよね。当たり前のことじゃないかと思った方もいらっしゃるかもしれませんが、「コンバージョンしそうなユーザーを想像してシグナルを設定しているケース」が意外と多いものです。例えば、ダイエット系の商材を扱っているからという理由で「ダイエット等のビッグキーワードを検索テーマに設定」したり、「美容、健康等のアフィニティカテゴリをオーディエンスシグナルに設定」している等がそれに当たります。そういった「想像」で設定内容を決定するのではなく、あくまで「実際にコンバージョンしたユーザー」に関連する情報を探して設定することが大事です。次のセクション以降で重要なシグナルの具体例を３つ挙げます。

具体例１：「コンバージョン獲得が多い検索クエリ」を検索テーマに設定する

コンバージョンの獲得に繋がった検索クエリを確認してください。ターゲティングで設定しているキーワードを確認するのではなく、検索クエリレポートでコンバージョンの獲得に繋がった検索クエリを確認するということです。キーワードと検索クエリは似ているような気がするものの別物ですからご注意ください。そして、多くのコンバージョンの獲得に繋がった検索クエリを検索テーマに設定しましょう。コンバージョン獲得数のトップ10～25くらいの検索クエリを検索テーマに設定すればよいですが、だからと言って「無理して少ないコンバージョンしか獲得していない検索クエリを検索テーマに設定する必要はない」ということを覚えておいていただきたいです。

具体例２：「顧客リストのオーディエンスリスト」をオーディエンスシグナルに設定する

コンバージョンしたユーザーそのものの情報である顧客リストのオーディエンスリストは、非常に重要なオーディエンスシグナルと言えます。顧客情報の漏洩を防ぐ等の理由で顧客情報をGoogle広告のシステムにアップロードするのが広告主側の社内ポリシーで禁止となっている場合はこのオーディエンスリストをオーディエンスシグナルに設定するのが無理ということになってしまいますが、そうでない場合は是非ともこのオーディエンスリストはオーディエンスシグナルとして活用したいところです。

具体例３：「コンバージョンユーザーのオーディエンスリスト」をオーディエンスシグナルに設定する

顧客リストに続いて、コンバージョンユーザーのオーディエンスリストもコンバージョンしたユーザーそのものの情報と言えます。その為、当然ながら、このオーディエンスリストも非常に重要なオーディエンスシグナルになります。顧客リストと違って「顧客情報の漏洩が云々」ということはありませんから、可能な限り正確なコンバージョン計測を行ってこのオーディエンスリストを作成し、オーディエンスシグナルに設定するようにしましょう。

補足：「コンバージョンしていないサイト訪問者のオーディエンスリスト」は「質」が大事

具体例の中に「コンバージョンしていないサイト訪問者のオーディエンスリスト」が入っていないことに驚かれた方もいらっしゃるかもしれませんが、このオーディエンスリストは「効果的である場合」と「効果的でない場合」がある為、具体例としては挙げませんでした。どういうことかと言いますと、このオーディエンスリストは「質が良ければ使えます」が、「質が悪ければ使い物にならない」のです。確度の高い見込客だけがサイト訪問している場合は良いものの、ブランディング施策をやった後等「確度の高低に関わらずサイト訪問者が増えた後のオーディエンスリスト」をシグナルとして設定したところで、そのシグナルにはリーチしたくないユーザーに関する学習データも大量に含まれていますから、機械学習の精度が低くなってしまうということになります。コンバージョンしていないサイト訪問者のオーディエンスリストは質が大事であり、質次第でそのオーディエンスリストが使い物になるかどうか決まるというわけです。サイト訪問者に関するオーディエンスリストは良いシグナルになると思い込むのはやめてください。

今回は以上です。コンバージョン獲得を促進したい時にP-MAXはとても良い広告メニューの1つかと存じます。しかしながら、P-MAXがどんなに良い広告メニューだとしても、上手に活用することができなければそのポテンシャルをしっかりと発揮しきれません。P-MAXは機械学習による自動化を駆使した広告メニューになりますから、広告配信の目的に合わせた良い学習データで機械学習するように、適切なシグナルをP-MAXのアセットグループに設定しましょうね！

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Akira Kodaka

2005年、SEO・サイト制作で起業。法人向けSEOを請け負いつつ、アフィリエイターとしても活動（当時国内上位1%の報酬獲得実績達成）。また、同時期に美容室を買収し、黒字化させてバイアウト。その後、2010年から8年間、Googleで広告運用スペシャリストとして活躍。新規クライアント専門ビジネス支援部門リード、広告代理店営業マネージャー、通信テクノロジー業界シニアアカウントマネージャーを経験。2018年、株式会社援軍設立。